[!Предупреждение] **Этот репозиторий удален и больше не поддерживается. По состоянию на 7 октября 2026 года gpt-rag-mcp больше не поддерживается. Он не будет получать новые функции, исправления ошибок, обновления безопасности или ответы на проблемы и запросы. Код остается доступным только для справки. Если вы все еще используете его, пожалуйста, планируйте мигрировать или разветвлять его по своему усмотрению. Для текущего, активно поддерживаемого решения см. Azure/agent-landing-zone.

Сервер контекстного протокола GPT RAG Model Часть GPT-RAG

Служба GPT-RAG MCP развертывает сервер Python MCP, построенный с помощью FastMCP и Starlette. Он потребляется GPT-RAG через стратегию оркестратора mcp и не привязан к времени выполнения AutoGen. Документацию по протоколу Model Context можно найти здесь:

Предпосылки

Перед развертыванием приложения вы должны предоставить инфраструктуру, описанную в репо GPT-RAG. Это включает в себя создание всех необходимых ресурсов Azure, необходимых для поддержки времени выполнения приложения.

Нажмите, чтобы просмотреть предпосылки программного обеспечения

Машина, используемая для настройки и или развертывания службы, должна иметь:

Azure CLI: Установите Azure CLI

[!WARNING] This repository is retired and no longer actively supported. As of October 7, 2026, gpt-rag-mcp is no longer maintained. It will not receive new features, bug fixes, security updates, or responses to issues and pull requests. The code remains available for reference only. If you are still using it, please plan to migrate or fork it at your own discretion. For the current, actively maintained solution, see Azure/agent-landing-zone.

GPT RAG Model Context Protocol Server

Part of GPT‑RAG

The GPT-RAG MCP service deploys a Python MCP server built with FastMCP and Starlette. It is consumed by GPT-RAG through the orchestrator mcp strategy and is not tied to an AutoGen-specific runtime. Documentation on the Model Context Protocol can be found here: Model Context Protocol

Prerequisites

Before deploying the application, you must provision the infrastructure as described in the GPT-RAG repo. This includes creating all necessary Azure resources required to support the application runtime.

Initialize the template:

• Ensure the .azure directory is present in the root
• azd deploy

Deploying the app with a shell script

To deploy using a script, first clone the repository, set the App Configuration endpoint, and then run the deployment script.

PowerShell (Windows)

$env:APP_CONFIG_ENDPOINT = "https://.azconfig.io"
cd gpt-rag-mcp
.\scripts\deploy.ps1

Instructions Post Deployment (Must be executed for MCP Server to work properly)

• Navigate to App Configuration resource in Azure portal
• Update AGENT_STRATEGY variable to mcp
• Update MCP_SERVER_URL variable to /mcp (e.g. https://{container-app-name}.{container-app-region}.azurecontainerapps.io/mcp) or the desired MCP Server URL (if external)
• In Azure Portal, Stop Orchestrator Container App, then restart it
• Open frontend URL in your browser and ask “What tools are available to you?” If the MCP Server is working properly, it will list tools and their functionality.