今日はAzure Functionを使って最近の話題のMCPサーバーの立て方についてお話しします。MCPサーバーに馴染みのない方はModel Context Protocolの公式ドキュメントを参考にして下さい。
Azure FunctionでMCPサーバーのデプロイに二つのステップがあります。
- Azure上でAzure Functionの設定
- 設定されたAzure FunctionにMCPサーバーのコードをデプロイ
Azure 上でAzure Functionの設定
画像を使用して詳細を話しませんが、設定のステップを以下に述べますので、Azure Portal上それぞれの具体的な設定のやり方をGoogle検索などで調べて下さい。
- Azure FunctionのPlan typeをFlex Consumption, Instance Memory
を512MB（例えば）に選択して下さい。Linux環境だとFlex Consumptionの方が便利です。 - 忘れてはいけないのはAzure FunctionにAzure Storageを追加することです。Blob Storageに空のContainerを作成しておいてください。後で、ここにzipされたAzure Functionのコードをデプロイします。
- 可能だったら、Application Insightsのリソースも追加して下さい。Azure上で簡単にできます。
- 下記の画像の「環境変数」を追加されているかを「設定＞環境変数」から確認して下さい。
- Azure Function に適切な名前にして下さい。
- 設定完了すると「Overview」画面のDefault domainに<your-function-name>.azurewebsites.net, Operating System: Linuxを見れます。
- Networkingのところで、Public network accessを防止できるのですが、今日は省略します。
設定されたAzure FunctionにMCPサーバーのコードをデプロイ
まずは、Azure Functionの基本的なディレクトリ構造を見よう。
<project-root>/
│
├── .venv/ # Python の仮想環境（任意だが推奨）
│
├── .gitignore # Git で不要なファイルを無視するための設定ファイル
├── host.json # Azure Functions ホストの設定を構成するファイル
├── local.settings.json # ローカル環境のアプリ設定やシークレット（デプロイされない）
├── requirements.txt # 関数アプリの Python 依存関係を記述するファイル
├── function_app.py # V2 プログラミングモデルでルートやトリガーを定義するファイル
├── .funcignore # Azure にアップロードしないファイルを指定
│
└── README.md # オプションのドキュメント
こちらで、最も重要なのは5つのファイルです。
requirements.txthost.jsonlocal.settings.jsonfunction_app.py.funcignore
host.jsonファイルの形式が以下になります。
{
"version": "2.0",
"logging": {
"applicationInsights": {
"samplingSettings": {
"isEnabled": true,
"excludedTypes": "Request"
}
}
},
"extensionBundle": {
"id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle.Experimental",
"version": "[4.*, 5.0.0)"
}
}
デバッグ付きにしたければ、
{
"version": "2.0",
"logging": {
"applicationInsights": {
"samplingSettings": {
"isEnabled": true,
"excludedTypes": "Request"
}
},
"logLevel": {
"default": "Debug"
}
},
"extensionBundle": {
"id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle.Experimental",
"version": "[4.*, 5.0.0)"
}
}
Azure公式のhost.json のリファレンスがこちらにあります。
local.settings.jsonの形式
{
"IsEncrypted": false,
"Values": {
"FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
"AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true"
}
}
詳しい説明はこちらを参考にして下さい。
ローカルのAzure FunctionにMCPサーバーのコードをデプロイ
仮想ストレージの起動
Azure FunctionにAzure Storageを入れないといけないですので、ローカル環境でも「仮想」のストレージを立ち上げるのが必要です。
このために、podmanを使用します。podmanのインストールや使い方にはこちらを参考にして下さい。
- podmanの起動：
podman machine start
- Azuriteのイメージをダウンロードする
podman run -d --name azurite \
-p 10000:10000 \
-p 10001:10001 \
-p 10002:10002 \
mcr.microsoft.com/azure-storage/azurite
- イメージ起動の確認：
podman ps -a。STATUSを確認するとazuriteが起動しているのが見えます。
Python 環境の構築
仮想環境パッケージのuvを使用します。こちらのやり方でインストール下さい。Porject Directoryで以下のコマンドを実行して下さい。
uv init
uv venv
source .venv/bin/activate
uv add azure-functions
MCP Inspectorのインストール
Node js, npmの設定はこちらに従って下さい。
npxのインストール：
npm install -g npx
MCP Inspectorの立ちがり方：
npx @modelcontextprotocol/inspector
以下の出力をターミナルで確認ください。
Starting MCP inspector...
⚙️ Proxy server listening on port 6277
🔍 MCP Inspector is up and running at http://127.0.0.1:6274 🚀
hello_mcpツールの追加
今、以下のようにfunction_app.pyにhello_mcpという関数を書きます。
# Azure Functions SDK をインポート
import azure.functions as func
# 関数アプリケーションを初期化（FUNCTIONレベルの認証を設定）
app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.FUNCTION)
# 汎用トリガーを定義（独自のトリガータイプ "mcpToolTrigger" を使用）
@app.generic_trigger(
arg_name="context", # 引数名（トリガー情報を含む）
type="mcpToolTrigger", # トリガータイプ名
toolName="hello_mcp", # 呼び出されるツール名
description="Hello world.", # ツールの説明
toolProperties="[]", # 必要なパラメータ（ここではなし）
)
def hello_mcp(context) -> str:
"""
単純な関数で、「こんにちは」メッセージを返します。
引数:
context: トリガーコンテキスト（ここでは使用しません）
戻り値:
str: 「Hello I am MCPTool!」という文字列
"""
return "Hello I am MCPTool!"
ローカルでのAzure Functionの起動
*podmanでazuriteが起動しているのかを確認して下さい。
Project Directory で以下のコマンド
source .venv/bin/activate
func start
を実行すると、以下のようにツールが見えるはずです（他のログを省略）。
Found Python version 3.12.8 (python3).
Azure Functions Core Tools
Core Tools Version: 4.0.7030 Commit hash: N/A +bb4c949899cd5659d6bfe8b92cc923453a2e8f88 (64-bit)
Function Runtime Version: 4.1037.0.23568
[2025-05-23T09:58:29.911Z] MCP server SSE endpoint: http://localhost:7071/runtime/webhooks/mcp/sse
[2025-05-23T09:58:29.956Z] Worker process started and initialized.
Functions:
hello_mcp: mcpToolTrigger
つまり、http://localhost:7071/runtime/webhooks/mcp/sse にmcpサーバーが立ち上がっています。
MCP Inspectorから確認
- 上記に立ち上げたアドレス(http://127.0.0.1:6274)にアクセスし、URLのところに
http://localhost:7071/runtime/webhooks/mcp/sseを入力し、Connectしてください。 -
List Toolsをするとhello_mcpが見れます。 -
hello_mcpをクリックし、Run Toolをすると、以下のように表示されます。
では、ローカルでAzure Function MCPサーバーの起動確認できました。
Azure Function (Cloud上)にデプロイ
Azure CLIをインストールして下さい。 インストールのやり方
Project Directoryのデプロイ用のファイルをzipにして下さい。
zip -r testFunc.zip . -x "./.venv/*" -x "*.git*" -x ./.vscode -x .env -x "*__pycache__/*" -x "*/__pycache__/*"
Azure CLIにログイン：
az login
zipファイルをAzure CLIでアップロード：
az functionapp deployment source config-zip --src testFunc.zip --name <function-name> --resource-group <group_name> --build-remote true
では、デプロイされたのかをAzure portal上の、OverViewページのFunctionsから確認下さい。
Cloud上のMCPサーバーの動作確認
Overview,サイドバーのFunctions>App keysからmcp_extensionのキーを受け取り下さい。
この関数のDomain Nameが<your-function-name>.azurewebsites.netで、https:///<your-function-name>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp/sseでMCPサーバーをアクセスできます。
但し、mcp_extensionキーを入れる必要がありますので、URIはhttps:///<your-function-name>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp/sse?code=<mcp_extensionキー>になります。
このURIをMCP Inspectorに入力すると上記と同じようにhello_mcpツールを使えます。
最後に
今回は簡単なツールを使っていますが、次回のブローぐでもっと機能のツールを導入しますので、お待ち下さい。
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