全新伺服器概述
微軟推出 Azure MCP Server 與 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server，代表朝向更整合、更有效率的 AI 生態系統邁出關鍵一步。這兩款伺服器設計為協同運作，為管理與存取各種 Azure 資源與資料庫提供全面的解決方案。
Azure MCP Server
Azure MCP Server 專為支援存取各種 Azure 服務而設計，包括：
- Azure Cosmos DB：全球分散式、多模型資料庫服務，用於建置可擴展、高效能的應用程式。
- Azure Storage：雲端儲存解決方案，為各種資料物件提供可擴展、耐用且安全的儲存空間。
- Azure Monitor：全面的監控解決方案，可從各種來源收集與分析遙測資料，深入瞭解應用程式與基礎架構的效能與健康狀況。
這種廣泛的支援使 Azure MCP Server 能夠處理各種功能，例如資料庫查詢、儲存管理與日誌分析。透過為這些服務提供統一的介面，微軟旨在簡化開發流程，並降低整合不同 Azure 資源的複雜性。
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 專為資料庫操作量身打造，重點在於以下任務：
- 列出資料庫與表格：提供資料庫結構描述與結構的全面檢視。
- 執行查詢：允許使用者檢索與操作儲存在資料庫中的資料。
- 修改資料：允許使用者更新、插入與刪除資料庫中的資料。
此伺服器旨在提供彈性且可擴展的環境，用於在雲端中執行 PostgreSQL 資料庫。透過為資料庫操作提供專用伺服器，微軟旨在為開發人員提供高效能且可靠的平台，以建置資料驅動的應用程式。
MCP 的重要性
模型上下文協定 (MCP) 是一種標準化協定，旨在解決 AI 模型存取分散式外部資料的挑戰。MCP 由 AI 公司 Anthropic 開發，於 2024 年 11 月推出，旨在為 AI 應用程式提供統一的架構，以與各種資料來源與工具互動。
應對分散式挑戰
開發 AI 應用程式的主要挑戰之一是需要從各種來源存取資料，每個來源都有其獨特的格式與存取需求。這種分散性使得整合來自不同來源的資料變得困難，並可能顯著增加 AI 開發的複雜性。
MCP 透過提供標準化協定，讓 AI 應用程式與外部資料來源互動，從而解決了這個挑戰。透過定義一組通用的介面與資料格式，MCP 使 AI 應用程式能夠無縫存取來自各種來源的資料，而無需客製化連接器或資料轉換。
MCP 架構
MCP 架構基於客戶端-伺服器模型，其中 AI 應用程式充當 MCP 客戶端，而資料來源或工具充當 MCP 伺服器。該協定使用 HTTP 建立客戶端與伺服器之間的標準化通訊通道，從而實現 AI 應用程式與外部資料來源之間的無縫互動。
MCP 架構定義了三個關鍵概念：
- 工具：代表可透過 MCP 協定存取的特定功能或能力。
- 資源：代表可透過 MCP 協定存取或操作的資料或檔案。
- 提示：代表可用於引導 AI 模型行為的範本或說明。
透過提供存取這些資源與工具的標準化方式，MCP 使 AI 應用程式能夠無縫整合外部資料來源，並利用各種功能。
MCP 作為 AI 的 ‘USB-C’
MCP 作為 AI 應用程式的 ‘USB-C 介面’ 的概念是一個強大的類比，突顯了該協定提供標準化且通用方式將 AI 應用程式連接到外部資料來源與工具的能力。正如 USB-C 已成為將各種裝置連接到電腦的標準介面一樣，MCP 旨在成為將 AI 應用程式連接到外部資料來源的標準介面。
這個類比強調了 MCP 透過實現對資料與工具的無縫存取（無論底層技術或格式如何）來釋放 AI 全部潛力的潛力。透過提供統一且標準化的介面，MCP 可以幫助打破資料孤島，並使 AI 應用程式能夠利用更廣泛的資源。
微軟對 MCP 的整合
微軟一直是 MCP 的早期採用者，認識到其增強互通性與簡化 AI 開發的潛力。該公司已將 MCP 整合到其多個 AI 平台與服務中，包括 Azure AI Foundry 與 Azure AI Agent Service。
與 Azure AI Foundry 整合
Azure AI Foundry 是一個用於建置與部署 AI 解決方案的綜合平台。透過將 MCP 整合到 Azure AI Foundry 中，微軟使開發人員能夠從平台內無縫存取外部資料來源與工具。這種整合簡化了開發流程，並允許開發人員專注於建置 AI 模型與應用程式，而不是管理資料連線。
與 Azure AI Agent Service 整合
Azure AI Agent Service 是一個用於建置與部署智慧代理程式的平台。透過將 MCP 整合到 Azure AI Agent Service 中，微軟使代理程式能夠與外部資料來源與工具無縫互動，從而使他們能夠執行更廣泛的任務並提供更智慧的回應。這種整合增強了 AI 代理程式的能力，並使其在各種應用程式中更有價值。
與 Anthropic 合作
微軟還與開發 MCP 的公司 Anthropic 合作，開發了該協定的 C# SDK。這種合作關係展現了微軟對支援 MCP 的承諾，並使開發人員更容易建置利用該協定的 AI 應用程式。C# SDK 為開發人員提供了一組工具與程式庫，簡化了與 MCP 伺服器互動與建置 MCP 客戶端的流程。
微軟 CoreAI 部門的策略意義
發布 Azure MCP Server 與 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 的預覽版本是微軟 CoreAI 部門在 Azure 生態系統內推廣互通性的策略中的關鍵一步。此舉旨在支援各種模型與工具，為開發人員提供靈活性，以選擇最適合其特定需求的解決方案。
促進互通性
互通性是微軟 CoreAI 部門的一個關鍵重點，因為它使開發人員能夠無縫整合不同的 AI 模型與工具，無論底層技術或供應商如何。透過促進互通性，微軟旨在建立一個更加開放與協作的 AI 生態系統，開發人員可以輕鬆地共享與重複使用 AI 元件。
支援各種模型與工具
微軟認識到 AI 開發沒有一刀切的解決方案。不同的應用程式與用例需要不同的模型與工具，開發人員需要靈活性來選擇最能滿足其特定需求的解決方案。透過支援各種模型與工具，微軟旨在為開發人員提供創新與建構尖端 AI 解決方案的自由。
加強 Azure 生態系統
透過促進互通性與支援各種模型與工具，微軟旨在加強 Azure 生態系統，並使其成為 AI 開發的首選平台。Azure 生態系統為開發人員提供了一套全面的工具與服務，用於建置、部署與管理 AI 應用程式，微軟致力於不斷改進該平台，以滿足 AI 社群不斷變化的需求。
使用 MCP 伺服器的優點
Azure MCP Server 與 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 的推出為希望在其應用程式中利用 AI 的開發人員與組織提供了幾個關鍵優點：
- 簡化的開發：透過提供統一的架構與標準化的介面，MCP 降低了整合不同資料來源與工具的複雜性，簡化了開發流程，並加速了上市時間。
- 減少客製化：MCP 消除了對不同資料來源的客製化連接器的需求，減少了開發人員需要編寫與維護的程式碼量，並釋放了資源以用於其他任務。
- 增強的互通性：MCP 促進了不同 AI 模型與工具之間的互通性，使開發人員能夠無縫整合不同的元件並建構更複雜與精密的 AI 應用程式。
- 提高效率：透過提供存取資料與工具的標準化方式，MCP 提高了 AI 開發與部署的效率，使開發人員能夠專注於建構創新解決方案，而不是管理資料連線。
- 改進的可擴展性：Azure MCP Server 與 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 旨在具有可擴展性，使組織能夠輕鬆處理不斷增加的資料量與使用者流量，而不會影響效能。
- 節省成本：透過減少對客製化連接器的需求與簡化開發流程，MCP 可以幫助組織節省 AI 開發與部署的資金。
結論
微軟推出 Azure MCP Server 與 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 標誌著 AI 互通性發展的一個重要進展。透過採用模型上下文協定並將其整合到 Azure 生態系統中，微軟正在使開發人員能夠建構更連接、更有效率且可擴展的 AI 應用程式。此舉有望釋放 AI 創新的新可能性，並推動 AI 在各種行業與應用中的採用。