MCP With Semantic Kernel
什么是Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP)是一个开放标准协议,旨在标准化应用程序如何向AI模型提供上下文。它作为通用连接器,使大型语言模型(LLM)能够以一致的方式与各种数据源(如API、数据库或服务)交互。如何使用MCP与Semantic Kernel?
通过将MCP工具转换为Semantic Kernel函数,您可以扩展AI代理的能力,使其能够动态调用外部功能。这为自动化、数据检索和系统集成等场景提供了强大支持。适用场景
适用于需要将AI模型与外部系统集成的场景,如智能助手开发、业务流程自动化、跨平台数据查询等。主要功能
MCP服务器集成支持连接到任何符合MCP标准的服务器并获取可用工具列表
工具转换将MCP工具自动转换为Semantic Kernel可用的函数
动态函数调用允许LLM根据用户提示动态决定调用哪些外部功能
优势与局限性
优势
标准化接口:通过MCP协议提供统一的工具接入方式
扩展性强:可轻松添加新的外部数据源和功能
互操作性:支持不同AI模型和应用程序间的交互
局限性
需要额外的MCP服务器基础设施
对非技术用户配置可能较复杂
性能依赖于外部服务的响应速度
如何使用
设置项目
克隆仓库并恢复依赖项
配置API密钥
设置OpenAI API密钥和其他必要凭据
连接MCP服务器
创建MCP客户端并连接到服务器
获取工具列表
从MCP服务器获取可用工具
使用案例
自动化数据查询通过MCP连接数据库,让AI自动生成并执行查询
系统集成连接企业CRM系统,让AI帮助处理客户请求
常见问题
MCP与普通API有什么区别?
是否需要自己搭建MCP服务器?
支持哪些编程语言?
相关资源
Semantic Kernel官方文档
Microsoft Semantic Kernel的官方文档和示例
MCP协议规范
Model Context Protocol的官方规范文档
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