Semantic Kernel:开启MCP MCP越来越火了,各大模型公司也在陆陆续续支持MCP了,OpenAI在前不久声明对MCP的支持,同时社区的SDK也来了,今天就用ModelContextProtocol来创建服务端和客户端,并且找通他们。与此同时,也不能落下SK,看看SK怎么使用MCP。 先看Server端: 项目文件如下: <Project Sdk="
MCP越来越火了,各大模型公司也在陆陆续续支持MCP了,OpenAI在前不久声明对MCP的支持,同时社区的SDK也来了,今天就用ModelContextProtocol来创建服务端和客户端,并且找通他们。与此同时,也不能落下SK,看看SK怎么使用MCP。 先看Server端: 项目文件如下: <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web"> <PropertyGroup> <T...
functions.Add(tool.ToKernelFunction(mcpClient, cancellationToken)); } returnfunctions; } privatestaticKernelFunctionToKernelFunction(thisMcpClientTool tool, IMcpClient mcpClient, CancellationToken cancellationToken) { asyncTask<string>InvokeToolAsync(Kernel kernel, KernelFunction function, KernelArguments argument...
functions.Add(tool.ToKernelFunction(mcpClient, cancellationToken)); } return functions; } private static KernelFunction ToKernelFunction(this McpClientTool tool, IMcpClient mcpClient, CancellationToken cancellationToken) { async Task<string> InvokeToolAsync(Kernel kernel, KernelFunction function, KernelArgume...
Semantic Kernel x MCP Semantic Kernel 集成 MCP 流程示意图 在Semantic Kernel 中,我们使用插件(Plugin)这个概念来描述一组工具,而每个工具则是一个 KernelFunction。因此,如果希望在 Semantic Kernel 中集成 MCP,本质上就是将 MCP 中的 Tools 转换为 Semantic Kernel 中的 KernelFunction。如上图所示,我们将在 ...
案例1:动态上下文注入到 Semantic Kernel 目标 根据MCP 中的上下文参数(如用户角色、语言),动态调整 AI 模型的行为。 实现步骤 解析MCP 协议:从文件或网络加载 MCP 配置。 配置Semantic Kernel:根据 MCP 参数设置模型和提示词。 执行AI 任务:结合上下文生成响应。
args=["--directory=python/samples/demos/mcp_server","run","mcp_server_with_sampling.py", ], )asplugin:# Use plugin as a tool in your agent or kernel... Example: connecting to a remote MCP server via sse Copy fromsemantic_kernel.connectors.mcpimportMCPSsePluginasyncwithMCPSse...
Kernel kernel = builder.Build(); 步骤2:在您的.NET应用程序中安装官方的C# MCP,并安装MCP客户端 public static async Task<IMcpClient> GetMCPClientForPlaywright() { McpClientOptions options = new() { ClientInfo = new() { Name = "Playwright", Version = "1.0.0" } ...
Semantic Kernel 的插件系统允许开发者通过 TextMemoryPlugin 添加自定义功能。例如,该插件可以将文本内容存储为记忆,并在需要时检索。 多存储支持: MultipleMemoryStore 通过配置多个 IMemoryStore 实例,实现了对不同存储系统的统一管理。这为开发者提供了灵活性,可以根据需求选择内存存储或外部向量数据库。
○ 插件(plugin):插件可以被描述为一组函数,无论是原生的还是语义的,都暴露给 AI 服务和应用程序。 手把手配置One-API系统 Semantic kernel 可以支持各种大模型,今天我们就来看一看如何把 SK 和腾讯混元大模型集成起来。我们使用 MIT 协议的开源项目“one-api”:以 OpenAI 接口管理&分发系统,支持现有大模型场景,...