Comprendere il server MCP di Azure Language
Il server MCP del linguaggio di Azure connette gli agenti di intelligenza artificiale ai servizi di linguaggio di Azure tramite il protocollo MCP (Model Context Protocol). Prima di esplorare il server MCP del linguaggio stesso, aiuta a comprendere qual è il mcp e come consente agli agenti di usare strumenti esterni.
Che cos'è il Model Context Protocol?
Il protocollo MCP (Model Context Protocol) è un protocollo aperto che definisce il modo in cui gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono con strumenti esterni, origini dati e servizi. MCP usa un'architettura client-server con i componenti seguenti:
- Host: applicazione che esegue l'agente, ad esempio Microsoft Foundry o un'app personalizzata.
- Client: componente all'interno dell'host che gestisce le connessioni ai server MCP e gestisce la comunicazione.
- Server: programma che espone strumenti, risorse e richiede che un agente possa individuare e chiamare.
Quando un agente si connette a un server MCP, riceve un catalogo di strumenti disponibili insieme alle descrizioni di ciò che fa ogni strumento. L'agente può quindi scegliere lo strumento corretto in base alla richiesta dell'utente. Questo approccio viene chiamato individuazione dinamica degli strumenti : l'agente non necessita di una conoscenza hardcoded di ogni strumento. Esegue invece una query sul server MCP in fase di esecuzione per scoprire cosa è disponibile.
Il vantaggio principale degli agenti di intelligenza artificiale di MCP è la flessibilità. Gli strumenti possono essere aggiunti, aggiornati o rimossi nel server senza modificare l'agente stesso. L'agente ha sempre accesso alle definizioni degli strumenti più recenti, che semplifica la manutenzione e la scalabilità delle soluzioni basate su MCP.
Suggerimento
Per altre informazioni sull'architettura MCP e su come creare integrazioni personalizzate degli strumenti MCP, vedere il modulo Integrare MCP Tools con Gli agenti di intelligenza artificiale di Azure .
Funzionalità del server MCP del linguaggio di Azure
Il server MCP del linguaggio di Azure espone le funzionalità NLP del linguaggio di Azure come strumenti che qualsiasi agente compatibile con MCP può chiamare. Il server supporta le funzionalità di analisi del testo seguenti:
| Capability | Descrizione |
|---|---|
| Riconoscimento di entità denominate | Identifica e classifica le entità in testo, ad esempio persone, luoghi, organizzazioni, date e quantità. |
| Analisi del sentiment | Determina se il testo esprime sentiment positivo, negativo o neutro e può estrarre opinioni su aspetti specifici. |
| Riepilogo | Genera riepiloghi concisi di contenuto di testo più lungo. |
| Estrazione frasi chiave | Identifica i concetti principali e le frasi chiave nel testo. |
| Offuscamento PII | Rileva e oscura informazioni personali identificabili, ad esempio nomi, indirizzi e numeri di telefono. |
| Rilevamento lingua | Identifica la lingua in cui viene scritto il testo. |
| Analisi del testo per la salute | Estrae ed etichetta entità mediche (come diagnosi, farmaci e sintomi) dal testo clinico. |
| Comprensione del Linguaggio Conversazionale | Interpreta le espressioni utente per identificare le finalità ed estrarre entità in base a un modello personalizzato sottoposto a training. |
| Risposta alle domande personalizzata | Restituisce risposte curate alle domande degli utenti da una knowledge base configurata. |
Quando si connette il server MCP language a un agente, l'agente riceve l'elenco completo degli strumenti disponibili. In base alla richiesta dell'utente, il modello sottostante dell'agente decide quale strumento (o combinazione di strumenti) chiamare. Ad esempio, se un utente chiede "Riepilogare questo articolo e dirmi quali persone sono menzionate", l'agente potrebbe chiamare sia lo strumento di riepilogo che lo strumento di riconoscimento delle entità denominato nello stesso turno.
Modalità di selezione degli strumenti da parte dell'agente
Il processo di selezione degli strumenti funziona nel modo seguente:
- L'utente invia una richiesta all'agente.
- L'agente analizza il prompt e determina quale attività (o attività) deve essere eseguita.
- L'agente controlla gli strumenti MCP disponibili e le relative descrizioni per trovare la corrispondenza migliore.
- L'agente chiama lo strumento selezionato tramite il server MCP, passando il testo di input pertinente.
- Il server MCP elabora la richiesta usando la funzionalità del linguaggio di Azure appropriata e restituisce i risultati.
- L'agente combina i risultati in una risposta in linguaggio naturale per l'utente.
Ciò significa che non è necessario scrivere la logica di routing per indirizzare le richieste a strumenti specifici. L'agente gestisce la selezione degli strumenti in modo autonomo, in base alle descrizioni degli strumenti ricevute dal server MCP.
Endpoint MCP del server
Il server MCP del linguaggio di Azure è disponibile come endpoint remoto con il formato URL seguente:
https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview
Sostituire {foundry-resource-name} con il nome della risorsa Foundry (o della risorsa lingua di Azure). Questo endpoint è ciò che si configura quando si connette il server MCP all'agente.
Annotazioni
Il linguaggio di Azure offre anche un server MCP locale che è possibile ospitare nel proprio ambiente. Per indicazioni sulla configurazione, vedere l'avvio rapido sul server MCP di Azure Language nel repository di esempi di Azure Language.