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解决的问题

该项目为 AI 应用程序访问各种来源的数据和工具提供了一种标准化方法。它实现了 Model Context Protocol (MCP)，消除了为每个不同的 AI 助手或 IDE 构建定制、分散的连接器的需要。

工作原理

采用客户端-服务器架构，由三个组件组成：

• MCP 主机：启动连接的主要应用程序（如 IDE 或 AI 助手）。
• MCP 客户端：主机内部的连接器，与服务器保持 1:1 的连接。
• MCP 服务器：为 LLM 提供实际上下文和功能的服务。

此仓库特别包含用于构建 Microsoft 的 MCP 服务器的核心库、测试框架和工具，例如 Azure、Microsoft Fabric 以及各种 Microsoft 365 服务的服务器。

适用人群

• AI 开发者：需要连接到云基础设施、开发工具或生产力软件的 AI 代理或助手的开发者。
• MCP 服务器贡献者：希望在创建新的 MCP 服务器时统一工程投入、减少重复工作的开发者。

主要亮点

• 广泛集成：包含 Azure、GitHub、Azure DevOps、AKS 以及 Microsoft 365（邮件、日历、Copilot Chat）的服务器。
• 统一工程：提供共享库和流水线，防止不同服务器实现之间的分歧。
• 灵活部署：支持本地服务器（通过 stdio）和远程服务器（通过 HTTP）。
• IDE 集成：与 VS Code、Visual Studio 和 IntelliJ IDEA 深度集成。