主要观点：基于大型语言模型（如 GPT-4o、Claude 或 Gemini 等）的相对较新的 AI 代理擅长通用推理和回答广泛问题，但在特定领域查询上有困难，需要通过 Model Context Protocol（MCP）获取内部可信源的上下文信息来正确回答。
关键信息：

• MCP 包含 MCP 主机（如 VS Code）、MCP 服务器（工具所在处）和 MCP 客户端（连接两者）等关键组件。
• 可通过 C# SDK 创建自定义 MCP 服务器，如添加ModelContextProtocol包、使用AddMcpServer()等方法。
• 为 MCP 服务器创建工具需添加元数据（标题和描述），WithToolsFromAssembly()可扫描项目并注册工具。
• 在 VS Code 工作区添加mcp.json文件告知客户端 MCP 服务器位置和可使用工具。
• 运行 MCP 服务器后，MCP 客户端可与服务器通信，LLM 能利用工具获取相关数据并准确响应。
  重要细节：
• 代码示例中创建自定义 MCP 服务器的 C#代码片段及各方法作用。
• 自定义 MCP 工具代码中获取外设信息的具体实现及添加 Authorization 头。
• mcp.json文件示例内容及作用。
• 展示 MCP 服务器运行及与 GitHub Copilot 交互的流程图表及各步骤细节。