微軟正在與 Anthropic 合作，為模型上下文協議（MCP）創建一個官方的 C# SDK。MCP 已經在人工智能社區得到了迅速的應用，這次合作旨在增強人工智能模型與 C#應用程序的集成。

　　該 SDK 是作為一個開源項目在 modelcontextprotocol GitHub 組織中開發的，這使得開發人員很容易找到并在項目上進行協作。該庫的 NuGet 包叫 ModelContextProtocol。

　　這個庫的起點是一個名為 mcpdotnet 的項目，由 Peder Holdgaard Pederson 發起。我們非常感謝 Peder 和其他貢獻者所做的工作，他們為官方的 C# MCP 庫奠定了堅實的基礎。

MCP 是什么？

　　模型上下文協議（MCP）是由 Anthropic 創建的一個開放協議，用于實現 LLM 應用程序與外部工具和數據源之間的集成。它最初于2024年11月發布，最近進行了更新，增加了新的流功能。該協議被設計為可擴展和靈活的，允許開發人員創建可用于 LLM 的自定義工具和數據源。

　　許多微軟產品已經增加了對 MCP 的支持，包括 Copilot Studio、VS Code 的新 GitHub Copilot Agent 模式和 Semantic Kernel。許多微軟產品正在創建 MCP 服務器來訪問它們的功能。GitHub MCP Server 和 用于瀏覽器自動化的 Playwright MCP 都是很受歡迎的例子，還有更多的正在開發中。

為什么是 C#?

　　C# 是一種流行的編程語言，被許多開發人員使用，尤其是在企業領域。通過為 MCP 創建官方 C# SDK，微軟旨在使開發人員更容易將 AI 模型集成到他們的 C# 應用程序中，并使用 C# 構建 MCP 服務器。C# SDK 還利用了現代 .NET 中顯著的性能改進，為人工智能應用程序提供了出色的速度和效率。有了.NET 優化的運行時和對容器化的支持，服務在本地開發場景中表現良好。微軟的許多核心產品都是用 C# 編寫的，包括 Visual Studio、大部分 Azure 服務、支持 Microsoft Teams 和 XBOX 的服務等等。所有這些產品都可以從 MCP 中受益，C# SDK 為此提供了基礎。

MCP的簡要說明

　　AI 應用程序可以使用 MCP 連接到外部工具和數據源，然后將其作為其上下文的一部分提供給 LLM。通過讓 LLM 訪問和使用外部數據和工具，增強其功能，使其能夠執行更復雜的任務。

　　AI 應用程序在 MCP 中稱為 Host，通過 MCP 客戶端與 MCP 服務器通信。MCP 客戶端理解 MCP 協議，可以向 MCP 服務器發送請求，然后 MCP 服務器處理請求并返回響應。如下圖所示：

　　MCP 客戶端和服務器端可以交換一組標準消息，包括：

　　正如您所看到的，MCP 協議被設計為靈活和可擴展的，允許開發人員創建可與 LLM 一起使用的自定義工具和數據源。而且已經有很多 MCP 服務器可用，每天都有更多的服務器被創建。modelcontextprotocol/servers repo 中的自述文件包含了參考服務器、第三方服務器和社區服務器的列表，這些服務器總共有數百個。

一個簡單的例子——Echo 服務器

　　使用官方 C# SDK 創建一個簡單的 MCP 服務器非常容易。這里我們將演示 SDK README 中包含的示例 Echo 服務器。Echo 服務器只是回顯它從客戶機接收到的任何消息，并以“hello”為前綴。

　　從一個新的 dotnet 控制臺應用程序開始，添加 Microsoft.Extensions.Hosting 和 ModelContextProtocol NuGet 包：

dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease

　　然后，將 Program.cs 文件中的代碼替換為以下代碼：

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);
builder.Logging.AddConsole(consoleLogOptions =>
{
    // Configure all logs to go to stderr
    consoleLogOptions.LogToStandardErrorThreshold = LogLevel.Trace;
});
builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithToolsFromAssembly();
await builder.Build().RunAsync();

[McpServerToolType]
public static class EchoTool
{
    [McpServerTool, Description("Echoes the message back to the client.")]
    public static string Echo(string message) => $"hello {message}";
}

　　注意：MCP C# SDK 處于預覽階段，Api 可能會發生變化。隨著 SDK 的發展，我們將不斷更新這個博客，但是如果您遇到上述代碼的任何問題，請嘗試使用 mcp-csharp README 中的“Getting Started (Server)”部分中的第一個代碼示例。

　　現在要查看服務器的運行情況，可以使用 MCP Inspector，這是 MCP 服務器的可視化測試工具。

　　由于 MCP Inspector 是一個 node 應用程序，您不需要安裝它，只需使用 npx 運行它即可。Inspector 的參數是一個將運行服務器的命令。在本例中，我們希望在當前目錄下運行服務器，所以我們可以使用 dotnet run：

npx @modelcontextprotocol/inspector dotnet run

　　系統可能會提示您安裝 Inspector ，您可以按 y 并按 enter 鍵來安裝。Inspector 將啟動并執行用于啟動服務器的命令。您會在終端上看到一些輸出，表明服務器正在啟動，然后它會顯示一條消息，表明 Inspector UI 準備好了：

?? MCP Inspector is up and running at http://localhost:5173 ??

　　打開瀏覽器窗口并導航到終端中顯示的 URL。您應該看到這樣的內容：

　　現在點擊“Connect”按鈕連接到服務器。Inspector 將連接到服務器并提供工具列表請求。如果服務器有任何資源或提示，它會提供請求資源或提示列表的功能。

　　單擊“List Tools”按鈕查看服務器所擁有的工具列表。此時，只有一個工具可用，即 Echo 工具。

　　現在點擊“Echo”工具來查看工具的細節。您將看到工具描述和工具接受的參數的輸入框—在本例中，Echo 工具接受一個名為“message”的參數。

　　在“message”框中輸入消息，然后單擊“Run Tool”按鈕。Inspector 將調用該工具并顯示結果。

　　這是一個非常簡單的例子來介紹基本的概念。有關更復雜的示例，請參閱 SDK repo 中的 samples 目錄。

結論

　　這是對 MCP 和新的 MCP C# SDK 的快速介紹。SDK 仍處于早期階段，但它已經是將 AI 模型集成到 C# 應用程序中的強大工具。SDK 是開源的，可以在 GitHub 上獲得，我們歡迎來自社區的貢獻。

　　嘗試 SDK 庫中的一個示例，或者使用 SDK 創建自己的 MCP 服務器。如果遇到任何問題，請在 GitHub repo 上創建 issue。

　　我們很高興看到開發人員使用 MCP C# SDK 來發明創造，我們期待看到 MCP 生態系統的成長和發展。

原文連接：https://devblogs.microsoft.com/blog/microsoft-partners-with-anthropic-to-create-official-c-sdk-for-model-context-protocol