azure-samples/pizza-mcp-agents

⭐ 이 샘플과 같은 경우 GitHub에서 별 - 그것은 많은 도움이됩니다!

개요 • 시작하기 • 지역 개발 • Azure로 배포 • 리소스 • 문제 해결

이 프로젝트는 ** Model Context Protocol (MCP)**을 사용하여 실제 API와 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명합니다. 서버리스 API, 웹 인터페이스, MCP 서버를 갖춘 완벽한 피자 주문 시스템을 갖추고 있습니다. AI 에이전트가 메뉴, 장소 주문 및 트랙 주문 상태를 검색할 수 있습니다.

체계는 다수 상호 연결한 서비스로 이루어져 있습니다:

• Pizza API: 피자 주문을위한 Serverless API
• **Pizza MCP 서버 **: MCP 서버는 AI 에이전트 상호 작용을 가능하게
• Pizza 웹 앱: 실시간 피자 주문 상태를 보여주는 실시간 주문 대시보드
• **등록 시스템 **: 피자 주문 시스템에 액세스하는 사용자 등록

[!팁] 이 응용 프로그램을 로컬로 배포 필요 또는 클라우드 비용없이 테스트 할 수 있습니다. MCP 서버는 GitHub Copilot, Claude 및 기타 MCP 호환 클라이언트와 같은 인기있는 AI 도구를 사용합니다.

개요

이 샘플은 Azure에 배포 된 microservices 아키텍처를 사용합니다.

핵심 성분

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