Microsoftは、AIエージェントが共有インターフェイスでメモリとツールを交換できるベンダー中立システムであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）のサポートを追加することにより、AIプラットフォームを拡大しています。 Microsoftの実装により、MCPは azure ai foundry になります。 href=”https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk”ターゲット=”_ blank”> c＃sdk 。開発者は、メモリ、ツール、データ用にMCPサーバーを消費するエージェントを構築したり、標準化されたスキーマを使用してそれらの機能を他の人に公開できるようになりました。 MCPにより、AIエージェントは共有スキーマを介してツールとメモリを使用し、クロスベンダーの相互運用性をサポートし、異なるモデルまたはフレームワークで構築されたエージェントが同じサービスと対話できるようにします。 AIエージェントは、MCPサーバーに接続するクライアントとして機能し、タイプ付きインターフェイスを介してツールとメモリを公開します。各ツールエンドポイントは構造化された入力スキーマと出力スキーマを定義し、メモリAPIはコンテキストの持続性を提供します。
通信は標準のHTTPを介して発生し、ローカルマシンからクラウドサービスに至る環境全体に展開しやすくなります。 Azure Integration Leverages FastapiベースのサーバーテンプレートとDocker構成公式githubリポジトリで維持されている。共有スキーマ。 MCPクライアントは、これらのツールを呼び出したり、パラメーターをパスしたり、構造化された出力を受け取り、メモリにアクセスしてコヒーレントタスクの実行を維持できます。 Microsoftはまた、MCPを modelcontextprotocol github の下でホストされています。 sdksは python 、“>”> Kotlin、そして今C＃。共有 mcp仕様実装全体の互換性を保証します。システム:エージェントは外部ツールと簡単に対話したり、異なるプラットフォームでメモリを共有することができませんでした。
同社が発売時に説明したように、「すべての新しいデータソースは独自のカスタム実装を必要とし、真に接続されたシステムを拡大するのが難しくなります。」
プロトコルは、人類のインフラストラクチャの重要な部分になりました。 Claudeデスクトップは、MCPを使用してGitHubリポジトリの作成やプルリクエストの開始などの開発者タスクを実行して表示されました。 > Claude Desktopアプリを使用したクイックデモを次に示します。MCP:
Claude ConnectをGithubに直接監視し、新しいレポを作成し、単純なMCP統合を通じてPRを作成します。 pic.twitter.com/xsex89z2pd
-アレックスアルバート（@alexalbert__） 2024年11月25日< 自動化機能。 Replit、SourceGraph、Apollo、およびBlockは、MCPを使用してエージェントツールを構築し、クラウドシステムをローカルでホストされたモデルに接続する初期採用者の1つです。 Amazonは、Claudeのカスタムトレーニングと推定チップでClaudeを訓練し、Amazon Bedrockを介して提供するために、人類に40億ドルを投資しました。 Googleはまた、20億ドルの株式株式を投資しました。 2024年11月19日、英国競争市場局は、この取引は人類に対するGoogleの重要な影響を与えないと裁定しました。 2025年1月、同社は元メタのエグゼクティブジェイパリクが率いる新しい部門、Coreai -プラットフォームとツールを立ち上げました。
グループは、Azure、Github、および開発者プラットフォームチームを統合して、Azure AI FoundryやCross-Modelエージェントツールなどのシステムのシステムの作業を加速します。マイクロソフトは後に、中国のオープンウェイトディープシークR1推論モデルをAzure AI Foundry and Githubに追加しました。モデルはコード生成とドキュメントの推論をサポートし、GPT-4などのモデルに代わる費用対効果の高い代替品を提供します。
開発者は、MCPツールと組み合わせてR1を使用してワークフローを構築できるようになりました。 OpenAI関数呼び出しなどのモデル固有のAPIのみに依存する代わりに、開発者はオープンスキーマを使用してコンポーネント全体にツールとメモリを調整できるようになりました。 HTTPへの依存は統合を容易にしますが、リアルタイムまたは高周波アプリケーションで遅延を導入する可能性があります。また、プロトコルの一般性は、キャッシュ、エラー処理、および生産ワークロードに適したセキュリティレイヤーを構築するための開発者により多くの責任をもたらします。ただし、PythonやTypescriptの他のSDKの多くは、コミュニティに維持されているため、長期的なサポート保証が不可欠な規制業界での採用を遅らせる可能性があります。 GitHubリポジトリは、MicrosoftやAnthropicを含む複数の利害関係者間の定期的な貢献とコラボレーションを示しています。成熟した例と展開テンプレートの存在は、実験と展開の障壁をさらに低下させます。
複数のソースとサービスで推論、取得、および行動する必要があるAIエージェントを構築する開発者のために、MCPは共有の語彙と新たな基準を提供します。 Azure AIが複数のサービスでそれをサポートしているため、プロトコルはモデルに依存しないAIシステムのアーキテクチャの基礎層になることに一歩近づきます。
