AIエージェントの普及に伴い、Model Context Protocol（MCP）サーバーを安定して公開する重要性が高まっています。この記事では、MCP SSEデモをAzure App ServiceからAzure API Management（APIM）経由の本番構成に移行した実践経験を共有しています。著者はまずMCP Inspectorでバックエンドを検証し、その後ゲートウェイ層に取り組みました。主な課題は、APIMでのSSEトランスポートの正しい設定、長時間接続の管理、ストリーミング応答を壊さないポリシー設定です。複数のサービスにMCPエンドポイントを拡張したり、ゲートウェイで認証やレート制限を追加したりする開発者にとって、実用的な洞察を提供します。個人ブログがソースですが、パターンはエンタープライズAzure環境に直接適用可能です。AIツールを構築するチームにとって、一般的な統合ミスを避けるための有用なリファレンスです。
Azure App ServiceからAPIM経由でMCP SSEサーバーを公開する際の設定、ポリシー、注意点を解説。