Демонстрационный проект, демонстрирующий реализации Model Context Protocol (MCP) с использованием FastMCP, с примерами stdio и HTTP-транспортов, интеграции с LangChain и Agent Framework, а также развертывания в Azure Container Apps.

Содержание

• Начало
• Кодовые пространства GitHub
• Контейнеры для разработки VS кода
• Местная среда
• Запуск локальных MCP-серверов
• Использование с GitHub Copilot
• Отладка с помощью VS Code
• Осмотр с инспектором MCP
• Просмотр трассировок с помощью панели управления Aspire
• Управление местными агентами MCP
• Развернуть в Azure
• Развертывание в Azure с частной сетью
• Развертывание в Azure с аутентификацией Keycloak
• Развертывание в Azure с помощью Entra OAuth Proxy
• Ресурсы

Начало

У вас есть несколько вариантов для настройки этого проекта. Самый быстрый способ начать — GitHub Codespaces, так как он настроит все инструменты за вас, но вы также можете настроить его локально.

Кодовые пространства на GitHub

Вы можете запустить этот проект виртуально, используя GitHub Codespaces. Нажмите одну из кнопок ниже, чтобы открыть веб-инстанс VS Code в вашем браузере:

Default (Azure OpenAI):

Ollama (локальные модели, требует 64 ГБ+ памяти):

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.