介绍 VS Code AI 工具包的预览版，集成 MCP 服务器
Visual Studio Code (VS Code) 刚刚发布了其 AI 工具包 的 预览版，引入了一个改变游戏规则的功能：MCP（模型上下文协议）服务器集成。此次更新旨在为开发者、数据科学家和 AI 工程师提供更强大的工具，使他们能够在 VS Code 环境中无缝构建更智能、更互联的 AI 应用。无论你是刚接触生成式 AI，还是有经验的开发者，这个工具包都能为你提供所需的功能。
VS Code 的 AI 工具包是什么？
AI 工具包是一个强大的扩展，简化了构建、测试和部署 AI 驱动解决方案的过程。它支持与主要的 AI 提供商（如 OpenAI、Anthropic 和 Google）集成，同时允许使用 ONNX 和 Ollama 进行本地模型部署。凭借模型微调、提示工程和评估等功能，它成为 AI 开发的一站式解决方案。
最新的预览版通过引入 MCP 服务器支持，进一步扩展了功能，使开发者能够将他们的 AI 代理连接到外部 API 和服务，从而使代理能够执行超出文本生成的任务。
最新版本的关键亮点
1. MCP 服务器集成
MCP 服务器是此次发布中的一个突出功能。它允许开发者：
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连接到外部 API 和服务：例如，你可以将代理与数据库、网络服务或任何外部应用程序集成。
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构建自定义 MCP 服务器：开发者可以使用工具包提供的 Python 或 TypeScript 模板来创建满足特定需求的服务器。
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增强代理功能：借助 MCP 服务器，代理可以执行诸如获取实时天气数据、搜索文件或与云服务交互等任务。
2. 支持 MCP 的代理构建器
代理构建器（原提示构建器）现在支持 MCP 集成。此功能使用户能够：
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创建具有结构化输出的 复杂提示。
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链接提示 以实现复杂的工作流程。
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集成 MCP 工具以实现动态代理功能。
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通过实时反馈快速测试和调试提示。
3. 改进的实时测试游乐场
AI 工具包的游乐场已升级，提供：
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并排模型比较，使开发者能够实时评估不同 AI 模型的响应。
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多模态输入支持，包括文本、图像和文件附件。
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可配置的推理参数，如温度和令牌限制，用于微调模型行为。
4. 模型微调和转换
开发者现在可以使用 Azure Container Apps 提供的 GPU 支持在本地或云端微调模型。工具包还提供了工具来：
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将来自 Hugging Face 等平台的模型转换为 ONNX，以实现高效的本地部署。
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优化模型以适用于 CPU、GPU 或 NPU。
谁应该使用 AI 工具包？
此次更新面向广泛的受众，包括：
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开发者：在应用程序、网站或移动原型中构建 AI 功能。
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AI 工程师：使用特定领域的数据微调和部署模型。
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数据科学家：评估模型、比较性能和优化工作流程。
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教育工作者和学生：通过动手工具学习和教授 AI 概念。
如何开始使用 MCP 服务器
要开始在 AI 工具包中使用 MCP 服务器：
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从 Visual Studio Marketplace 安装 AI 工具包。安装后，AI 工具包图标将出现在活动栏中。
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在 工具部分，点击 + MCP 服务器 以添加服务器。
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选择：
精选 MCP 服务器：为常见任务预建的服务器。
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连接现有 MCP 服务器：链接到已运行的服务器。
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构建新的 MCP 服务器：使用提供的 Python 或 TypeScript 模板创建自己的服务器。
配置完成后，MCP 服务器可以在 代理构建器 中使用，以扩展你的代理功能。
为什么 MCP 服务器支持很重要
MCP 服务器通过启用现实世界的交互，为 AI 应用解锁了新的可能性。例如：
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动态数据检索：代理可以获取最新的股票价格或天气数据。
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文件管理：自动化搜索和整理本地文件等任务。
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自定义 API：无缝集成第三方服务，如支付网关或 CRM。
此功能将静态的 AI 代理转变为动态、多功能的工具。
如何试用预览版
开始使用非常简单：
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从 Visual Studio Marketplace 安装 VS Code 的 AI 工具包。
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探索 游乐场 以测试模型和参数。
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使用 代理构建器 创建代理并集成 MCP 服务器。
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在本地或云端微调模型，以根据你的用例进行定制。
详细说明请访问 AI 工具包文档。
最后的思考
带有 MCP 服务器集成的 VS Code AI 工具包是使 AI 应用开发更加易用和强大的重要一步。无论你是在构建一个简单的聊天机器人，还是一个全面的智能系统，这个工具包都能在一个地方提供你所需的所有工具。
对于任何认真希望在项目中利用生成式 AI 的人来说，这个预览版都值得一试。不要等待——今天就下载 AI 工具包，将你的 AI 开发提升到新的水平！
