azure-samples/pizza-mcp-agents

ぜひこのサンプルを好きなら、GitHubでスターしましょう!

概要 • 開始 • ローカル開発 • Azure に展開 • リソース • トラブルシューティング

このプロジェクトでは、Model Context Protocol (MCP) を使用して、実際の API とやり取りできる AI エージェントを構築する方法を説明します。 サーバレスAPI、Webインターフェイス、およびAIエージェントがメニューを閲覧したり、注文を発注したり、注文状況を追跡したりすることを可能にするMCPサーバーで完全なピザ注文システムを備えています。

システムは、複数の相互接続サービスで構成されています。

• Pizza API: ピザ注文のためのServerless API -Pizza MCP サーバー:MCP サーバーにより、AI エージェントのインタラクションが可能 -PizzaのWebアプリ:リアルタイムのピザ注文ステータスを表示するライブオーダーダッシュボード -登録システム:ピザ注文システムにアクセスするためのユーザー登録

[!TIP] このアプリケーションは、デプロイやクラウドコストなしでローカルでテストできます。 MCP サーバーは、GitHub Copilot、Claude、その他MCP 互換クライアントなどの一般的なAIツールで動作します。

概要

このサンプルは、Azure にデプロイされた microservices アーキテクチャを使用します。

コアコンポーネント

This project demonstrates how to build AI agents that can interact with real-world APIs using the Model Context Protocol (MCP). It features a complete pizza ordering system with a serverless API, web interfaces, and an MCP server that enables AI agents to browse menus, place orders, and track order status.

The system consists of multiple interconnected services:

• Pizza API: Serverless API for pizza ordering
• Pizza MCP server: MCP server enabling AI agent interactions
• Pizza web app: Live order dashboard, showing real-time pizza orders status
• Registration system: User registration for accessing the pizza ordering system

[!TIP] You can test this application locally without deployment needed or any cloud costs. The MCP server works with popular AI tools like GitHub Copilot, Claude, and other MCP-compatible clients.

Overview

This sample uses a microservices architecture deployed on Azure:

Core components

• Pizza API (Azure Functions): RESTful API handling pizza menu, orders, and business logic
• Pizza MCP server (Azure Container Apps): Exposes the pizza API through MCP, enabling AI agents to interact with the pizza ordering system
• Pizza web app (Azure Static Web Apps): Real-time dashboard for monitoring orders and system status