Azure × MCP 入門

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1. Azure × MCP 入門 Ryosuke HYAKUTA (百田 涼佑)
2. 百田 涼佑（Ryosuke HYAKUTA） 仕事・好きな技術 ◼ アプリ・システム、自動化など幅広く技術支援 ◼ Azure Monitor の製品サポート チーム出身なの で監視系も大好きです ◼ 学生時代から DevOps 好きなので CI/CD と IaC 組んでる時が落ち着きます 趣味 ◼ 1人外飲み・ジム・個人開発・麻雀・カメラ その他 ◼ Microsoft 2年目 ◼ グッドデザイン賞受賞 Microsoft Japan Co., Ltd. Cloud Solution Architect (App Innovation)
3. ゴール  MCP の概要を理解する  MS製品/Azure 文脈での MCP を学ぶ ⇒ MCP を理解し、Azure 上で展開するイメージを掴む
4. ざっくりアジェンダ  概要  MS / Azure での MCP  デモ  開発方法  認証プラクティス  まとめ
5. MCP 概要
6. MCP とは何か？  LLM と外部データ / ツールを 繋ぐオープン標準プロトコル  “AI 業界の USB-C” と呼ばれて いる  Function Calling と違い、アク ションを外部に持ち出せる Introduction - Model Context Protocol LLM が外部と簡単に繋がるための「共通の接続口」
7. なぜ MCP が生まれたのか？  大規模モデルの外部アクセス需要の高まり  個別実装コストと運用負荷の増大  セキュアかつ標準の双方向通信の必要性 M × N から M + N へ 例：M=30, N=50 の場合 Before MCP M × N = 30 × 50 = 1500 After MCP M + N = 30 + 50 = 80 Model Context Protocol (MCP) an overview LLM と外部の統合を…
8. MCP の基本アーキテクチャ Model Context Protocol (MCP) an overview
9. MCP の基本アーキテクチャ
10. MCP の基本アーキテクチャ Tools：(モデル制御) • LLM が特定のアクションを実行する ために呼び出すことが出来る関数 （ツール） • 例：天気 API Resources：(アプリ制御) • LLM がアクセスできるデータ ソース • REST API の GET エンドポイントのよ うなもの • 例：クラウド ストレージのファイル Prompts：(ユーザー制御) • 事前に定義されたプロンプト テンプ レート • ユーザーが推論を指示する前に選択
11. MCP の基本アーキテクチャ Tools：(モデル制御) • LLM が特定のアクションを実行する ために呼び出すことが出来る関数 （ツール） • 例：天気 API Resources：(アプリ制御) • LLM がアクセスできるデータ ソース • REST API の GET エンドポイントのよ うなもの • 例：クラウド ストレージのファイル Prompts：(ユーザー制御) • 事前に定義されたプロンプト テンプ レート • ユーザーが推論を指示する前に選択 ※ VS Code 上の GitHub Copilot エージェント モードでは現在、「Tools」のみが利用可能（参考）
12. MCP の基本アーキテクチャ stdio： • 標準入出力を使用してメッセージを 送受信 • ローカル MCP サーバー用途 SSE (Server-Sent Event)： • 最初にクライアント⇒サーバーに HTTP で接続を確立 • サーバー⇒クライアントのメッセー ジはストリーミングでイベント通信 Streamable HTTP (NEW!)： • VS Code v1.100 よりサポート • SSE の問題（サーバー負荷、常時接 続）を解決 • プレーンな HTTP サーバーとして実 装可能 • オプションで SSE も使用可能 Transports - Model Context Protocol Use MCP servers in VS Code (Preview) GitHub Copilot in VS Code April release (v1.100) - GitHub Changelog
13. MCP サーバーの見つけ方  MCP 公式リポジトリ にて企業や個人が開発した MCP サーバーが列 挙されている modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
14. MCP デモ ～インストールから使用まで～
15. GitHub Copilot エージェント モード  MCP クライアントとしてエージェント モードを活用 エージェント モードを選択 インストールされている MCP サーバーとツール一覧が表示 使用したくないツールの チェックを外すことが可能 インストールされている MCP サーバーとツール一覧が表示 使用したくないツールの チェックを外すことが可能 Use MCP servers in VS Code (Preview)
16. GitHub Copilot エージェント モード  「#ツール名」で使用したいツールを明示的に指定することも可能
17. MS 製品 / Azure における MCP
18. MCP クライアント・サーバー一覧  クライアント  VS Code / GitHub Copilot エージェント モード  サーバー  [公式 (Azure)] Azure MCP Server: https://github.com/Azure/azure-mcp  [公式 (MCP)] GitHub: https://github.com/github/github-mcp-server  [公式 (Microsft)] Playwright: https://github.com/microsoft/playwright-mcp  [コミュニティ] Azure ADX: https://github.com/pab1it0/adx-mcp-server  [コミュニティ] Azure DevOps: https://github.com/Vortiago/mcp-azure-devops  [コミュニティ] Microsoft Teams: https://github.com/InditexTech/mcp-teams-server  [コミュニティ] OneNote: https://github.com/rajvirtual/MCP-Servers/tree/master/onenote
19. Playwright MCP Playwright を使用したブラウザ操作自動化機能を持つ MCP サーバー であり、以下のようなユース ケースを持つ：  Web ページの操作  クリック、ホバー、ドラッグ、スクリーンショット、タブ作成・選択、ナビゲーション、PDF 保存、ファイル アップロード  ブラウザのサイズ変更、閉じる  キーボード操作  データ抽出  コンソール メッセージ取得、ネットワーク リクエスト情報取得、  その他ブラウザを通じた様々な目的
20. Azure MCP サーバー Azure サービス① できること AI Search • AI Search サービスのリスト • インデックスのリストとスキーマと構成 • インデックスに対する検索クエリ実行 Cosmos DB • DB アカウントのリスト • DB に対するクエリ実行 • コンテナーとアイテムに対する操作 • コンテナーに対するクエリ実行 Azure Database for PostgreSQL • DB に対するクエリ実行 • テーブルのスキーマ取得 • サーバーの構成値やパラメータ取得 Kusto (ADX) • クラスタ、DB、テーブルの取得 • KQL を使ったクエリ実行 Azure Storage • Blob や Table の操作 • コンテナーの情報取得 Azure サービス② できること Azure Monitor (Log Analytics) • ワークスペースのリスト • KQL を使ったクエリ実行 App Configuration • ストアのリスト • キー・バリューのペア取得 • 構成値のロック・アンロック Key Vault • キーの取得・作成 ARG (Azure Resource Graph) • リソース グループのリスト・操作 Azure CLI Extension • Azure CLI コマンドの実行 Azure Developer CLI Extension • Azure Developer CLI コマンドの実 行 Azure/azure-mcp
21. GitHub MCP サーバー  PAT (Personal Access Token) を使って接続  機能  リポジトリ操作：ファイル、ブランチ、コミット  イシュー操作：作成、取得、更新、コメント  ユーザー操作：ユーザー情報の CRUD  プルリク操作：作成、マージ、レビュー  コード スキャン：スキャン アラートとセキュリティ事項  その他実験的ツール github/github-mcp-server: GitHub's official MCP Server
22. MCP 関連アップデート一覧  Azure Functions で MCP トリガーをサポート  Azure API Center でリモート MCP サーバーの登録が可能  Copilot Studio で MCP サーバーをコネクタとして使用可能
23. MCP サーバー on Azure Functions  早期の試験プレビューとして MCP トリガーがサポート  これにより MCP サーバーを Azure Functions でホスト可能に  対応言語は、C#・Python・Node.js (TypeScript)  IaC とセットで各言語の公式サンプルが提供（リンク） [Python版] Azure FunctionsでMCPサーバーを動かす Azure Functions で MCP サーバーが作れるようになりました！ Azure FunctionsでMCPサーバーを作る！ SSE MCP サーバー
24. MCP サーバー on Azure Functions Python コード例 (remote-mcp-functions-python)
25. API Center へのMCP サーバー登録  API Center に対してリモート MCP サーバーが登録可能に ⇒ API のインベントリの一部として管理可能になった、より包括的な API 管理が可能 API センターでの MCP サーバーのインベントリと検出 - Azure API Center | Microsoft Learn
26. Copilot Studio で MCP サーバーを利用 1. MCP サーバーを作成 2. MCP サーバーの OpenAPI スキーマ ファイル (YAML) を使ってカ スタム コネクタを作成 3. エージェントのアクション ページからカスタム コネクタを選択 Introducing Model Context Protocol (MCP) in Copilot Studio: Simplified Integration with AI Apps and Agents | Microsoft Copilot Blog モデル コンテキスト プロトコルを使用してエージェントを拡張する (プレビュー) - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn カスタム コネクタ MCP サーバー
27. MCP 開発方法
28. MCP 開発用 SDK  Official SDK  TypeScript (6.4k) / Python (11.8k) / Java (1.4k) / Kotlin (600) / C# (2k) / Swift (400)  FastMCP  TypeScript (1.5k) / Python (9.3k)  OpenAI Agent SDK  Python (10k)  (Client only) Semantic Kernel  (Client only) AutoGen クライアント コード例 ※ 公式 Python SDK は FastMCP v1.0 をベースにしており、 Python で開発するなら FastMCP 本体（v2.0）を推奨
29. MCP サーバーのデプロイ オプション  Azure Functions  Azure-Samples repositories (TypeScript / Python / C# / Java / )  Azure Container Apps  Azure-Samples/remote-mcp-webapp-dotnet (C#)  AI-Gateway/labs/realtime-mcp-agents/realtime-mcp-agents.ipynb at main · Azure- Samples/AI-Gateway (Python)  AI-Gateway/labs/mcp-client-authorization/mcp-client-authorization.ipynb at main · Azure- Samples/AI-Gateway (Python)  AI-Gateway/labs/model-context-protocol/model-context-protocol.ipynb at main · Azure- Samples/AI-Gateway (Python)  Azure App Service  Azure-Samples/remote-mcp-webapp-dotnet (C#)  Azure-Samples/remote-mcp-apim-appservice-dotnet (C#)
30. 認証  MCP 公式の認証認可プロポーザルには、第三者認証フローをサポートするよう に書かれている（参考）  第三者認証サーバーとして API Management を置くことが推奨（参考）  Entra ID 認証サーバーに接続する OAuth クライアントでもあり、MCP クライアントにとっては OAuth 認証サーバーとなる  APIM を介することで安全かつスケーラブル Azure API Management Your Auth Gateway For MCP Servers | Microsoft Community Hub 1. クライアントが APIM にアクセス 2. APIM はユーザーを Entra ID にリダ イレクトしてログインと同意を要求 3. 認証後、Entra ID は APIM にアクセ ス トークンを提供し、APIM はクラ イアントとコードを交換して MCP サーバー トークンを生成 4. このトークンによりクライアントは APIM 経由でサーバーと安全に通信 でき、ユーザー検証とスコープ検証 が保証される
31. APIM ワカラン？認証回りめんどくさそう？ APIM を使用してリモート MCP サーバーを構築するサンプル リポジ トリがあります！：https://aka.ms/mcp-remote-apim-auth  azd up で構築完了（MCP サーバーは Functions × Python）
32. APIM を閉域化するには？  Standard / Premium v2 で「VNet 統合 + Private Endpoint (PE)」  VNet 統合でアウトバウンド閉域化、PE でインバウンド閉域化  Standard v2 で PE がパブリック プレビュー サポート（2025 年 4 月）  Premium v2 は約 40 万円 / 月に対して、Standard v2 は約 10 万円 / 月  今までは “限定” プレビューだったので専用フォームから使用申請が必要だった 今後は Standard v2 で送受信をプライベート IP 通信化が可能！ Announcing open public preview of inbound private endpoint for Standard v2 tier of API Management | Microsoft Community Hub
33. より複雑なことをしたい？ ⇒ 「APIM AI Agents - Model Context Protocol (MCP) lab」  資格情報マネージャーを使用した認証トークンの管理・運用  OpenAI SDK / Semantic Kernel / AutoGen それぞれを使ったクライアント実装例 AI-Gateway/labs/model-context-protocol/model-context-protocol.ipynb at main · Azure-Samples/AI-Gateway
34. 企業 × MCP アプリ MCP B MCP C MCP D MCP A 社内 API 社内 DB 社内資産 外部 DB / API ワークスペース・仕事効率化 AI エージェント クライアント
35. まとめ & CTA
36. まとめ  MCP は「LLM が外部にアクセスする際の標準(候補)接続方法」  様々な MCP サーバーが開発されており便利なものが多い  各言語で SDK が用意されており開発ハードルも低い  認証ゲートウェイとして API Management を設置してセキュアかつ スケーラブルな MCP ライフを Call to Action  便利そうな MCP サーバーを探して使ってみよう  MCP を開発してみよう（ローカル検索するようなオレオレ MCP サーバー等）  Azure Functions にデプロイしたり、APIM を使った認証・認可に チャレンジしよう
37. 参考資料
38. 参考資料  MCP 公式：  Introduction - Model Context Protocol  Transports - Model Context Protocol  For Server Developers - Model Context Protocol  For Client Developers - Model Context Protocol  AI Gateway リポジトリ  Azure-Samples/AI-Gateway: APIM AI - This repo contains experiments on Azure API Management's AI capabilities, integrating with Azure OpenAI, AI Foundry, and much more  Azure Samples  https://github.com/orgs/Azure-Samples/repositories?q=mcp