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MCP Server · 运维云端

Foundry Apim MCP Server

AI Foundry MCP 服务器为Azure AI Foundry提供项目管理和模型部署功能,支持本地开发和生产环境部署。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 9
Python项目管理云端部署

快速开始

作者 / 组织
karpikpl
提供方
karpikpl
运行时
Python

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9

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0

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MCP World

选型结论

Foundry Apim MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 9 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run foundry-mcp-server

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 9 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

AI Foundry APIM MCP服务器

用于Azure AI Foundry的MCP(模型上下文协议)服务器,将项目管理、模型部署、代理和聊天操作作为工具公开。支持本地开发(Azure CLI身份验证)和生产(OAuth令牌传递)。

快速开始

# Install
git clone 
cd foundry-apim-mcp-server
uv sync

# Login to Azure (default auth mode)
az login

# Start the server
uv run foundry-mcp-server

服务器启动于 http://localhost:8000/mcp (流式HTTP传输)。

来自您的MCP客户:

1. list_projects()                          # discover available projects
2. connect(account_name="...", project_name="...")  # connect to one
3. list_models()                            # see deployed models
4. create_agent(name="my-agent", ...)       # create an agent
5. chat(agent_name="my-agent", message="Hello!")    # chat with it

项目标签筛选器

重要提示: 默认情况下, list_projects 仅返回具有以下条件的项目 TechConnect Azure中的标签。 没有此标签的项目将被自动跳过。 要更改或禁用此筛选器,请编辑 PROJECT_TAG_FILTER 在 foundry_apim_mcp_server/foundry_client.py: ``python PROJECT_TAG_FILTER = "TechConnect" # set to None to disable filtering ``

工具

工具说明
list_projects发现Azure订阅中的所有AI Foundry帐户和项目(无需连接)
connect通过account_name+project_name(推荐)或直接端点URL连接到项目
list_connections列出网关连接,可选类型筛选器(ModelGateway, ApiManagement, AzureOpenAI, AzureAISearch, AzureBlob, CosmosDB, GroundingWithBingSearch)
list_models列出具有可选发布者/名称筛选器的模型部署
list_agents列出连接项目中的代理
create_agent使用模型、网关连接和可选的MCP工具创建或更新代理
delete_agent按名称删除代理
chat向代理发送消息并获得响应(通过MCP工具批准处理)
direct_chat直接调用模型,无需代理抽象

提示

指导LLM完成多步骤任务的预配置工作流:

提示描述
setup_and_explore连接到项目并探索连接、模型和代理
create_and_test_agent创建一个具有网关连接的代理并对其进行测试
compare_gateways通过创建测试代理来比较不同的网关连接

认证

受控于 AUTH_MODE 环境变量:

模式AUTH_MODE value它是如何工作的
DefaultAzureCredential (默认)default_credential使用Azure CLI、托管身份、VS代码凭据等。
令牌传递passthrough将OAuth承载令牌从MCP客户端转发到Foundry

本地开发 --只需登录一次,不需要其他配置:

az login
uv run foundry-mcp-server

生产/远程 --MCP客户端必须发送Azure Entra ID承载令牌:

AUTH_MODE=passthrough uv run foundry-mcp-server

环境变量

所有变量都是可选的。复制 .env.example 到 .env 开始:

cp .env.example .env
变量描述默认值
AZURE_AI_FOUNDRY_CONNECTION_STRINGAI Foundry项目端点。如果您使用,则不需要 connect 在运行时。—
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME的默认模型部署 create_agent / direct_chat (例如。 gpt-5-mini)—
AUTH_MODEdefault_credential 或 passthroughdefault_credential
AZURE_TENANT_IDDefaultAzureCredential--的租户ID提示
AZURE_BEARER_TOKEN手动持票人代币(仅适用于 passthrough 开发期间的模式)--
MCP_HOST将服务器绑定到的主机127.0.0.1
MCP_PORT运行服务器的端口8000

先决条件

  • Python 3.11+
  • 紫外线 (推荐)或pip
  • Azure命令行界面(az login)用于默认身份验证模式
  • Azure AI Foundry项目

MCP客户端配置

VS代码/克劳德桌面

{
  "mcpServers": {
    "ai-foundry": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

使用时 AUTH_MODE=passthrough,添加授权标头:

{
  "mcpServers": {
    "ai-foundry": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer "
      }
    }
  }
}

AI铸造代理(作为MCP工具)

from azure.ai.projects.models import MCPTool

mcp_tool = MCPTool(
    server_label="ai-foundry-mcp",
    server_url="http://localhost:8000/mcp",
    require_approval="never",
)

码头工人

# Build
docker build -t foundry-mcp-server .

# Run with managed identity (e.g. on Azure Container Apps / ACI)
docker run -p 8000:8000 foundry-mcp-server

# Run with token passthrough
docker run -p 8000:8000 -e AUTH_MODE=passthrough foundry-mcp-server

# Run with an .env file
docker run -p 8000:8000 --env-file .env foundry-mcp-server
图像默认为 MCP_HOST=0.0.0.0 因此,它监听容器内的所有接口。

认证流程

此服务器确实 不 使用OBO(代表)流。

它支持两种模式,由 AUTH_MODE 环境变量:

模式AUTH_MODE它是如何工作的
DefaultAzureCredential (默认)default_credential使用标准Azure身份链:托管身份→ Azure命令行界面→ 环境变量→ VS代码凭证。在生产容器中,这通常解决为 管理身份.
令牌传递passthroughMCP客户端在 Authorization 头球服务器将该相同的令牌转发到Azure AI Foundry API。不涉及代币交换或OBO。

所需的Azure RBAC权限

标识(托管标识或用户主体)必须具有:

权限/角色范围为什么
读者订阅或管理组list_projects 进行ARM管理平面调用以枚举订阅、认知服务帐户和项目(请参阅下面的操作)
认知服务OpenAI用户AI Foundry项目资源需要调用模型部署、创建/管理代理和聊天
认知服务贡献者 *(可选)*AI Foundry项目资源仅当您想通过服务器创建或删除代理时才需要
如果你只 connect 到已知的项目端点(跳过 list_projects),the 读者 订阅中的角色不是必需的。

Specific ARM actions required by list_projects

如果使用自定义角色而不是内置角色 读者,授权这些操作:

ARM操作用于
Microsoft.Resources/subscriptions/read枚举可访问的订阅
Microsoft.CognitiveServices/accounts/read列出每个订阅的AI Foundry/认知服务帐户
Microsoft.CognitiveServices/accounts/projects/read列出每个帐户下的项目

环境变量引用

变量必填描述默认值
AUTH_MODE没有default_credential 或 passthroughdefault_credential
AZURE_AI_FOUNDRY_CONNECTION_STRING否AI Foundry项目终结点。如果你打电话,就不需要了 connect 在运行时。—
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME否的默认模型部署 create_agent / direct_chat (例如。 gpt-5-mini)—
AZURE_TENANT_ID没有DefaultAzureCredential--的租户ID提示
AZURE_BEARER_TOKEN否手动持票人代币(仅适用于 passthrough 开发期间的模式)--
AZURE_CLIENT_ID否托管标识的客户端ID(使用用户分配的托管标识时设置)--
MCP_HOST否要将服务器绑定到的主机127.0.0.1 (0.0.0.0 在Docker中)
MCP_PORT无运行服务器的端口8000

发展

uv sync

# Run with auto-reload (FastMCP dev mode)
uv run fastmcp dev foundry_apim_mcp_server/server.py

# Or run directly
uv run python -m foundry_apim_mcp_server.server

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AIFoundryPython本地部署MCP服务器AzureAI模型部署项目管理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 9 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Foundry Apim MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run foundry-mcp-server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Foundry Apim MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Foundry Apim MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Foundry Apim MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Foundry Apim MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

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