エージェントで Azure 言語を使用する

AI エージェントは、ツールとモデルを使用して、推論、計画、取得、外部サービスの呼び出しなどのタスクを実行します。 エージェントは生成型 AI モデルを使用して言語を理解して生成できますが、そのモデルだけでは、決定論的で構造化された分析を必要とするテキスト分析タスクを実行することはできません。 Foundry Tools で Azure 言語をエージェントに追加すると、一貫性のある予測可能なテキスト分析機能が提供されます。

MCP について

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とデータ ソースに接続する方法を定義するオープン標準です。 MCP はユニバーサル アダプターと考えてください。エージェントが必要とするすべてのサービスにカスタム統合コードを記述する代わりに、標準の方法でこれらの機能を既に公開している MCP サーバーにエージェントを接続します。

MCP では、クライアントとサーバーのアーキテクチャが使用されます。

• MCP クライアントは、AI エージェント (またはエージェントを実行しているホスト アプリケーション) です。 要求を送信し、応答を受信します。
• MCP サーバーは、ツール、データ、またはアクションを公開するサービスです。 要求をリッスンし、適切な機能を実行して、構造化された結果を返します。

エージェントは、MCP サーバーに接続するときに、サーバーが提供するツールを検出し、必要に応じて呼び出すことができます。カスタム統合作業は必要ありません。 サーバーは、次の方法で要求に応答する場合があります。

• データの提供 (センチメント スコア、キー フレーズ、エンティティ レコードなど)
• アクションの実行 (ドキュメントのバッチ処理など)

この問題の分離により、エージェント ロジックがクリーンに保たれ、さまざまな MCP サーバーに接続して機能をスワップまたは拡張することが容易になります。

Azure 言語 MCP サーバー

Azure 言語 MCP サーバーは、MCP を介して Foundry Tools で Azure 言語の機能を公開するマネージド サービスです。 エージェントとAzure言語機能の完全なスイート (名前付きエンティティ認識、感情分析、言語検出など) との間の橋渡しとして機能します。

サーバーは MCP 標準に従うため、エージェントは、他の MCP サーバーに使用するのと同じプロトコルを使用して、これらの言語分析ツールを呼び出すことができます。 Azure言語 REST API を直接呼び出したり、エージェント コードで認証トークンを管理したりする必要はありません。

Foundry ポータルで Azure 言語 MCP サーバーを使用する

Azure言語を使用するエージェントを構築するには、Foundry ポータルでモデルをデプロイし、エージェントとして保存します。

Foundry プレイグラウンドのツールとして Azure Language MCP サーバーを追加するには、Foundry Tools で Azure Language を検索します。 Azure言語 MCP サーバーに接続するには、Foundry リソース名を使用して接続を構成します。 MCP サーバーをエージェントに接続したら、プロンプトを使用して、ツールを使用してテキストを分析するようにエージェントに指示します。

MCP サーバーを接続すると、エージェントは言語モデルの推論機能とAzure言語のテキスト分析機能の精度を組み合わせることができます。検出された言語によるサポート チケットのルーティングや、個人を特定できる情報 (PII) の識別と編集などのタスクに適しています。

次に、Foundry で自分でテキスト分析を試してみてください。