Ferramentas disponíveis e prompts de exemplo para o Servidor MCP do Foundry (versão prévia)

O Servidor MCP da Foundry expõe 38 ferramentas em 10 categorias que permitem gerenciar agentes, conjuntos de dados, avaliações, implantações de modelo e muito mais , tudo por meio de prompts de conversa em vez de chamadas à API. Use essa referência para explorar cada ferramenta e experimentar os prompts de exemplo em seu próprio projeto.

Tip

Antes de usar essas ferramentas, conclua a instalação do Servidor MCP do Foundry.

Note

Esse recurso está atualmente em versão prévia pública. Essa versão prévia é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não recomendamos isso para cargas de trabalho de produção. Alguns recursos podem não ter suporte ou ter recursos restritos. Para obter mais informações, consulte Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Como as ferramentas funcionam

Quando você digita um prompt de linguagem natural em um cliente compatível com MCP (por exemplo, modo agente GitHub Copilot), o modelo de idioma seleciona a ferramenta apropriada e formula os parâmetros necessários em seu nome. Você não chama ferramentas diretamente – você descreve o que deseja e o modelo converte sua intenção em uma chamada de ferramenta.

Cada ferramenta é classificada como leitura (recupera informações) ou gravação (cria, atualiza ou exclui recursos). As operações de gravação afetam os recursos dinâmicos e a cobrança imediatamente. Examine as práticas recomendadas de segurança antes de executar operações de gravação.

Permissions

Todas as operações são executadas com as permissões do usuário autenticado por meio do fluxo Microsoft Entra ID On-Behalf-Of. Você precisa das seguintes funções:

Operation type Função de Azure mínima Notes
Read tools Leitor no projeto ou conta do Foundry Suficiente para listagem, consulta e monitoramento.
Write tools Colaborador no projeto ou conta do Foundry Necessário para criar, atualizar e excluir recursos.
Administrador de Acesso Condicional Conditional Access Administrator no Entra ID Necessário somente se estiver configurando políticas de acesso no nível do locatário.

Para obter mais informações, consulte o controle de acesso baseado em Role para Microsoft Foundry.

Key identifiers

Muitas ferramentas exigem identificadores de recursos. O modelo de linguagem extrai-os do contexto do prompt, mas ajuda a saber os formatos:

Identifier Format Onde encontrá-lo
ID do recurso de fundimento /subscriptions/{sub_id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account} página Azure portal Properties
Project endpoint https://{account}.services.ai.azure.com/api/projects/{project} Página de detalhes do projeto de pesquisa
Project ID do recurso /subscriptions/{sub_id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project} página Azure portal Properties

Agent management

Gerencie todo o ciclo de vida dos agentes em um projeto de Foundry, incluindo criação, invocação, orquestração de contêiner e exclusão.

Example prompts:

  • "Listar todos os agentes no meu projeto de Fundiário."
  • "Criar um novo agente chamado faq-agent usando o modelo gpt-4o-mini."
  • "Enviar 'Olá, como você pode ajudar?' para o meu customer-support-agent."
  • "Inicie o contêiner para meu agente triage-agenthospedado."
  • "Verifique o status do contêiner para triage-agent."
  • "Mostre-me o esquema de definição do agente para agentes de prompt."
  • "Exclua do old-test-agent meu projeto."
Tool Access Description Key inputs Returns
agent_get leitura Liste todos os agentes em um projeto do Foundry ou obtenha um agente específico pelo nome. Nome do agente (opcional) Lista de agentes ou definição de agente único com modelo, instruções e configuração de ferramenta.
agent_update gravação Criar, atualizar ou clonar um agente. Use agent_definition_schema_get primeiro para descobrir o esquema de definição completa. Nome do agente, modelo, instruções, definições de ferramenta Definição de agente criada ou atualizada.
agent_invoke gravação Envie uma mensagem para um agente e obtenha uma resposta. Funciona para agentes de contêiner hospedados e baseados em prompt. Nome do agente, texto da mensagem Mensagem de resposta do agente.
agent_delete gravação Exclua permanentemente um agente. Para agentes hospedados, isso também exclui o contêiner. Agent name Deletion confirmation.
agent_container_control gravação Inicie ou interrompa um contêiner de agente hospedado. Use antes de invocar um agente hospedado. Nome do agente, ação (iniciar ou parar) Status da operação do contêiner.
agent_container_status_get leitura Verifique o status atual de um contêiner de agente hospedado (Iniciando, Executando, Parado, Com Falha e assim por diante). Agent name Status do contêiner atual.
agent_definition_schema_get leitura Retorne o esquema JSON completo para definições de agente, incluindo todos os tipos de ferramentas. None Esquema JSON completo para definições de agente.

Dataset management

Criar, recuperar e avaliar conjuntos de dados de versão em um projeto do Foundry.

Example prompts:

  • "Carregar meu Q& de suporte ao cliente; Um conjunto de dados dessa URL de Armazenamento de Blobs do Azure".
  • "Mostre-me todos os conjuntos de dados no meu projeto do Foundry."
  • "Obter detalhes para o customer-support-qa conjunto de dados versão 2."
  • "Listar todas as versões do meu product-reviews conjunto de dados."
Tool Access Description Key inputs Returns
evaluation_dataset_create gravação Crie ou atualize uma versão do conjunto de dados de um URI de Armazenamento de Blobs do Azure. Nome do conjunto de dados, versão Armazenamento de Blobs URI Metadados de conjunto de dados com nome, versão e URI.
evaluation_dataset_get leitura Obtenha um conjunto de dados por nome e versão ou liste todos os conjuntos de dados no projeto. Nome e versão do conjunto de dados (opcional) Detalhes do conjunto de dados ou lista de todos os conjuntos de dados.
evaluation_dataset_versions_get leitura Liste todas as versões de um conjunto de dados específico. Dataset name Lista de números de versão com metadados.

Evaluation operations

Execute avaliações em lote em agentes ou conjuntos de dados e compare os resultados entre execuções.

Example prompts:

  • "Avalie minha customer-support-agent v2 usando avaliadores de Relevância, Aterramento e Coerência."
  • "Execute uma avaliação em lote no meu conjunto de dados JSONL com avaliadores de Violência e HateUnfairness."
  • "Gere 50 consultas de teste sintéticas e avalie meu agente com elas."
  • "Mostre-me todas as execuções de avaliação no meu projeto do Foundry."
  • "Compare run-baseline-123 com as execuções de tratamento run-124 e run-125."
Tool Access Description Key inputs Returns
evaluation_agent_batch_eval_create gravação Crie uma execução de avaliação em lote que chame um agente específico. Dá suporte a avaliadores internos e personalizados, além da geração de dados sintéticos. Nome/versão do agente, nomes do avaliador, conjunto de dados (opcional para geração sintética), número de consultas sintéticas (opcional) ID e status da execução de avaliação.
evaluation_dataset_batch_eval_create gravação Crie uma execução de avaliação em lote em um conjunto de dados JSONL. Dá suporte a avaliadores internos e personalizados. Nome/versão do conjunto de dados, nomes do avaliador ID e status da execução de avaliação.
evaluation_get leitura A avaliação de lista é executada no projeto Foundry. ID da execução de avaliação (opcional) Lista de execuções de avaliação com status e pontuações ou detalhes para uma execução específica.
evaluation_comparison_create gravação Crie resultados de comparação entre uma linha de base e execuções de avaliação de tratamento. ID de execução de linha de base, IDs de execução de tratamento ID de insights de comparação.
evaluation_comparison_get leitura Obter ou listar insights de comparação de avaliação. ID do insight de comparação (opcional) Resultados de comparação com análise estatística.

Evaluator catalog

Procure avaliadores internos e gerencie avaliadores personalizados para uso em execuções de avaliação.

Example prompts:

  • "Listar todos os avaliadores internos disponíveis em meu projeto."
  • "Mostre-me a definição completa do coherence avaliador."
  • "Crie um avaliador personalizado baseado em prompt chamado tone-check que pontua respostas em uma escala de 1 a 5."
  • "Atualize a descrição do meu tone-check avaliador."
  • "Excluir a versão 1 do meu old-evaluator."
Tool Access Description Key inputs Returns
evaluator_catalog_get leitura Listar avaliadores no catálogo ou obter a definição completa de um avaliador específico. Filtrar por tipo interno ou personalizado. Nome do avaliador (opcional), filtro de tipo (interno ou personalizado, opcional) Lista de avaliadores ou definição completa do avaliador com lógica de pontuação.
evaluator_catalog_create gravação Crie um avaliador personalizado baseado em prompt ou baseado em código. Nome do avaliador, tipo (prompt ou código), definição Metadados do avaliador criado.
evaluator_catalog_update gravação Atualizar metadados (nome de exibição, descrição, categoria) para um avaliador personalizado existente. Nome do avaliador, campos a serem atualizados Metadados atualizados do avaliador.
evaluator_catalog_delete gravação Exclua uma versão específica de um avaliador personalizado. Nome do avaliador, versão Deletion confirmation.

Catálogo de modelos e detalhes

Explore e obtenha detalhes sobre modelos no catálogo de modelos do Foundry.

Example prompts:

  • "Mostre-me todos os modelos GPT-5.4 disponíveis no catálogo."
  • "Listar todos os modelos publicados Microsoft com a licença do MIT."
  • "Obtenha informações detalhadas e exemplos de código para GPT-5-mini."
Tool Access Description Key inputs Returns
model_catalog_list leitura Listar modelos do catálogo de modelos do Foundry com filtros opcionais (publicador, licença, tarefa). Pesquisar palavras-chave, publicador, tipo de licença, tipo de tarefa (tudo opcional) Lista de modelos com nome, editor, licença e funcionalidades.
model_details_get leitura Obtenha detalhes completos do modelo e exemplos de código. Nome do modelo ou ID Especificações de modelo, preços, regiões com suporte e exemplos de código.

Gerenciamento de implantação de modelo

Implantar, inspecionar e remover implantações de modelo em uma conta do Foundry.

Example prompts:

  • "Implantar GPT-5-mini como production-chatbot com 20 unidades de capacidade."
  • "Mostre-me todas as minhas implantações de modelo atual."
  • "Exclua o old-test-deployment que não estou mais usando."
Tool Access Description Key inputs Returns
model_deploy gravação Crie ou atualize uma implantação de modelo com a capacidade especificada. Nome do modelo, nome da implantação, unidades de capacidade Detalhes da implantação com ponto de extremidade e capacidade provisionada.
model_deployment_get leitura Obtenha uma ou mais implantações de modelo de uma conta do Foundry. Nome da implantação (opcional) Lista de implantações ou detalhes de implantação única com status e cota.
model_deployment_delete gravação Exclua uma implantação de modelo específica por nome. Deployment name Deletion confirmation.

Análise de modelos e recomendações

Compare os parâmetros de comparação de modelo e obtenha recomendações para alternar para modelos mais econômicos ou de qualidade mais alta.

Example prompts:

  • "Mostre-me dados de parâmetro de comparação para todos os modelos disponíveis."
  • "Compare o desempenho de parâmetro de comparação entre GPT-5.4 e GPT-4."
  • "Encontre modelos semelhantes à minha implantação atual do GPT-4."
  • "Quais modelos me dariam melhor taxa de qualidade/custo do que o que estou usando agora?"
Tool Access Description Key inputs Returns
model_benchmark_get leitura Buscar dados de parâmetro de comparação para modelos do Foundry. Filtros de modelo (opcional) Pontuações de comparação, precisão, custo e métricas de latência.
model_benchmark_subset_get leitura Obtenha dados de parâmetro de comparação para pares de versão e nome de modelo específicos. Nomes de modelo e pares de versão Dados de comparação de parâmetro de comparação para modelos especificados.
model_similar_models_get leitura Encontre modelos semelhantes com base nos detalhes da implantação ou do modelo. Nome da implantação ou nome do modelo Lista de modelos semelhantes com comparação de funcionalidade.
model_switch_recommendations_get leitura Obtenha recomendações de comutador de modelo com base em dados de parâmetro de comparação. Nome da implantação atual Modelos recomendados com análise de troca de qualidade/custo.

Monitoramento e operações de modelo

Acompanhe a integridade da implantação, monitore as métricas, verifique o status de substituição e exiba o uso da cota.

Example prompts:

  • "Mostre-me as métricas de solicitação para minha production-chatbot implantação."
  • "Verifique se alguma das minhas implantações está usando versões de modelo preteridas."
  • "Mostre-me o uso da cota em todas as regiões para minha assinatura."
Tool Access Description Key inputs Returns
model_monitoring_metrics_get leitura Obtenha métricas de monitoramento (solicitações, latência, erros, cota) para uma implantação de modelo. Nome da implantação, intervalo de tempo (opcional) Contagem de solicitações, percentis de latência, taxas de erro e uso de token.
model_deprecation_info_get leitura Obtenha informações de implantação enriquecidas com cronogramas de substituição e de aposentadoria. Nome da implantação (opcional) Detalhes da implantação com datas de substituição preteridas e substituições sugeridas.
model_quota_list leitura Listar a cota de implantação e o uso disponíveis para uma assinatura em uma região. Region (optional) Limites de cota, uso atual e capacidade disponível por família de modelos.

Project connections

Gerenciar conexões com serviços externos (Azure OpenAI, Armazenamento de Blobs do Azure, pesquisa e outros) em um projeto do Foundry.

Example prompts:

  • "Listar todas as conexões no meu projeto do Foundry."
  • "Mostre-me os detalhes da minha azure-search conexão."
  • "Quais tipos de conexão e métodos de autenticação têm suporte?"
  • "Crie uma nova conexão AzureOpenAI chamada my-openai usando autenticação do AAD."
  • "Exclua a old-storage conexão do meu projeto."
Tool Access Description Key inputs Returns
project_connection_list leitura Liste todas as conexões em um projeto do Foundry, com filtragem opcional por categoria ou destino. Filtro de categoria, filtro de destino (ambos opcionais) Lista de conexões com nome, tipo e status.
project_connection_get leitura Obtenha uma conexão específica por nome. Connection name Detalhes da conexão, incluindo categoria, destino e tipo de autenticação.
project_connection_list_metadata leitura Listar todas as categorias de conexão e tipos de autenticação com suporte. Chame isso primeiro para descobrir valores válidos. None Categorias com suporte (por exemplo, AzureOpenAI, AzureBlobStorage) e tipos de autenticação (por exemplo, AAD, chave).
project_connection_create gravação Criar ou substituir uma conexão de projeto. Nome da conexão, categoria, destino, tipo de autenticação Detalhes da conexão criada.
project_connection_update gravação Atualize uma conexão de projeto existente. Nome da conexão, campos a serem atualizados Detalhes de conexão atualizados.
project_connection_delete gravação Exclua uma conexão de projeto por nome. Connection name Deletion confirmation.

Prompt optimization

Otimize os prompts do sistema e as mensagens do desenvolvedor para obter um melhor desempenho de LLM.

Example prompts:

  • "Otimize meu prompt do sistema: 'Você é um agente de atendimento ao cliente útil' usando gpt-5.4."
  • "Aprimore as instruções do meu agente para obter respostas mais concisas."
  • "Refinar meu prompt otimizado para também lidar com perguntas de acompanhamento."
Tool Access Description Key inputs Returns
prompt_optimize gravação Otimize um prompt do desenvolvedor (mensagem do sistema) para obter um melhor desempenho de LLM usando o otimizador de prompt Azure OpenAI. Texto do prompt, modelo de destino, instruções de refinamento (opcional) Texto de prompt otimizado com explicação das alterações.

Example workflows

Fluxo de trabalho de avaliação do agente:

  1. "Listar todos os agentes no meu projeto."
  2. "Avalie minha customer-support-agent v2 usando avaliadores de relevância, aterramento e segurança."
  3. "Compare minha avaliação de linha de base com a nova execução."
  4. "Mostre-me os resultados da comparação com significância estatística."

Implantação e otimização de modelo:

  1. "Mostre-me todos os modelos GPT-5.4 disponíveis no catálogo."
  2. "Implante o GPT-5.4 como customer-service-bot com 15 unidades de capacidade."
  3. "Monitore a latência da solicitação para minha nova implantação."
  4. "Recomenda alternativas mais econômicas com base no uso atual."

Gerenciamento e limpeza de recursos:

  1. "Liste todas as minhas implantações atuais e seu uso."
  2. "Verifique quais implantações estão usando versões de modelo preteridas."
  3. "Mostre-me meu uso de cota em todas as regiões."
  4. "Excluir implantações de teste não utilizadas para liberar a capacidade."

Preview limitations

O Servidor MCP do Foundry está em versão prévia pública. As seguintes limitações se aplicam:

  • Nenhum isolamento de rede – o Servidor MCP de Fundimento usa o ponto https://mcp.ai.azure.comde extremidade público. Os recursos por trás de Azure Links Privados não são acessíveis. Para conectividade mcp privada, crie seu próprio servidor MCP e conecte-o ao Serviço de Agente com rede privada.
  • Residência de dados – solicitações e respostas podem ser processadas em data centers da UE ou dos EUA. O próprio servidor não armazena dados, mas o processamento entre regiões pode ocorrer.
  • Sem SLA — os recursos de versão prévia não incluem um contrato de nível de serviço. Não use o servidor para cargas de trabalho de produção que exijam disponibilidade garantida.
  • Conjunto de ferramentas pode mudar — ferramentas, parâmetros e valores retornados podem mudar durante o período de visualização sem aviso prévio.

Para obter mais informações, consulte Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Common errors

Error Cause Resolution
Access denied Função RBAC Azure insuficiente no projeto ou na conta do Foundry. Atribua pelo menos Leitor para ferramentas de leitura ou Colaborador para ferramentas de gravação. Consulte RBAC para Microsoft Foundry.
Authentication failure Token de Entra ID expirado ou inválido. Saia e entre novamente em sua conta Azure no Visual Studio Code ou na ferramenta que você está usando.
Quota exceeded Capacidade insuficiente para criar uma implantação ou executar uma avaliação. Use model_quota_list para verificar a cota disponível antes da operação.
Recurso não encontrado A implantação, o conjunto de dados, o agente ou a conexão especificados não existem. Use a ferramenta ou get correspondente list para verificar o nome do recurso.
Ponto de extremidade privado não acessível Os recursos de fundimento usam Azure Links Privados que o Servidor MCP do Foundry hospedado não pode acessar. Remova restrições de ponto de extremidade privado, use SDKs/APIs REST ou use um servidor MCP personalizado com a rede privada do Serviço de Agente.

Para obter mais diretrizes de solução de problemas, consulte a segurança e as práticas recomendadas do Servidor MCP do Foundry.

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