本文为自动翻译。查看原文请点击这里。
这是我喜欢 MCP 生态系统的一点：你只需构建一次服务器，它就能在任何地方运行。VS Code、Visual Studio、Cursor、ChatGPT — 每个 MCP 客户端都能发现并使用你的工具。现在，微软正在向这个列表中添加另一个消费者：Foundry 代理。
Azure SDK 团队的 Lily Ma 发布了一份实用指南，介绍如何将部署在 Azure Functions 上的 MCP 服务器与 Microsoft Foundry 代理连接。如果你已经有了 MCP 服务器，这纯粹是增值 — 无需重新构建。
为什么这种组合有意义
Azure Functions 为托管 MCP 服务器提供了可扩展的基础设施、内置身份验证和无服务器计费。Microsoft Foundry 为你提供能够推理、规划和行动的 AI 代理。连接两者意味着你的自定义工具 — 查询数据库、调用业务 API、运行验证逻辑 — 成为企业 AI 代理可以自主发现和使用的能力。
关键点：你的 MCP 服务器保持不变。你只是将 Foundry 添加为另一个消费者。在 VS Code 设置中运行的相同工具现在为你的团队或客户交互的 AI 代理提供动力。
身份验证选项
这是文章真正增值的地方。根据你的场景提供四种身份验证方法：
| 方法 | 使用场景 |
|---|---|
| 基于密钥（默认） | 开发或没有 Entra 身份验证的服务器 |
| Microsoft Entra | 使用托管标识的生产环境 |
| OAuth 身份透传 | 每个用户单独认证的生产环境 |
| 无身份验证 | 开发/测试或仅公开数据 |
对于生产环境，使用代理身份的 Microsoft Entra 是推荐路径。OAuth 身份透传适用于用户上下文重要的场景 — 代理提示用户登录，每个请求携带用户自己的令牌。
设置方法
大致流程：
- 将 MCP 服务器部署到 Azure Functions — .NET、Python、TypeScript 和 Java 的示例均可用
- 在你的函数应用上启用内置 MCP 身份验证
- 获取你的端点 URL —
https://<FUNCTION_APP_NAME>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp - 在 Foundry 中添加 MCP 服务器作为工具 — 在门户中导航到你的代理，添加新的 MCP 工具，提供端点和凭据
然后在 Agent Builder 操场中发送一个会触发你某个工具的提示来测试它。
我的看法
这里的组合性故事变得非常强大。用 .NET（或 Python、TypeScript、Java）构建一次 MCP 服务器，部署到 Azure Functions，每个 MCP 兼容的客户端都能使用它 — 编码工具、聊天应用，现在还有企业 AI 代理。这是一个真正有效的"一次编写，到处使用"模式。
特别是对于 .NET 开发者，Azure Functions MCP 扩展让这一切变得简单明了。你将工具定义为 Azure Functions，部署，就拥有了一个具备 Azure Functions 所提供的所有安全性和可扩展性的生产级 MCP 服务器。
总结
如果你有在 Azure Functions 上运行的 MCP 工具，将它们连接到 Foundry 代理是一个快速的胜利 — 你的自定义工具变成了企业 AI 能力，具有适当的身份验证，且服务器本身无需代码更改。
