Azure 言語 MCP サーバーについて

Azure Language MCP サーバーは、 モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を介して AI エージェントを Azure 言語サービスに接続します。 言語 MCP サーバー自体を探索する前に、MCP とは何か、およびエージェントが外部ツールを使用できるようにする方法を理解するのに役立ちます。

モデル コンテキスト プロトコルとは

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI エージェントが外部ツール、データ ソース、およびサービスと対話する方法を定義するオープン プロトコルです。 MCP では、次のコンポーネントを含むクライアント/サーバー アーキテクチャを使用します。

• ホスト: エージェントを実行するアプリケーション (Microsoft Foundry やカスタム アプリなど)。
• クライアント: MCP サーバーへの接続を管理し、通信を処理するホスト内のコンポーネント。
• サーバー: エージェントが検出して呼び出すことができるツール、リソース、プロンプトを公開するプログラム。

エージェントは、MCP サーバーに接続すると、使用可能なツールのカタログと、各ツールの動作の説明を受け取ります。 エージェントは、ユーザーの要求に基づいて適切なツールを選択できます。 このアプローチは 動的ツール検出 と呼ばれ、エージェントは各ツールに関するハードコーディングされた知識を必要としません。 代わりに、実行時に MCP サーバーにクエリを実行して、使用可能な内容を確認します。

AI エージェントの MCP の主な利点は、柔軟性です。 エージェント自体を変更せずに、サーバー上でツールを追加、更新、または削除できます。 エージェントは常に最新のツール定義にアクセスできるため、MCP ベースのソリューションの保守とスケーリングが容易になります。

Azure Language MCP サーバーの機能

Azure Language MCP サーバーは、MCP 互換エージェントが呼び出すことができるツールとして Azure Language NLP 機能を公開します。 サーバーでは、次のテキスト分析機能がサポートされています。

Language MCP サーバーをエージェントに接続すると、エージェントは使用可能なツールの完全な一覧を受け取ります。 エージェントの基になるモデルは、ユーザーのプロンプトに基づいて、呼び出すツール (またはツールの組み合わせ) を決定します。 たとえば、ユーザーが "この記事が書かれている言語を特定し、メンションされているユーザーを教えてください" というメッセージが表示された場合、エージェントは言語検出ツールと名前付きエンティティ認識ツールの両方を同じターンで呼び出す可能性があります。

エージェントがツールを選択する方法

ツールの選択プロセスは次のように動作します。

1. ユーザーがエージェントにプロンプトを送信します。
2. エージェントはプロンプトを分析し、実行する必要があるタスク (またはタスク) を決定します。
3. エージェントは、使用可能な MCP ツールとその説明をチェックして、最適な一致を見つけます。
4. エージェントは、選択したツールを MCP サーバーを介して呼び出し、関連する入力テキストを渡します。
5. MCP サーバーは、適切な Azure 言語機能を使用して要求を処理し、結果を返します。
6. エージェントは、結果をユーザーの自然言語応答に結合します。

つまり、特定のツールに要求を送信するルーティング ロジックを記述する必要はありません。 エージェントは、MCP サーバーから受け取ったツールの説明に基づいて、ツールの選択を自律的に処理します。

MCP サーバー エンドポイント

Azure Language MCP サーバーは、次の URL 形式のリモート エンドポイントとして使用できます。

https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview

{foundry-resource-name}を Foundry リソース (または Azure 言語リソース) の名前に置き換えます。 このエンドポイントは、MCP サーバーをエージェントに接続するときに構成します。