Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
174 lines (118 loc) · 10.4 KB

README.md

File metadata and controls

174 lines (118 loc) · 10.4 KB

Spotřebovávání serveru z rozšíření AI Toolkit pro Visual Studio Code

Když vytváříte AI agenta, nejde jen o generování chytrých odpovědí; jde také o to, dát vašemu agentovi schopnost jednat. A právě zde přichází na řadu Model Context Protocol (MCP). MCP umožňuje agentům snadno a konzistentně přistupovat k externím nástrojům a službám. Představte si to jako připojení vašeho agenta k nástrojové sadě, kterou může skutečně používat.

Představte si, že připojíte agenta k MCP serveru kalkulačky. Najednou váš agent dokáže provádět matematické operace jen na základě zadání, jako je „Kolik je 47 krát 89?“—není třeba hardcodovat logiku nebo vytvářet vlastní API.

Přehled

Tato lekce pokrývá, jak připojit MCP server kalkulačky k agentovi pomocí rozšíření AI Toolkit ve Visual Studio Code, což umožní vašemu agentovi provádět matematické operace, jako je sčítání, odčítání, násobení a dělení, prostřednictvím přirozeného jazyka.

AI Toolkit je výkonné rozšíření pro Visual Studio Code, které zjednodušuje vývoj agentů. AI inženýři mohou snadno vytvářet AI aplikace tím, že vyvíjejí a testují generativní AI modely—lokálně nebo v cloudu. Rozšíření podporuje většinu hlavních generativních modelů dostupných dnes.

Poznámka: AI Toolkit aktuálně podporuje Python a TypeScript.

Cíle učení

Na konci této lekce budete schopni:

  • Spotřebovávat MCP server prostřednictvím AI Toolkitu.
  • Nakonfigurovat konfiguraci agenta tak, aby mohl objevovat a využívat nástroje poskytované MCP serverem.
  • Využívat MCP nástroje prostřednictvím přirozeného jazyka.

Přístup

Zde je přehledný postup, jak na to:

  • Vytvořte agenta a definujte jeho systémový prompt.
  • Vytvořte MCP server s nástroji kalkulačky.
  • Připojte Agent Builder k MCP serveru.
  • Otestujte vyvolání nástrojů agenta prostřednictvím přirozeného jazyka.

Skvělé, teď když rozumíme postupu, pojďme nakonfigurovat AI agenta, aby využíval externí nástroje prostřednictvím MCP a rozšířil tak své schopnosti!

Předpoklady

Cvičení: Spotřebovávání serveru

Warning

Poznámka pro uživatele macOS. Aktuálně zkoumáme problém, který ovlivňuje instalaci závislostí na macOS. Z tohoto důvodu uživatelé macOS nebudou schopni toto cvičení momentálně dokončit. Jakmile bude k dispozici oprava, aktualizujeme pokyny. Děkujeme za vaši trpělivost a pochopení!

V tomto cvičení vytvoříte, spustíte a vylepšíte AI agenta s nástroji z MCP serveru uvnitř Visual Studio Code pomocí AI Toolkitu.

-0- Předkrok: Přidejte model OpenAI GPT-4o do sekce My Models

Cvičení využívá model GPT-4o. Model by měl být přidán do sekce My Models před vytvořením agenta.

  1. Otevřete rozšíření AI Toolkit z Activity Bar.
  2. V sekci Catalog vyberte Models, čímž otevřete Model Catalog. Výběr Models otevře Model Catalog v nové záložce editoru.
  3. Do vyhledávacího pole Model Catalog zadejte OpenAI GPT-4o.
  4. Klikněte na + Add, abyste přidali model do seznamu My Models. Ujistěte se, že jste vybrali model Hosted by GitHub.
  5. V Activity Bar potvrďte, že se model OpenAI GPT-4o objevil v seznamu.

-1- Vytvořte agenta

Agent (Prompt) Builder umožňuje vytvářet a přizpůsobovat vlastní AI agenty. V této části vytvoříte nového agenta a přiřadíte mu model pro pohánění konverzace.

  1. Otevřete rozšíření AI Toolkit z Activity Bar.
  2. V sekci Tools vyberte Agent (Prompt) Builder. Výběr Agent (Prompt) Builder otevře Agent (Prompt) Builder v nové záložce editoru.
  3. Klikněte na tlačítko + New Agent. Rozšíření spustí průvodce nastavením prostřednictvím Command Palette.
  4. Zadejte název Calculator Agent a stiskněte Enter.
  5. V Agent (Prompt) Builder vyberte pro pole Model model OpenAI GPT-4o (via GitHub).

-2- Vytvořte systémový prompt pro agenta

Po vytvoření základní struktury agenta je čas definovat jeho osobnost a účel. V této části použijete funkci Generate system prompt, abyste popsali zamýšlené chování agenta—v tomto případě kalkulačkového agenta—a nechali model vygenerovat systémový prompt za vás.

  1. V sekci Prompts klikněte na tlačítko Generate system prompt. Toto tlačítko otevře nástroj pro tvorbu promptů, který využívá AI k vygenerování systémového promptu pro agenta.
  2. V okně Generate a prompt zadejte následující: Jste užitečný a efektivní matematický asistent. Když dostanete úlohu zahrnující základní aritmetiku, odpovíte správným výsledkem.
  3. Klikněte na tlačítko Generate. V pravém dolním rohu se zobrazí oznámení potvrzující, že systémový prompt se generuje. Po dokončení se prompt objeví v poli System prompt v Agent (Prompt) Builder.
  4. Zkontrolujte System prompt a v případě potřeby jej upravte.

-3- Vytvořte MCP server

Nyní, když jste definovali systémový prompt agenta—který řídí jeho chování a odpovědi—je čas vybavit agenta praktickými schopnostmi. V této části vytvoříte MCP server kalkulačky s nástroji pro provádění sčítání, odčítání, násobení a dělení. Tento server umožní vašemu agentovi provádět matematické operace v reálném čase na základě přirozeného jazyka.

AI Toolkit je vybaven šablonami pro snadné vytváření vlastních MCP serverů. Použijeme šablonu Python pro vytvoření MCP serveru kalkulačky.

Poznámka: AI Toolkit aktuálně podporuje Python a TypeScript.

  1. V sekci Tools v Agent (Prompt) Builder klikněte na tlačítko + MCP Server. Rozšíření spustí průvodce nastavením prostřednictvím Command Palette.

  2. Vyberte + Add Server.

  3. Vyberte Create a New MCP Server.

  4. Vyberte šablonu python-weather.

  5. Vyberte Default folder pro uložení šablony MCP serveru.

  6. Zadejte následující název serveru: Calculator.

  7. Otevře se nové okno Visual Studio Code. Vyberte Yes, I trust the authors.

  8. Pomocí terminálu (Terminal > New Terminal) vytvořte virtuální prostředí: python -m venv .venv.

  9. Aktivujte virtuální prostředí:

    • Windows - .venv\Scripts\activate
    • macOS/Linux - source .venv/bin/activate

  10. Nainstalujte závislosti: pip install -e .[dev].

  11. V Explorer zobrazení v Activity Bar rozbalte adresář src a otevřete soubor server.py v editoru.

  12. Nahraďte kód v souboru server.py následujícím a uložte:

    """
Sample MCP Calculator Server implementation in Python.


This module demonstrates how to create a simple MCP server with calculator tools
that can perform basic arithmetic operations (add, subtract, multiply, divide).
"""

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

server = FastMCP("calculator")

@server.tool()
def add(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers together and return the result."""
    return a + b

@server.tool()
def subtract(a: float, b: float) -> float:
    """Subtract b from a and return the result."""
    return a - b

@server.tool()
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Multiply two numbers together and return the result."""
    return a * b

@server.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
    """
    Divide a by b and return the result.
    
    Raises:
        ValueError: If b is zero
    """
    if b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")
    return a / b

-4- Spusťte agenta s MCP serverem kalkulačky

Nyní, když váš agent má nástroje, je čas je použít! V této části zadáte prompt agentovi, abyste otestovali a ověřili, zda agent využívá příslušný nástroj z MCP serveru kalkulačky.

  1. Stiskněte F5, abyste spustili ladění MCP serveru. Agent (Prompt) Builder se otevře v nové záložce editoru. Stav serveru je viditelný v terminálu.
  2. Do pole User prompt v Agent (Prompt) Builder zadejte následující prompt: Koupil jsem 3 položky za $25 každou a poté použil slevu $20. Kolik jsem zaplatil?
  3. Klikněte na tlačítko Run, abyste vygenerovali odpověď agenta.
  4. Zkontrolujte výstup agenta. Model by měl dojít k závěru, že jste zaplatili $55.
  5. Zadejte další prompty pro další testování agenta. Můžete upravit existující prompt v poli User prompt kliknutím do pole a nahrazením existujícího promptu.
  6. Po dokončení testování agenta můžete server zastavit v terminálu zadáním CTRL/CMD+C pro ukončení.

Zadání

Zkuste přidat další nástroj do souboru server.py (např. výpočet druhé odmocniny čísla). Zadejte další prompty, které by vyžadovaly, aby agent využil váš nový nástroj (nebo stávající nástroje). Nezapomeňte restartovat server, aby se načetly nově přidané nástroje.

Řešení

Řešení

Klíčové poznatky

Klíčové poznatky z této kapitoly jsou následující:

  • Rozšíření AI Toolkit je skvělý klient, který umožňuje spotřebovávat MCP servery a jejich nástroje.
  • Můžete přidávat nové nástroje do MCP serverů, čímž rozšiřujete schopnosti agenta, aby splňoval rostoucí požadavky.
  • AI Toolkit obsahuje šablony (např. šablony Python MCP serverů) pro zjednodušení vytváření vlastních nástrojů.

Další zdroje

Co dál

Upozornění:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad Co-op Translator. I když se snažíme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za závazný zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.