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해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 애플리케이션이 다양한 소스에서 데이터와 도구에 접근할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. Model Context Protocol (MCP)를 구현함으로써 각각의 AI 어시스턴트나 IDE마다 맞춤형으로 다른 커넥터를 구축할 필요가 사라집니다.

작동 방식

클라이언트-서버 아키텍처를 사용하며, 세 가지 구성 요소로 구성됩니다:

• MCP 호스트: 연결을 시작하는 주요 애플리케이션(예: IDE 또는 AI 어시스턴트).
• MCP 클라이언트: 호스트 내부의 커넥터로, 서버와 1:1로 연결을 유지합니다.
• MCP 서버: LLM에 실제 컨텍스트와 기능을 제공하는 서비스입니다.

이 리포지토리는 Azure, Microsoft Fabric, 다양한 Microsoft 365 서비스용 MCP 서버를 구축하는 데 사용되는 핵심 라이브러리, 테스트 프레임워크 및 도구를 포함합니다.

대상 사용자

• AI 개발자: 클라우드 인프라, 개발자 도구, 생산성 소프트웨어에 연결이 필요한 AI 에이전트나 어시스턴트를 개발하는 사람.
• MCP 서버 기여자: 새로운 MCP 서버를 만들 때 엔지니어링 투자를 통합하고 중복을 줄이고자 하는 개발자.

주요 특징

• 포괄적인 통합: Azure, GitHub, Azure DevOps, AKS, Microsoft 365(메일, 캘린더, Copilot Chat)용 서버 포함.
• 통합된 엔지니어링: 서로 다른 서버 구현 간의 분기 방지를 위한 공유 라이브러리와 파이프라인 제공.
• 다양한 배포 옵션: 로컬 서버(_stdio를 통해) 및 원격 서버(HTTP를 통해) 모두 지원.
• IDE 통합: VS Code, Visual Studio, IntelliJ IDEA와 깊이 통합되어 있습니다.