Comprendre le serveur MCP du langage Azure
Conseil / Astuce
Pour plus d’informations, consultez l’onglet Texte et images !
Le serveur MCP du langage Azure connecte des agents IA aux services Azure Language via le protocole MCP (Model Context Protocol). Avant d’explorer le serveur MCP language lui-même, il permet de comprendre ce qu’est MCP et comment il permet aux agents d’utiliser des outils externes.
Qu’est-ce que le Protocole de contexte de modèle ?
Le protocole MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui définit la façon dont les agents IA interagissent avec des outils externes, des sources de données et des services. MCP utilise une architecture client-serveur avec les composants suivants :
- Hôte : application qui exécute l’agent (par exemple, Microsoft Foundry ou une application personnalisée).
- Client : composant au sein de l’hôte qui gère les connexions aux serveurs MCP et gère la communication.
- Serveur : programme qui expose des outils, des ressources et des invites qu’un agent peut découvrir et appeler.
Lorsqu’un agent se connecte à un serveur MCP, il reçoit un catalogue d’outils disponibles, ainsi que des descriptions de ce que chaque outil fait. L’agent peut ensuite choisir l’outil approprié en fonction de la demande de l’utilisateur. Cette approche est appelée découverte d’outils dynamiques : l’agent n’a pas besoin de connaissances codées en dur de chaque outil. Au lieu de cela, il interroge le serveur MCP au moment de l’exécution pour savoir ce qui est disponible.
L’avantage clé de MCP pour les agents IA est la flexibilité. Les outils peuvent être ajoutés, mis à jour ou supprimés sur le serveur sans modifier l’agent lui-même. L’agent a toujours accès aux dernières définitions d’outils, ce qui facilite la maintenance et la mise à l’échelle des solutions basées sur MCP.
Conseil / Astuce
Pour en savoir plus sur l’architecture MCP et sur la création d’intégrations d’outils MCP personnalisées, consultez le module Intégrer MCP Tools à Azure AI Agents .
Fonctionnalités du serveur MCP Azure Langage
Le serveur AZURE Language MCP expose les fonctionnalités de NLP azure Language en tant qu’outils que n’importe quel agent compatible MCP peut appeler. Le serveur prend en charge les fonctionnalités d’analyse de texte suivantes :
| Capacité | Description |
|---|---|
| Détection de la langue | Identifie la langue dans laquelle le texte est écrit. |
| Reconnaissance d’entité nommée | Identifie et classe les entités dans du texte, telles que les personnes, les lieux, les organisations, les dates et les quantités. |
| Masquage des données à caractère personnel | Détecte et réacte les informations d’identification personnelle (PII) telles que les noms, les adresses et les numéros de téléphone. |
| Analyse de texte pour la santé | Extrait et étiquette les entités médicales (telles que les diagnostics, les médicaments et les symptômes) à partir du texte clinique. |
Note
Azure Language fournit également des fonctionnalités pour l’analyse des sentiments, la synthèse, l’extraction d’expressions clés et d’autres tâches courantes liées au langage. Ces fonctionnalités déconseillées sont fournies pour prendre en charge les applications existantes.
Lorsque vous connectez le serveur MCP Language à un agent, l’agent reçoit la liste complète des outils disponibles. En fonction de l’invite de l’utilisateur, le modèle sous-jacent de l’agent détermine l’outil (ou combinaison d’outils) à appeler. Par exemple, si un utilisateur demande « Déterminez la langue dans laquelle cet article est écrit, et dites-moi quelles personnes sont mentionnées », l’agent peut appeler à la fois l’outil de détection de langue et l’outil de reconnaissance d'entités nommées lors de la même action.
Comment l’agent sélectionne les outils
Le processus de sélection de l’outil fonctionne comme suit :
- L’utilisateur envoie une invite à l’agent.
- L’agent analyse la commande et détermine la tâche (ou les tâches) à exécuter.
- L’agent vérifie les outils MCP disponibles et leurs descriptions pour trouver la meilleure correspondance.
- L’agent appelle l’outil sélectionné via le serveur MCP, en passant le texte d’entrée approprié.
- Le serveur MCP traite la requête à l’aide de la fonctionnalité de langage Azure appropriée et retourne les résultats.
- L’agent combine les résultats en réponse en langage naturel pour l’utilisateur.
Cela signifie que vous n’avez pas besoin d’écrire la logique de routage pour diriger les requêtes vers des outils spécifiques. L’agent gère la sélection de l’outil de manière autonome, en fonction des descriptions de l’outil qu’il a reçues du serveur MCP.
Point de terminaison du serveur MCP
Le serveur MCP du langage Azure est disponible en tant que point de terminaison distant avec le format d’URL suivant :
https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview
Remplacez {foundry-resource-name} par le nom de votre ressource Foundry (ou ressource De langue Azure). Ce point de terminaison est ce que vous configurez lors de la connexion du serveur MCP à votre agent.
Note
Azure Language fournit également un serveur MCP local que vous pouvez héberger dans votre propre environnement. Pour obtenir des conseils d’installation, consultez le guide de démarrage rapide du serveur MCP azure Language dans le référentiel d’exemples de langage Azure.