【译】微软与 Anthropic 合作为 MCP 创建官方 C# SDK

    微软正在与 Anthropic 合作，为模型上下文协议（MCP）创建一个官方的 C# SDK。MCP 已经在人工智能社区得到了迅速的应用，这次合作旨在增强人工智能模型与 C#应用程序的集成。

    该 SDK 是作为一个开源项目在 modelcontextprotocol GitHub 组织中开发的，这使得开发人员很容易找到并在项目上进行协作。该库的 NuGet 包叫 ModelContextProtocol。

    这个库的起点是一个名为 mcpdotnet 的项目，由 Peder Holdgaard Pederson 发起。我们非常感谢 Peder 和其他贡献者所做的工作，他们为官方的 C# MCP 库奠定了坚实的基础。

MCP 是什么？

    模型上下文协议（MCP）是由 Anthropic 创建的一个开放协议，用于实现 LLM 应用程序与外部工具和数据源之间的集成。它最初于2024年11月发布，最近进行了更新，增加了新的流功能。该协议被设计为可扩展和灵活的，允许开发人员创建可用于 LLM 的自定义工具和数据源。

    许多微软产品已经增加了对 MCP 的支持，包括 Copilot Studio、VS Code 的新 GitHub Copilot Agent 模式和 Semantic Kernel。许多微软产品正在创建 MCP 服务器来访问它们的功能。GitHub MCP Server 和 用于浏览器自动化的 Playwright MCP 都是很受欢迎的例子，还有更多的正在开发中。

为什么是 C#?

    C# 是一种流行的编程语言，被许多开发人员使用，尤其是在企业领域。通过为 MCP 创建官方 C# SDK，微软旨在使开发人员更容易将 AI 模型集成到他们的 C# 应用程序中，并使用 C# 构建 MCP 服务器。C# SDK 还利用了现代 .NET 中显著的性能改进，为人工智能应用程序提供了出色的速度和效率。有了.NET 优化的运行时和对容器化的支持，服务在本地开发场景中表现良好。微软的许多核心产品都是用 C# 编写的，包括 Visual Studio、大部分 Azure 服务、支持 Microsoft Teams 和 XBOX 的服务等等。所有这些产品都可以从 MCP 中受益，C# SDK 为此提供了基础。

MCP的简要说明

    AI 应用程序可以使用 MCP 连接到外部工具和数据源，然后将其作为其上下文的一部分提供给 LLM。通过让 LLM 访问和使用外部数据和工具，增强其功能，使其能够执行更复杂的任务。

    AI 应用程序在 MCP 中称为 Host，通过 MCP 客户端与 MCP 服务器通信。MCP 客户端理解 MCP 协议，可以向 MCP 服务器发送请求，然后 MCP 服务器处理请求并返回响应。如下图所示：

    MCP 客户端和服务器端可以交换一组标准消息，包括：

    正如您所看到的，MCP 协议被设计为灵活和可扩展的，允许开发人员创建可与 LLM 一起使用的自定义工具和数据源。而且已经有很多 MCP 服务器可用，每天都有更多的服务器被创建。modelcontextprotocol/servers repo 中的自述文件包含了参考服务器、第三方服务器和社区服务器的列表，这些服务器总共有数百个。

一个简单的例子——Echo 服务器

    使用官方 C# SDK 创建一个简单的 MCP 服务器非常容易。这里我们将演示 SDK README 中包含的示例 Echo 服务器。Echo 服务器只是回显它从客户机接收到的任何消息，并以“hello”为前缀。

    从一个新的 dotnet 控制台应用程序开始，添加 Microsoft.Extensions.Hosting 和 ModelContextProtocol NuGet 包：

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

    然后，将 Program.cs 文件中的代码替换为以下代码：

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 处于预览阶段，Api 可能会发生变化。随着 SDK 的发展，我们将不断更新这个博客，但是如果您遇到上述代码的任何问题，请尝试使用 mcp-csharp README 中的“Getting Started (Server)”部分中的第一个代码示例。

    现在要查看服务器的运行情况，可以使用 MCP Inspector，这是 MCP 服务器的可视化测试工具。

    由于 MCP Inspector 是一个 node 应用程序，您不需要安装它，只需使用 npx 运行它即可。Inspector 的参数是一个将运行服务器的命令。在本例中，我们希望在当前目录下运行服务器，所以我们可以使用 dotnet run：

npx @modelcontextprotocol/inspector dotnet run

    系统可能会提示您安装 Inspector ，您可以按 y 并按 enter 键来安装。Inspector 将启动并执行用于启动服务器的命令。您会在终端上看到一些输出，表明服务器正在启动，然后它会显示一条消息，表明 Inspector UI 准备好了：

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

    打开浏览器窗口并导航到终端中显示的 URL。您应该看到这样的内容：

    现在点击“Connect”按钮连接到服务器。Inspector 将连接到服务器并提供工具列表请求。如果服务器有任何资源或提示，它会提供请求资源或提示列表的功能。

    单击“List Tools”按钮查看服务器所拥有的工具列表。此时，只有一个工具可用，即 Echo 工具。

    现在点击“Echo”工具来查看工具的细节。您将看到工具描述和工具接受的参数的输入框—在本例中，Echo 工具接受一个名为“message”的参数。

    在“message”框中输入消息，然后单击“Run Tool”按钮。Inspector 将调用该工具并显示结果。

    这是一个非常简单的例子来介绍基本的概念。有关更复杂的示例，请参阅 SDK repo 中的 samples 目录。

结论

    这是对 MCP 和新的 MCP C# SDK 的快速介绍。SDK 仍处于早期阶段，但它已经是将 AI 模型集成到 C# 应用程序中的强大工具。SDK 是开源的，可以在 GitHub 上获得，我们欢迎来自社区的贡献。

    尝试 SDK 库中的一个示例，或者使用 SDK 创建自己的 MCP 服务器。如果遇到任何问题，请在 GitHub repo 上创建 issue。

    我们很高兴看到开发人员使用 MCP C# SDK 来发明创造，我们期待看到 MCP 生态系统的成长和发展。

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