C# SDK 助力 Agentic AI 與熱門模型情境協定
Anthropic 去年 11 月推出了一種用於 Agentic AI 的突破性方法，即模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP)，該協定迅速獲得了發展勢頭。 現在，一個 C# 軟體開發套件 (Software Development Kit, SDK) 已經可用，進一步擴展了其範圍和潛力。
了解模型情境協定 (MCP)
MCP 是一個標準化的框架，用於將大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 與外部工具和各種資料來源無縫整合。 本質上，它使 AI 代理能夠自主執行任務，與使用者介面互動以執行諸如預訂航班或管理行程之類的操作。
Anthropic 主動開源了 MCP，而 Microsoft 與 Anthropic 密切合作，也緊隨其後推出了 ModelContextProtocol NuGet 套件。 儘管該套件仍處於早期階段（版本 0.1.0-preview.8），但它已經引起了極大的興趣，自大約三週前首次發布以來，下載量已超過 21,000 次。
Microsoft 在 4 月 2 日宣布：「MCP 在 AI 社群中迅速採用，而這次合作旨在加強 AI 模型與 C# 應用程式的整合。」
MCP 的迅速崛起
當描述 MCP 的發展軌跡時，「迅速採用」可能是一種保守的說法。 該協定已迅速獲得整個行業的支持，並得到廣泛的實施。 它正在 Agentic AI 的未來發展中扮演關鍵角色，與 Google 新的 A2A 協定協同工作，該協定促進了 AI 模型之間的通訊。
包括 OpenAI、Google DeepMind 等行業巨頭在內的眾多組織已經採用了該標準，並將其整合到各自的平台中。
MCP 在 GitHub Copilot Agent Mode 中的作用
MCP 還有助於在最新的 Visual Studio Code v1.99 中啟用 GitHub Copilot Agent Mode。 開發團隊解釋說，當在 VS Code 中使用 Agent Mode 輸入聊天提示時，模型可以利用各種工具來執行諸如檔案操作、資料庫存取和 Web 資料檢索等任務。 這種整合允許更動態和具有情境意識的編碼協助。
Microsoft 也在其產品（如 Semantic Kernel）中使用該協定。
使用 MCP 伺服器擴展功能
Microsoft 還強調，其許多產品都在建立 MCP 伺服器以存取其功能。 GitHub MCP Server 和 Playwright MCP 用於瀏覽器自動化是主要的範例，目前還有許多其他範例正在開發中。 MCP 伺服器充當一個輕量級、標準化的程式，該程式透過 MCP 介面將資料或功能暴露給 LLM。
SDK 的引入簡化了使用 C# 建立 MCP 伺服器和執行其他相關任務的過程。
C# SDK 的優勢
Microsoft 強調，C# 是一種廣泛使用的程式語言，尤其是在企業環境中。 透過為 MCP 提供官方的 C# SDK，Microsoft 旨在促進 AI 模型與 C# 應用程式的整合，以及使用 C# 建立 MCP 伺服器。 C# SDK 還利用了現代 .NET 中固有的顯著效能改進，從而為 AI 應用程式提供了更高的速度和效率。 此外，.NET 的最佳化執行階段和對容器化的支持可確保在本地開發場景中獲得最佳的服務效能。 Microsoft 的許多核心產品，包括 Visual Studio、大多數 Azure 服務、為 Microsoft Teams 和 XBOX 提供支援的服務等等，都是用 C# 編寫的。 這些產品都可以從模型情境協定中受益，而 C# SDK 為此提供了基礎。
範例實現在該專案的 GitHub 儲存庫中提供。
深入研究 Agentic AI 和 MCP
要充分理解 MCP 及其 C# SDK 的重要性，必須探索 Agentic AI 的基本概念、它所解決的挑戰以及 MCP 如何促進其發展。
Agentic AI：一種典範轉移
傳統的 AI 系統通常以被動的方式運作，回應特定的查詢或命令。 另一方面，Agentic AI 旨在創建可以在複雜環境中主動感知、推理和行動的 AI 實體。 這些代理可以：
- 觀察： 透過感測器或 API 從周圍環境收集資訊。
- 推理： 分析收集到的資訊，識別目標並計畫行動。
- 行動： 執行行動以實現其目標，透過致動器或軟體介面與環境互動。
Agentic AI 有可能透過自動化複雜任務、改進決策制定和創建個人化體驗來徹底改變各個行業。 範例包括：
- 自動駕駛汽車： 在道路上導航、避開障礙物並在沒有人工干預的情況下做出駕駛決策。
- 個人助理： 管理行程、預約並根據使用者偏好提供個人化建議。
- 機器人： 在製造、醫療保健和物流領域執行任務，只需最少的人工監督。
整合的挑戰
開發 Agentic AI 系統的主要障礙之一是 LLM 與外部工具和資料來源的整合。 LLM 是一種強大的語言模型，可以生成文字、翻譯語言並以全面的方式回答問題。 但是，它們缺乏直接與現實世界互動或存取超出其訓練資料的資訊的能力。
為了使 AI 代理能夠執行實際任務，它們需要能夠：
- 存取外部資料： 從資料庫、網站和其他來源檢索資訊。
- 與 API 互動： 透過軟體介面控制外部系統和設備。
- 使用專用工具： 利用用於特定任務的工具，例如影像辨識、資料分析或財務建模。
MCP：整合的橋樑
模型情境協定透過提供一種標準化的方式讓 LLM 與外部工具和資料來源通訊來解決此挑戰。 它定義了一個通用介面，該介面允許 LLM：
- 發現可用的工具： 識別環境中可用的工具和功能。
- 描述工具功能： 了解每個工具的用途、輸入和輸出。
- 調用工具： 使用特定參數執行工具並接收結果。
透過提供標準化的介面，MCP 簡化了整合過程，並允許開發人員創建可以無縫存取和利用外部資源的 AI 代理。
深入研究 C# SDK
對於希望將 AI 模型整合到其應用程式中的 C# 開發人員來說，用於 MCP 的 C# SDK 顯著簡化了開發過程。 它提供了一組庫和工具，使以下操作更加容易：
- 建立 MCP 伺服器： 開發標準化程式，該程式透過 MCP 介面將資料或功能暴露給 LLM。
- 建置 MCP 用戶端： 將 AI 模型整合到 C# 應用程式中，並使它們能夠與 MCP 伺服器互動。
- 測試和偵錯 MCP 整合： 確保 AI 代理可以正確存取和利用外部資源。
C# SDK 的主要功能
C# SDK 提供了一系列簡化 MCP 開發的功能：
- 自動程式碼產生： SDK 可以根據 MCP 伺服器的規範自動產生用於與其互動的 C# 程式碼。 這消除了開發人員為每個工具或功能手動編寫程式碼的需要。
- 內建資料驗證： SDK 包含內建的資料驗證機制，該機制可確保在 LLM 和外部工具之間交換的資料符合 MCP 標準。 這有助於防止錯誤並提高 AI 代理的可靠性。
- 簡化的錯誤處理： SDK 提供了一個統一的錯誤處理機制，該機制簡化了偵測和解決 MCP 整合中的問題的過程。
- 與 .NET 生態系統整合： C# SDK 與 .NET 生態系統無縫整合，允許開發人員利用現有的 .NET 庫和工具。
範例用例
C# SDK 可用於各種場景，包括：
- 創建 AI 驅動的聊天機器人： 開發可以存取和利用外部資訊（例如，天氣資料、股票價格或產品資訊）的聊天機器人，以提供更全面和個人化的回應。
- 建置智慧自動化系統： 創建自動化系統，該系統可以透過 MCP 介面與各種軟體系統和設備互動來執行複雜任務。
- 開發智慧助理： 建置智慧助理，該助理可以透過利用 MCP 存取和控制外部服務來幫助使用者管理其行程、預約和執行其他任務。
MCP 和 Agentic AI 的未來
模型情境協定有望在 Agentic AI 的發展中扮演重要角色。 隨著該協定獲得更廣泛的採用，將更容易創建可以無縫地與現實世界互動並執行複雜任務的 AI 代理。
對於希望利用 MCP 的強大功能並建置創新型 AI 驅動應用程式的 C# 開發人員來說，C# SDK 是一種有價值的工具。 透過提供標準化的介面並簡化整合過程，MCP 及其 C# SDK 正在為 AI 代理無縫整合到我們日常生活的未來鋪平道路。
開源的意義
Anthropic 和 Microsoft 開源 MCP 及其相關 SDK 的決定證明了協作和開放標準在 AI 領域的重要性。 透過免費提供該技術，他們正在鼓勵創新並加速 Agentic AI 的發展。
像 MCP 這樣的開源專案培養了一個充滿活力的開發人員和研究人員生態系統，他們可以為該技術的發展做出貢獻、識別和解決潛在問題以及創建新的和創新的應用程式。 這種協作方法可確保該技術保持相關性並適應不斷變化的 AI 格局。
解決安全問題
隨著 AI 代理越來越多地整合到關鍵系統和流程中，安全性成為首要問題。 MCP 本身包含多種安全措施，以減輕潛在風險：
- 驗證和授權： MCP 定義了用於驗證和授權 LLM 存取特定工具和資料來源的機制。 這可確保只有經過授權的代理才能執行敏感操作。
- 資料加密： MCP 支援資料加密，以保護在 LLM 和外部系統之間交換的敏感資訊。
- 沙盒： MCP 允許對 LLM 進行沙盒處理，以限制它們對特定資源的存取並防止它們執行惡意操作。
但是，必須注意的是，MCP 並非解決安全問題的萬靈丹。 開發人員必須在 AI 系統的各個層級實施強大的安全措施，包括：
- 安全編碼實踐： 遵循安全編碼實踐，以防止 AI 代理程式碼中出現漏洞。
- 定期安全審核： 進行定期安全審核，以識別和解決潛在的安全風險。
- 監控和記錄： 實施強大的監控和記錄機制，以偵測和回應安全事件。
道德影響
Agentic AI 的發展也引發了重要的道德考量，必須主動解決這些問題。 這些包括：
- 偏見和公平性： AI 代理可以從其訓練資料中繼承偏見，從而導致不公平或歧視性的結果。 開發用於偵測和減輕 AI 系統中偏見的方法至關重要。
- 透明度和可解釋性： 重要的是要了解 AI 代理如何做出決策，尤其是在關鍵應用程式中。 開發透明和可解釋的 AI 系統對於建立信任和責任至關重要。
- 隱私： AI 代理可以收集和處理大量的個人資料，從而引發對隱私的擔憂。 實施強大的隱私保護機制以保護使用者資料至關重要。
- 工作崗位流失： Agentic AI 的自動化功能可能會導致某些行業的工作崗位流失。 重要的是要考慮 AI 的社會和經濟影響，並製定減輕潛在負面影響的策略。
駕馭 AI 的未來
模型情境協定及其 C# SDK 代表了 Agentic AI 發展中的一個重要進步。 但是，重要的是要認識到這是一個持續的旅程，並且未來仍然存在許多挑戰和機會。 透過擁抱開放標準、優先考慮安全性和道德規範以及促進協作，我們可以確保 AI 造福整個社會。