FastMCP를 이용한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구현을 보여주는 시연 프로젝트로, stdio 및 HTTP 전송 예시, LangChain 및 Agent Framework와의 통합, Azure Container Apps로의 배포 사례를 포함합니다.

목차

• 시작
• GitHub 코드스페이스
• VS 코드 개발 컨테이너
• 지역 환경
• 로컬 MCP 서버 실행
• GitHub Copilot과 함께 사용하기
• VS 코드를 이용한 디버그
• MCP 검사기로 검사하기
• Aspire 대시보드로 트레이스 보기
• 로컬 에이전트 MCP 실행
• Azure 배포
• 프라이비셜 네트워킹을 이용한 Azure로 배포
• Keycloak 인증으로 Azure에 배포
• Entra OAuth 프록시를 이용한 Azure 배포
• 자료

시작

이 프로젝트를 설정할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 가장 빠른 시작 방법은 GitHub Codespaces인데, 모든 도구를 설정해 주고 로컬에서도 설정할 수 있습니다.

깃허브 코드스페이스

GitHub Codespaces를 사용해 이 프로젝트를 가상으로 실행할 수 있습니다. 아래 버튼 중 하나를 클릭하여 브라우저에서 웹 기반 VS Code 인스턴스를 열어보세요:

Default (Azure OpenAI):

Ollama (로컬 모델, 64GB+ 메모리 필요):

Python MCP Demo

A demonstration project showcasing Model Context Protocol (MCP) implementations using FastMCP, with examples of stdio and HTTP transports, integration with LangChain and Agent Framework, and deployment to Azure Container Apps.

Table of Contents

• Getting started
  • GitHub Codespaces
  • VS Code Dev Containers
  • Local environment
• Run local MCP servers
  • Use with GitHub Copilot
  • Debug with VS Code
  • Inspect with MCP inspector
  • View traces with Aspire Dashboard
• Run local Agents MCP
• Deploy to Azure
• Deploy to Azure with private networking
• Deploy to Azure with Keycloak authentication
• Deploy to Azure with Entra OAuth Proxy
• Resources

Getting started

You have a few options for setting up this project. The quickest way to get started is GitHub Codespaces, since it will setup all the tools for you, but you can also set it up locally.

GitHub Codespaces

You can run this project virtually by using GitHub Codespaces. Click one of the buttons below to open a web-based VS Code instance in your browser:

Default (Azure OpenAI):

Ollama (local models, requires 64GB+ memory):

The Ollama Codespace pre-installs Ollama and pulls the gemma4:e2b model, and copies .env.sample.ollama as your .env file. Note that the 64GB memory requirement will consume your Codespace quota faster.

Once the Codespace is open, open a terminal window and continue with the deployment steps.

VS Code Dev Containers

A related option is VS Code Dev Containers, which will open the project in your local VS Code using the Dev Containers extension:

1. Start Docker Desktop (install it if not already installed)
2. Open the project:
3. In the VS Code window that opens, once the project files show up (this may take several minutes), open a terminal window.
4. Continue with the deployment steps.