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解決する課題

このプロジェクトは、AIアプリケーションがさまざまなソースからデータやツールにアクセスするための標準化された方法を提供します。Model Context Protocol (MCP) を実装することで、各AIアシスタントやIDEごとにカスタムで異なるコネクタを構築する必要がなくなります。

動作方法

クライアント-サーバー型アーキテクチャを採用し、以下の3つのコンポーネントで構成されています：

• MCP Hosts：接続を開始するメインアプリケーション（IDEやAIアシスタントなど）。
• MCP Clients：ホスト内に配置されるコネクタで、サーバーと1:1のリンクを維持します。
• MCP Servers：LLMに実際のコンテキストと機能を提供するサービス。

このリポジトリは、Azure、Microsoft Fabric、およびさまざまなMicrosoft 365サービス向けのMCPサーバーを構築するために使用される、コアライブラリ、テストフレームワーク、ツールキットを含んでいます。

対象ユーザー

• AI開発者：クラウドインフラ、開発者ツール、生産性ソフトウェアに接続する必要があるAIエージェントやアシスタントを開発している人。
• MCPサーバー貢献者：新しいMCPサーバーを構築する際、エンジニアリング投資を統一し、重複を減らしたい開発者。

主な特徴

• 広範な統合：Azure、GitHub、Azure DevOps、AKS、Microsoft 365（メール、カレンダー、Copilot Chat）向けのサーバーを含む。
• 統一された開発：異なるサーバー実装間での分岐を防ぐための共有ライブラリとパイプラインを提供。
• 柔軟なデプロイ：ローカルサーバー（stdio経由）とリモートサーバー（HTTP経由）の両方をサポート。
• IDE統合：VS Code、Visual Studio、IntelliJ IDEAと深く統合されています。