在人工智能快速发展的今天，智能代理(Agentic AI) 成为了一个热门话题。本文将介绍如何使用 PydanticAI 构建智能代理系统，包括与 MCP(Model Context Protocol) 的集成以及一个实际的智能工单助手应用案例。

PydanticAI 与 MCP 简介

PydanticAI 是一个强大的 Python 库，它允许开发者以类型安全的方式定义和使用 AI 代理。它与 Pydantic v2 完美集成，提供了清晰的数据验证和模式定义能力。而 MCP(Model Context Protocol) 则是一个标准化协议，用于定义 LLM 如何与工具交互。

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简介

这篇文章将带你了解如何使用 TypeScript 构建一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，以连接 Azure AI Agent 和 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客户端。通过本文，你将学习搭建服务器、配置连接以及以编程方式处理 AI Agent 的交互。

为什么需要 MCP 服务器？

Azure AI Agent 是 Azure AI Foundry 生态系统的一部分，提供强大的对话式 AI 功能。然而，要将这些 Agent 集成到桌面应用程序中，往往需要定制化的解决方案。MCP 提供了一个标准化协议，可以无缝连接 Azure AI Agent 和支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）。

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