Azure MCP Blueprint

MCP（模型上下文协议）

Azure中的蓝图–概述

哥斯达黎加

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最后更新时间：2026-04-06

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MCP是关于 structured behavior, access control, and responsibilities 从人工智能的角度来看，我们使用最适合的托管选项来公开它（通常通过HTTP）。

List of References

• 教程：在Azure Functions上托管MCP服务器
• 启用身份验证的远程HTTP MCP服务器无法从OIDC IDP（Entra）获取令牌

Table of contents

• MCP到底是什么？
• 部署什么
• 行业模板（10个可用）
• 特性
• 预构建AI代理示例
• MCP工具可用

\[！提示\] 你可以把MCP想象成： - 人工智能代理的通用API合同。 - 权限框架 （AI只能做声明的事情）。 - 与部署无关的服务 （您可以选择在哪里/如何托管它）。 - 行业就绪演示 具有10万条示例记录和预配置的查询

\[！重要\] 部署过程通常需要15-20分钟 1. 调整 terraform.tfvars 价值观 1. 使用初始化地形 terraform init。单击此处 深入了解部署流程 1. 跑 terraform apply，您还可以利用 terraform apply -auto-approve.

\[！注意\] 配置选项：自定义，并通过编辑选择您的托管服务 terraform.tfvars.

# Choose your industry template
selected_industry = "healthcare"  # Options: healthcare, retail, finance, manufacturing, education, logistics, insurance, hospitality, energy, realestate

# Choose deployment type
mcp_deployment_type = "container-app"  # Options: container-app, function, app-service

MCP到底是什么？

MCP（模型上下文协议） 是一个 结构化合同 在AI客户端（如Copilot Studio或Azure AI Foundry）和外部服务（您的MCP服务器）之间。

它定义了：

• 存在哪些工具 （AI可以调用的函数）。
• 他们需要什么样的投入 （模式）。
• 它们返回什么输出 （结构化JSON）。
• 有哪些可用资源 （只读上下文，如文档、模式或文件）。
• 预定义了哪些提示 （AI可以使用的模板）。

\[！提示\] 像a 一套规则和责任 这告诉AI： "Here’s what you’re allowed to do, here’s how you call it, and here’s what you’ll get back"

Rights & Responsibilities (Click to expand)

从AI的角度来看：

• 权利： 它只能调用MCP服务器通告的工具/资源。
• 责任： 它必须尊重输入/输出模式，并优雅地处理错误。
• 边界： AI不能 “invent” 新工具，它只使用MCP服务器公开的内容。

从开发人员的角度（作为服务器所有者）：

• 你决定 揭露什么 （例如。， getCustomerOrders, createInvoice).
• 你强制执行 安全和治理 （身份验证、速率限制、日志记录）。
• 你控制 托管地点 （本地开发、Azure应用服务、容器应用、功能等）。

Transport Layer (Click to expand)

• MCP本身 运输无关，它可能会跑过 stdio、WebSockets或HTTP.
• 在实践中，对于Copilot Studio和Azure AI Foundry，您通常会将其作为 HTTP（S）端点 因此，它可以在云中访问。
• 这就是为什么你会看到多种托管选项：

- 本地开发人员 → 在笔记本电脑上运行，通过开发隧道公开。 - Azure应用服务/容器应用 → 生产就绪，可扩展。 - Azure功能 → 无服务器、事件驱动。

部署什么

地形规定：

1. 提供Azure资源（密钥库、Cosmos DB、Azure AI搜索、Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）、监控）
2. 为所选托管选项配置应用程序设置和密钥库支持的密钥
3. 如果 mcp_deployment_type = "container-app" 启用自动化后，构建MCP服务器映像 在Azure中使用ACR任务 并将其部署到Azure容器应用程序
4. 将MCP端点URL作为Terraform输出返回

Verify Deployment (Click to expand)

之后 terraform apply，使用 mcp_endpoint 输出。例如：

cd terraform-infrastructure
terraform output mcp_endpoint

然后测试：

curl -s "$(terraform output -raw mcp_endpoint)/health"

# MCP initialize
curl -s "$(terraform output -raw mcp_endpoint)/mcp" -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"1.0"}}}'

# MCP initialized notification
curl -s "$(terraform output -raw mcp_endpoint)/mcp" -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'

# MCP tools/list
curl -s "$(terraform output -raw mcp_endpoint)/mcp" -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" -H "MCP-Protocol-Version: 2025-06-18" -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}'

可以在端点上运行的代码示例：

• samples/mcp-http-client/
• agent-samples/

行业模板（10个可用）

每个模板包括：

• 100000个真实样本记录
• 10个预配置的示例查询
• 行业特定的MCP工具
• 定制的Cosmos数据库模式
• 优化的AI搜索索引

Healthcare (Click to expand)

例如，病历管理、患者数据搜索、临床研究

示例查询:

1. 寻找糖尿病患者
2. 按血型查询患者（急诊O阴性）
3. 搜索青霉素过敏患者
4. 按主治医生列出患者
5. 心脏疾病的语义搜索
6. 查询患有多种慢性疾病的患者
7. 查找最近入院的患者（过去30天）
8. 人工智能辅助医疗总结生成
9. 按保险提供商搜索
10. 查找儿科患者（18岁以下）

样品数据：患者记录包括：

• 人口统计：患者ID、姓名、出生日期、性别、联系方式、地址
• 医疗概况：血型、过敏（药物、食物）、慢性病（糖尿病、高血压、哮喘）
• 临床数据：当前药物剂量、疫苗接种史、实验室结果（血液检查、影像学检查）
• 护理管理：主治医生、保险提供者、最后就诊日期、即将预约
• 紧急信息：紧急联系方式、预先指示、医疗警报
• 历史：完整的病史叙述、既往住院史、外科手术

Retail & E-Commerce (Click to expand)

产品目录管理、交易分析、客户洞察

示例查询:

1. 查找高价值交易（>500美元）
2. 搜索电子产品购买
3. 查询最近在线订单（过去7天）
4. 查找客户购买历史记录
5. 礼品购买的语义搜索
6. 按店铺位置查询（区域分析）
7. 查找失败/取消的交易
8. AI产品推荐引擎
9. 查询忠诚度计划成员
10. 搜索促销活动使用情况

样品数据：交易记录包括：

• 交易详情：交易ID、时间戳、总金额、付款方式、状态（已完成/取消/退款）
• 产品：产品SKU、名称、类别、数量、单价、折扣、税额
• 客户信息：客户ID、姓名、电子邮件、电话、会员级别（铜牌/银牌/金牌/白金）
• 忠诚度计划：赚取的积分、兑换的积分、当前余额、等级福利、奖励历史
• 存储数据：店铺位置、地区、销售助理、收银台、购买渠道（在线/店内）
• 促销：使用的活动代码、折扣百分比、季节性优惠、捆绑优惠

Financial Services (Click to expand)

交易监控、欺诈检测、客户账户管理

示例查询:

1. 查找高风险交易（欺诈评分>0.7）
2. 搜索大额提款（反洗钱>10000美元）
3. 查询国际交易
4. 查找帐户活动历史记录
5. 差旅费用语义搜索
6. 按商户类别查询（消费模式）
7. 查找被拒绝的交易
8. 人工智能财务建议生成
9. 查询最近存款（现金流量分析）
10. 按商户名称搜索

样品数据：财务交易记录，包括：

• 交易核心：交易ID、时间戳、金额、货币、交易类型（借记/贷记/取款）
• 账户信息：账号、账户类型（支票/储蓄/信贷）、客户ID、交易后余额
• 商户数据：商户名称、类别（零售/餐厅/旅游/天然气）、MCC代码、商户ID
• 位置：交易地点（城市、州、国家）、GPS坐标、与家庭住址的距离
• 风险分析：欺诈评分（0-1）、风险标志、异常检测警报、速度检查
• 安全：卡最后4位数字、授权码、CVV验证状态、3D安全身份验证
• 元数据：IP地址、设备指纹、交易描述、参考号

Manufacturing & IoT (Click to expand)

设备监控、预测性维护、生产优化

示例查询:

1. 需要维护的高风险设备（故障评分>0.7）
2. 设备当前处于故障状态
3. 过热警报的语义搜索
4. 按设施位置列出的设备
5. 设备应进行维护（未来7天）
6. 低效设备（质量\500 kW）
7. 人工智能设备诊断和建议
8. 最近的设备安装（过去90天）

样品数据：设备监控记录，包括：

• 设备简介：设备ID、名称、类型（CNC/机械臂/输送机）、制造商、型号、序列号
• 位置：设施名称、区域/部门、楼层、GPS坐标、安装日期
• 实时遥测：温度（°C）、振动（mm/s）、压力（PSI）、转速、功耗（kW）
• 性能指标：营业时间、生产产量、效率百分比、缺陷率、正常运行时间/停机时间
• 预测性维护：故障预测得分（0-1）、下次维护到期日、平均故障间隔时间（MTBF）
• 维护历史：上次保养日期、保养类型、技术人员备注、更换的零件、成本
• 质量数据：质量控制结果、规范合规性、公差测量
• 警报：主动警告、故障代码、阈值违规、建议措施

Education & Learning (Click to expand)

学生记录、学术分析、招生管理

示例查询:

1. 表彰GPA高（>=3.5）的学生
2. 按专业分类的学生（例如，计算机科学）
3. 高危学生（出勤率低或试用期）
4. 应届毕业生有资格毕业
5. 财政援助接受者（活跃状态）
6. 课程主题的语义搜索（人工智能、机器学习）
7. 即将毕业的学生（15学分以内）
8. 学生通过学术顾问
9. 人工智能学术建议和课程规划
10. 最近入学的学生（上学期）

样品数据：学生记录包括：

• 个人信息：学生证、姓名、电子邮件、出生日期、联系电话、家庭住址
• 学术概况：专业/课程、辅修、学术水平（大一/大二/大三/大四/研究生）、入学日期
• 演出：当前GPA、累计GPA、已修学分、正在修学分、毕业所需学分
• 课程数据：当前注册的课程、课程历史和成绩、每学期成绩单
• 出席：出勤率百分比、总缺勤率、迟到记录、参与分数
• 金融的：财政援助状态（有效/待定/无）、奖学金金额、学费余额、付款计划
• 支持服务：学术顾问姓名、使用的辅导服务、职业咨询课程
• 站立：学历（良好/试用期/停学）、荣誉/院长名单、毕业日期

Logistics & Supply Chain (Click to expand)

发货跟踪、库存管理、交货优化

示例查询:

1. 延迟发货（当前状态）
2. 运输中的高价值货物（>10000美元）
3. 待清关（国际航运）
4. 语义搜索延迟原因（天气、风暴）
5. 优先隔夜货物跟踪
6. 温控货物（冷藏）
7. 承运人发货（联邦快递、UPS、DHL）
8. 危险品运输（监管合规性）
9. AI路线优化建议
10. 最近交付的货物（过去24小时）

样品数据：装运跟踪记录，包括：

• 发货标识：发货ID、跟踪号、订单参考、客户账号
• 始发地/目的地：起始设施、城市、国家、目的地设施、交货地址、GPS坐标
• 承运人信息：承运人名称（联邦快递/UPS/DHL）、服务水平（标准/快递/隔夜）、车辆ID
• 包裹详细信息：重量（kg）、尺寸（长x宽x高）、体积、申报值、包装数量
• 状态跟踪：当前状态、当前位置、上次扫描时间戳、预计交付、实际交付
• 路由数据：计划路线航路点、实际行驶路线、行驶距离、运输时间、延误
• 特殊处理：温度控制（是/否）、危险材料（是/无）、需要签名、优先级
• 海关：清关状态、关税金额、进出口文件、原产国
• 客户：客户名称、联系电话、送货说明、送货签名证明

Insurance & Claims (Click to expand)

索赔处理、欺诈检测、保单管理

示例查询:

1. 高风险欺诈索赔（欺诈评分>0.8）
2. 等待审查/批准的未决索赔
3. 高价值索赔（特殊处理>50000美元）
4. 事故类型的语义搜索（车辆碰撞）
5. 理算员索赔（工作量平衡）
6. 最近提交的索赔（过去7天）
7. 被驳回的索赔（上诉管理）
8. 财产损失索赔（房主保单）
9. 人工智能索赔评估和建议
10. 最近解决的索赔（过去30天）

样品数据：保险索赔记录，包括：

• 索赔身份：索赔ID、保单号、索赔类型（汽车/财产/健康/责任）、索赔号
• 投保人：姓名、地址、联系电话/电子邮件、保单生效日期、保费金额
• 事件详情：事件日期、提交日期、地点（城市、州）、事件描述/叙述
• 金融的：请求的索赔金额、批准的金额、可扣除额、以前的付款、未清余额
• 评估：理算员姓名、调查状态、维修估算、医疗报告、警方报告
• 欺诈检测：欺诈风险评分（0-1）、识别的危险信号、调查说明、第三方验证
• 状态跟踪：当前状态（待定/批准/拒绝/已解决）、上次更新日期、结算日期
• 文档：上传的照片、损坏报告、证人陈述、收据、发票
• 决心：决议类型、结算方式、付款日期、结案通知、上诉状态

Hospitality & Tourism (Click to expand)

酒店预订、宾客管理、服务优化

示例查询:

1. 今天的签到（抵达准备）
2. VIP客人（白金忠诚等级）
3. 待定预订（未确认的预订）
4. 套房预订（豪华客房管理）
5. 长期住宿的客人（>=7晚）
6. 有特殊要求的客人（无障碍需求）
7. 在线预订渠道预订
8. 未付预订（付款后续）
9. AI宾客礼宾服务（个性化推荐）
10. 高价值预订（>2000美元）

样品数据：酒店预订记录，包括：

• 预订详细信息：预订ID、确认号、预订日期、状态（已确认/待处理/取消）
• 宾客信息：客人姓名、电子邮件、电话、地址、国籍、常客号码
• 忠诚度计划：等级（青铜/白银/黄金/白金）、积分余额、会员自日期、等级福利
• 入住详情：入住日期、退房日期、住宿天数、客人人数（成人/儿童）
• 房间信息：房型（标准/豪华/套房）、房间号、床型（特大号床/大号床/双床）、楼层偏好
• 定价：每晚价格、总金额、税费、折扣、已付押金、应付余额
• 预订渠道：预订来源（直接/在线/OTA/旅行社）、费率代码、促销代码
• 特殊要求：无障碍需求、饮食限制、提前入住/延迟退房、机场接送
• 客人偏好：吸烟/禁烟，高/低楼层，安静的房间，枕头类型，迷你吧偏好
• 服务：水疗预约、餐厅预订、客房服务订单、礼宾服务请求

Energy & Utilities (Click to expand)

智能电网监控、能耗分析、公用事业管理

示例查询:

1. 高耗能电表（>1000千瓦时）
2. 带警报的智能电表（电网维护）
3. 太阳能发电客户（可再生能源）
4. 电能质量问题（电压/频率异常）
5. 按服务区域划分的仪表（区域负载平衡）
6. 商用电表（商业客户）
7. 最近的停机历史（过去30天）
8. 高碳抵消账户（绿色能源贡献者）
9. AI能源优化（需求侧管理）
10. 高峰需求期（容量规划）

样品数据：智能电表记录包括：

• 仪表标识：仪表ID、客户账号、仪表类型（住宅/商业/工业）、序列号
• 位置：服务地址、城市、州、邮政编码、服务区/地区、GPS坐标
• 消费数据：当前读数（kWh）、先前读数、消耗期、平均每日使用量
• 计费：当前费用、费率表、计费期、付款状态、未清余额
• 电能质量：电压（V）、频率（Hz）、功率因数、谐波、凹陷/膨胀事件
• 需求指标：峰值需求（kW）、峰值使用时间、负载系数、需求费用
• 可再生能源：太阳能发电（千瓦时）、净计量信用、上网电价、碳抵消（千克二氧化碳）
• 停机数据：停机历史、持续时间、原因（天气/设备/计划）、恢复时间
• 智能电网：实时负载、需求响应参与、使用时间率、自动控制
• 警报：高使用率警告、电能质量警报、付款提醒、维护通知

Real Estate & Property (Click to expand)

房产列表、销售跟踪、投资组合管理

示例查询:

1. 豪华房产（>1000000美元）
2. 活动列表（当前可用）
3. 家庭住宅（3间卧室以上）
4. 带游泳池的房产（设施搜索）
5. 新建（近5年建成）
6. 有报价的房产（竞标）
7. 过期房源（上市时间>90天）
8. 公寓和联排别墅（多户住宅）
9. AI房产推荐（买家匹配）
10. 每平方英尺价格分析（投资机会）

样品数据：财产清单记录，包括：

• 物业身份：房产ID、房源ID、MLS编号、包裹ID、地址、邻里
• 属性详细信息：类型（单户/共管公寓/联排别墅/多户）、卧室、浴室、平方英尺、地块大小
• 结构信息：建造年份、楼层、车库空间、地下室、阁楼、建筑风格、建筑类型
• 定价：标价、每平方英尺价格、先前价格、价格历史、评估价值、税额
• 状态：上市状态（有效/待定/已售出/已撤回）、上市天数、上市日期、已售出日期
• 特性：游泳池、壁炉、硬木地板、更新的厨房、智能家居、安全系统、HOA
• 公用事业：供暖类型、制冷类型、水源、下水道类型、能效等级
• 代理信息：上市代理人姓名、联系人、经纪/代理、联合上市代理人
• 显示：开放日、显示说明、密码、虚拟旅游URL、照片计数
• 市场数据：可比销售额、邻里趋势、学区评级、步行分数、犯罪统计
• 优惠：收到的报价数量、报价金额（如已披露）、或有事项、结算时间表

特性

- 多代理编排 - 路由器模型（gpt-4o与gpt-4o-mini优化） - 意图分类和移交 - 代理专业化模式 - 成本优化策略

Option 1: Custom Applications (Developers) (Click to expand)

通过直接集成MCP SDK构建AI驱动的应用程序。

\[！提示\] - 非常适合：自定义web应用程序、移动应用程序、企业系统 - 指南: 自定义应用程序集成

特性:

• Python/Node.js SDK示例
• REST API集成
• Flask/FastAPI模板
• 身份验证模式
• 错误处理和重试

Option 2: Azure AI Foundry (Data Scientists) (Click to expand)

使用模型路由创建复杂的多代理系统。

\[！提示\] - 非常适合：复杂的人工智能工作流程、多代理编排、高级推理 - 指南: Azure AI Foundry集成

特性:

• 多代理编排
• 路由器模型（gpt-4o与gpt-4o-mini优化）
• 意图分类和移交
• 代理专业化模式
• 成本优化策略

Option 3: Copilot Studio (Business Users) (Click to expand)

具有企业数据访问功能的低代码/无代码AI聊天机器人。

\[！提示\] - 非常适合：团队部署、客户服务机器人、内部工具 - 指南: Copilot工作室集成

特性:

• 可视化主题构建器
• OpenAPI连接器设置
• Microsoft团队集成
• 生成答案
• 无需编码

预构建AI代理示例

具有模型路由的生产就绪多代理实现：

MCP工具可用

根据您选择的行业和启用的服务：

Refresh Date: 2026-04-06