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Isso é algo que eu amo no ecossistema MCP: você constrói seu servidor uma vez e ele funciona em qualquer lugar. VS Code, Visual Studio, Cursor, ChatGPT — cada cliente MCP pode descobrir e usar suas ferramentas. Agora, a Microsoft está adicionando mais um consumidor a essa lista: os agentes Foundry.
Lily Ma da equipe do Azure SDK publicou um guia prático sobre como conectar servidores MCP implantados no Azure Functions com agentes Microsoft Foundry. Se você já tem um servidor MCP, isso é puro valor agregado — sem necessidade de reconstruir nada.
Por que essa combinação faz sentido
Azure Functions te dá infraestrutura escalável, autenticação integrada e cobrança serverless para hospedar servidores MCP. Microsoft Foundry te dá agentes de IA que podem raciocinar, planejar e agir. Conectar os dois significa que suas ferramentas personalizadas — consultar um banco de dados, chamar uma API de negócio, executar lógica de validação — se tornam capacidades que agentes de IA empresariais podem descobrir e usar autonomamente.
O ponto-chave: seu servidor MCP continua o mesmo. Você está apenas adicionando o Foundry como mais um consumidor. As mesmas ferramentas que funcionam no seu setup do VS Code agora alimentam um agente de IA com o qual sua equipe ou clientes interagem.
Opções de autenticação
É aqui que o post realmente agrega valor. Quatro métodos de autenticação dependendo do seu cenário:
| Método | Caso de uso |
|---|---|
| Baseado em chave (padrão) | Desenvolvimento ou servidores sem autenticação Entra |
| Microsoft Entra | Produção com identidades gerenciadas |
| Passthrough de identidade OAuth | Produção onde cada usuário se autentica individualmente |
| Sem autenticação | Dev/testes ou apenas dados públicos |
Para produção, Microsoft Entra com identidade do agente é o caminho recomendado. O passthrough de identidade OAuth é para quando o contexto do usuário importa — o agente solicita que os usuários façam login, e cada requisição carrega o token próprio do usuário.
Configurando
O fluxo geral:
- Faça deploy do seu servidor MCP no Azure Functions — exemplos disponíveis para .NET, Python, TypeScript e Java
- Habilite a autenticação MCP integrada na sua function app
- Obtenha sua URL de endpoint —
https://<FUNCTION_APP_NAME>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp - Adicione o servidor MCP como ferramenta no Foundry — navegue até seu agente no portal, adicione uma nova ferramenta MCP, forneça o endpoint e as credenciais
Depois teste no playground do Agent Builder enviando um prompt que acionaria uma das suas ferramentas.
Minha opinião
A história de composabilidade aqui está ficando realmente forte. Construa seu servidor MCP uma vez em .NET (ou Python, TypeScript, Java), faça deploy no Azure Functions, e cada cliente compatível com MCP pode usá-lo — ferramentas de programação, apps de chat, e agora agentes de IA empresariais. É um padrão “escreva uma vez, use em qualquer lugar” que realmente funciona.
Para desenvolvedores .NET especificamente, a extensão MCP do Azure Functions torna isso simples. Você define suas ferramentas como Azure Functions, faz deploy, e tem um servidor MCP de nível de produção com toda a segurança e escalabilidade que o Azure Functions proporciona.
Finalizando
Se você tem ferramentas MCP rodando no Azure Functions, conectá-las aos agentes Foundry é uma vitória rápida — suas ferramentas personalizadas se tornam capacidades de IA empresarial com autenticação adequada e sem alterações de código no servidor.
Leia o guia completo para instruções passo a passo sobre cada método de autenticação, e confira a documentação detalhada para configurações de produção.
