微软推出MCP服务器，提升AI互操作性

微软推出MCP服务器，提升AI互操作性

为了显著提升人工智能和云数据交互领域的互操作性，微软推出了两个基于模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 的服务器预览版本。这一举措有望简化开发流程，并减少对不同数据源定制连接器的需求。

全新服务器概览

微软推出 Azure MCP Server 和 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server，标志着朝着更加集成和高效的 AI 生态系统迈出了关键一步。这些服务器旨在协同工作，为管理和访问各种 Azure 资源和数据库提供全面的解决方案。

Azure MCP Server

Azure MCP Server 旨在支持访问各种 Azure 服务，包括：

• Azure Cosmos DB：一种全局分布、多模型数据库服务，用于构建可扩展、高性能的应用程序。
• Azure Storage：一种云存储解决方案，为各种数据对象提供可扩展、持久且安全的存储。
• Azure Monitor：一种全面的监控解决方案，可从各种来源收集和分析遥测数据，从而深入了解应用程序和基础设施的性能和运行状况。

这种广泛的支持使 Azure MCP Server 能够处理各种功能，例如数据库查询、存储管理和日志分析。通过为这些服务提供统一的接口，微软旨在简化开发流程并降低集成不同 Azure 资源的复杂性。

Azure Database for PostgreSQL Flexible Server

Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 专门针对数据库操作而设计，侧重于以下任务：

• 列出数据库和表：提供数据库模式和结构的全面视图。
• 执行查询：允许用户检索和操作存储在数据库中的数据。
• 修改数据：允许用户更新、插入和删除数据库中的数据。

该服务器旨在为在云中运行 PostgreSQL 数据库提供灵活且可扩展的环境。通过为数据库操作提供专用服务器，微软旨在为开发人员提供高性能且可靠的平台，用于构建数据驱动型应用程序。

MCP 的重要性

模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 是一种标准化协议，旨在解决 AI 模型访问碎片化外部数据时面临的挑战。MCP 由 AI 公司 Anthropic 开发，于 2024 年 11 月推出，旨在为 AI 应用程序提供统一的架构，以便与各种数据源和工具进行交互。

解决碎片化挑战

开发 AI 应用程序的关键挑战之一是需要访问来自各种来源的数据，每个来源都有其独特的格式和访问要求。这种碎片化使得集成来自不同来源的数据变得困难，并且会显着增加 AI 开发的复杂性。

MCP 通过为 AI 应用程序提供与外部数据源交互的标准化协议来解决此挑战。通过定义一组通用的接口和数据格式，MCP 使 AI 应用程序能够无缝地访问来自各种来源的数据，而无需自定义连接器或数据转换。

MCP 架构

MCP 架构基于客户端-服务器模型，其中 AI 应用程序充当 MCP 客户端，而数据源或工具充当 MCP 服务器。该协议使用 HTTP 建立客户端和服务器之间的标准化通信通道，从而实现 AI 应用程序与外部数据源之间的无缝交互。

MCP 架构定义了三个关键概念：

• 工具 (Tools)：表示可以通过 MCP 协议访问的特定功能或能力。
• 资源 (Resources)：表示可以通过 MCP 协议访问或操作的数据或文件。
• 提示 (Prompts)：表示可用于指导 AI 模型行为的模板或说明。

通过提供一种访问这些资源和工具的标准化方法，MCP 使 AI 应用程序能够与外部数据源无缝集成，并利用各种功能。

MCP 堪比 AI 领域的 “USB-C”

MCP 作为 AI 应用程序的“USB-C 接口”的概念是一个有力的类比，突出了该协议提供标准化和通用方式将 AI 应用程序连接到外部数据源和工具的能力。正如 USB-C 已成为将各种设备连接到计算机的标准接口一样，MCP 旨在成为将 AI 应用程序连接到外部数据源的标准接口。

这个类比强调了 MCP 通过实现对数据和工具的无缝访问来释放 AI 全部潜力的潜力，无论底层技术或格式如何。通过提供统一和标准化的接口，MCP 可以帮助打破数据孤岛，并使 AI 应用程序能够利用更广泛的资源。

微软对 MCP 的集成

微软一直是 MCP 的早期采用者，认识到其增强互操作性和简化 AI 开发的潜力。该公司已将 MCP 集成到其多个 AI 平台和服务中，包括 Azure AI Foundry 和 Azure AI Agent Service。

与 Azure AI Foundry 集成

Azure AI Foundry 是一个用于构建和部署 AI 解决方案的全面平台。通过将 MCP 集成到 Azure AI Foundry 中，微软使开发人员能够从平台内部无缝访问外部数据源和工具。这种集成简化了开发流程，并使开发人员能够专注于构建 AI 模型和应用程序，而不是管理数据连接。

与 Azure AI Agent Service 集成

Azure AI Agent Service 是一个用于构建和部署智能代理的平台。通过将 MCP 集成到 Azure AI Agent Service 中，微软使代理能够与外部数据源和工具无缝交互，从而使它们能够执行更广泛的任务并提供更智能的响应。这种集成增强了 AI 代理的功能，并使其在各种应用程序中更有价值。

与 Anthropic 合作

微软还与开发 MCP 的公司 Anthropic 合作，为该协议开发了一个 C# SDK。这种合作表明了微软对支持 MCP 的承诺，并使开发人员更容易构建利用该协议的 AI 应用程序。C# SDK 为开发人员提供了一组工具和库，可以简化与 MCP 服务器交互和构建 MCP 客户端的过程。

对微软 CoreAI 部门的战略意义

发布 Azure MCP Server 和 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 的预览版本是微软 CoreAI 部门战略中的关键一步，旨在促进 Azure 生态系统内的互操作性。该举措旨在支持各种模型和工具，使开发人员能够灵活地选择最适合其特定需求的解决方案。

促进互操作性

互操作性是微软 CoreAI 部门的一个关键重点，因为它使开发人员能够无缝地集成不同的 AI 模型和工具，而不管底层技术或供应商如何。通过促进互操作性，微软旨在创建一个更加开放和协作的 AI 生态系统，开发人员可以轻松地共享和重用 AI 组件。

支持各种模型和工具

微软认识到，AI 开发没有一刀切的解决方案。不同的应用程序和用例需要不同的模型和工具，开发人员需要灵活地选择最适合其特定需求的解决方案。通过支持各种模型和工具，微软旨在为开发人员提供创新和构建前沿 AI 解决方案的自由。

加强 Azure 生态系统

通过促进互操作性并支持各种模型和工具，微软旨在加强 Azure 生态系统，并使其成为 AI 开发的首选平台。Azure 生态系统为开发人员提供了一套全面的工具和服务，用于构建、部署和管理 AI 应用程序，微软致力于不断改进该平台以满足 AI 社区不断变化的需求。

使用 MCP 服务器的优势

推出 Azure MCP Server 和 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 为希望在其应用程序中利用 AI 的开发人员和组织提供了以下几个关键优势：

• 简化开发：通过提供统一的架构和标准化的接口，MCP 降低了集成不同数据源和工具的复杂性，从而简化了开发流程并加快了上市时间。
• 减少定制：MCP 消除了对不同数据源自定义连接器的需求，从而减少了开发人员需要编写和维护的代码量，并将资源释放用于其他任务。
• 增强互操作性：MCP 促进了不同 AI 模型和工具之间的互操作性，使开发人员能够无缝地集成不同的组件并构建更复杂和精密的 AI 应用程序。
• 提高效率：通过提供一种访问数据和工具的标准化方法，MCP 提高了 AI 开发和部署的效率，使开发人员能够专注于构建创新解决方案，而不是管理数据连接。
• 提高可扩展性：Azure MCP Server 和 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 旨在实现可扩展性，使组织能够轻松处理不断增加的数据量和用户流量，而不会影响性能。
• 节省成本：通过减少对自定义连接器的需求并简化开发流程，MCP 可以帮助组织节省 AI 开发和部署的资金。

结论

微软推出 Azure MCP Server 和 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 标志着 AI 互操作性演进过程中迈出了重要一步。通过采用模型上下文协议并将其集成到其 Azure 生态系统中，微软正在帮助开发人员构建更互联、高效和可扩展的 AI 应用程序。这一举措有望释放 AI 创新的新可能性，并推动 AI 在各种行业和应用程序中的采用。