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解決的問題

本專案為 AI 應用程式存取各種來源的資料與工具提供標準化方式。它實作 Model Context Protocol (MCP)，消除為每個不同的 AI 助手或 IDE 建立自訂、分散式連接器的需要。

運作方式

採用客戶端-伺服器架構，由三個元件組成：

• MCP 主機：啟動連接的主要應用程式（如 IDE 或 AI 助手）。
• MCP 客戶端：主機內的連接器，與伺服器維持 1:1 連結。
• MCP 伺服器：為 LLM 提供實際上下文與功能的服務。

此程式庫特別包含用於建構 Microsoft 的 MCP 伺服器的核心函式庫、測試框架與工具，例如 Azure、Microsoft Fabric 及各種 Microsoft 365 服務的伺服器。

適用對象

• AI 開發者：需要連接至雲端基礎設施、開發工具或生產力軟體的 AI 代理或助手開發者。
• MCP 伺服器貢獻者：希望在建立新 MCP 伺服器時統一工程投資、減少重複工作的開發者。

主要特色

• 廣泛整合：包含 Azure、GitHub、Azure DevOps、AKS 及 Microsoft 365（郵件、日曆、Copilot Chat）的伺服器。
• 統一工程：提供共享函式庫與流程，防止不同伺服器實作之間產生分歧。
• 彈性部署：支援本地伺服器（透過 stdio）與遠端伺服器（透過 HTTP）。
• IDE 整合：與 VS Code、Visual Studio 及 IntelliJ IDEA 深度整合。