MCP With Semantic Kernel

🚀 集成模型上下文协议（MCP）工具与语义内核：分步指南

本项目展示了如何将模型上下文协议（MCP）工具与微软语义内核集成，从而实现AI模型与外部数据源或工具的无缝交互。按照本指南操作，您将学会连接MCP服务器、把MCP工具转换为语义内核函数，并利用大型语言模型（LLMs）进行函数调用，且这一切都在一个可复用、可扩展的框架中完成。

🚀 快速开始

什么是模型上下文协议（MCP）？

模型上下文协议（MCP） 是一种开放标准协议，旨在规范应用程序为AI模型提供上下文的方式。它就像一个通用连接器，能让大型语言模型（LLMs）以统一的方式与各类数据源（如API、数据库或服务）进行交互。可以把MCP想象成一座桥梁，它增强了AI的互操作性、灵活性和上下文理解能力。

在本项目中，我们利用MCP来公开语义内核可使用的工具，以实现AI驱动的工作流，并与现实世界的应用程序（如自动化、数据检索或系统集成）相结合。

为什么将语义内核与MCP结合使用？

Microsoft语义内核 是一个强大的SDK，它简化了构建AI代理和编排复杂工作流的过程。通过集成MCP工具，您可以：

• 借助MCP服务器扩展语义内核的功能。
• 使LLMs能够根据用户提示动态调用函数。
• 促进AI模型与非语义内核应用程序之间的互操作性。
• 利用标准化协议进行工具集成，简化开发过程。

本仓库提供了一个实际示例，展示了如何结合这些技术，并附带示例代码，帮助您快速上手。

📦 安装指南

先决条件

在开始编写代码之前，请确保您具备以下条件：

• .NET SDK（推荐版本8.0或更高）。
• 有效的OpenAI API密钥（或其他与语义内核兼容的LLM提供程序）。
• ModelContextProtocol NuGet包。
• 对C#和语义内核概念有基本的了解。
• （可选）一个用于测试的MCP服务器，例如示例"Everything" MCP服务器，用于演示目的。

分步指南

本节将指导您完成将MCP工具与语义内核集成的过程，就像本仓库中实现的那样。

第一步：设置项目

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/LiteObject/mcp-with-semantic-kernel.git
cd mcp-with-semantic-kernel

2. 恢复依赖项：

dotnet restore

3. 配置您的OpenAI API密钥（或其他LLM凭据），使用环境变量或用户机密：

dotnet user-secrets set "OpenAI:ApiKey" "your-api-key"
dotnet user-secrets set "OpenAI:ChatModelId" "gpt-4o"

第二步：连接到MCP服务器

项目中包含使用ModelContextProtocol包连接到MCP服务器的代码。MCP客户端从服务器获取可用工具，然后这些工具可以被语义内核使用。

示例代码（请参见mcp-with-semantic-kernel/src/Program.cs）：

using ModelContextProtocol;

var mcpConfig = new McpServerConfig
{
    Id = "everything",
    Name = "Everything",
    TransportType = TransportTypes.Sse,
    Location = "http://localhost:8931"
};

var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(mcpConfig);
var tools = await mcpClient.ListToolsAsync();

此代码片段连接到一个MCP服务器（例如，“Everything”演示服务器）并获取其可用工具。