ক্লায়েন্ট তৈরি করা

ক্লায়েন্ট হলো কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন বা স্ক্রিপ্ট যা সরাসরি MCP সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করে রিসোর্স, টুল এবং প্রম্পট অনুরোধ করার জন্য। ইন্সপেক্টর টুল ব্যবহার করার বিপরীতে, যা গ্রাফিকাল ইন্টারফেস সরবরাহ করে, নিজের ক্লায়েন্ট লেখার মাধ্যমে প্রোগ্রাম্যাটিক এবং স্বয়ংক্রিয় ইন্টারঅ্যাকশন সম্ভব হয়। এটি ডেভেলপারদের তাদের নিজস্ব ওয়ার্কফ্লোতে MCP ক্ষমতাগুলি সংযুক্ত করতে, কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে এবং নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুযায়ী কাস্টম সমাধান তৈরি করতে সক্ষম করে।

ওভারভিউ

এই পাঠটি MCP ইকোসিস্টেমে ক্লায়েন্টের ধারণা পরিচয় করিয়ে দেয়। আপনি শিখবেন কীভাবে নিজের ক্লায়েন্ট লিখতে হয় এবং MCP সার্ভারের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে হয়।

শেখার লক্ষ্য

এই পাঠ শেষে, আপনি সক্ষম হবেন:

ক্লায়েন্ট কী করতে পারে তা বুঝতে।
নিজের ক্লায়েন্ট লিখতে।
MCP সার্ভারের সাথে ক্লায়েন্ট সংযোগ এবং পরীক্ষা করতে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে সার্ভারটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করছে।

ক্লায়েন্ট লেখার জন্য কী কী প্রয়োজন?

ক্লায়েন্ট লেখার জন্য আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলো করতে হবে:

সঠিক লাইব্রেরি আমদানি করুন। আপনি আগের মতো একই লাইব্রেরি ব্যবহার করবেন, শুধু ভিন্ন কনস্ট্রাক্ট।
ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন। এটি একটি ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি এবং নির্বাচিত ট্রান্সপোর্ট পদ্ধতির সাথে সংযোগ স্থাপন করবে।
কোন রিসোর্স তালিকাভুক্ত করবেন তা নির্ধারণ করুন। আপনার MCP সার্ভারে রিসোর্স, টুল এবং প্রম্পট রয়েছে, আপনাকে নির্ধারণ করতে হবে কোনটি তালিকাভুক্ত করবেন।
ক্লায়েন্টকে হোস্ট অ্যাপ্লিকেশনে সংযুক্ত করুন। একবার আপনি সার্ভারের ক্ষমতাগুলি জানলে, আপনাকে এটি আপনার হোস্ট অ্যাপ্লিকেশনে সংযুক্ত করতে হবে যাতে ব্যবহারকারী কোনো প্রম্পট বা কমান্ড টাইপ করলে সংশ্লিষ্ট সার্ভার ফিচারটি সক্রিয় হয়।

এখন আমরা উচ্চ পর্যায়ে বুঝেছি কী করতে যাচ্ছি, চলুন একটি উদাহরণ দেখি।

একটি উদাহরণ ক্লায়েন্ট

চলুন এই উদাহরণ ক্লায়েন্টটি দেখি:

টাইপস্ক্রিপ্ট

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "node",
  args: ["server.js"]
});

const client = new Client(
  {
    name: "example-client",
    version: "1.0.0"
  }
);

await client.connect(transport);

// List prompts
const prompts = await client.listPrompts();

// Get a prompt
const prompt = await client.getPrompt({
  name: "example-prompt",
  arguments: {
    arg1: "value"
  }
});

// List resources
const resources = await client.listResources();

// Read a resource
const resource = await client.readResource({
  uri: "file:///example.txt"
});

// Call a tool
const result = await client.callTool({
  name: "example-tool",
  arguments: {
    arg1: "value"
  }
});

উপরের কোডে আমরা:

লাইব্রেরি আমদানি করেছি।
একটি ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করেছি এবং stdio ব্যবহার করে সংযোগ করেছি।
প্রম্পট, রিসোর্স এবং টুল তালিকাভুক্ত করেছি এবং সেগুলো সক্রিয় করেছি।

এখানে আপনার কাছে একটি ক্লায়েন্ট রয়েছে যা MCP সার্ভারের সাথে কথা বলতে পারে।

পরবর্তী অনুশীলন অংশে আমরা প্রতিটি কোড স্নিপেট বিশ্লেষণ করব এবং ব্যাখ্যা করব কী ঘটছে।

অনুশীলন: ক্লায়েন্ট লেখা

উপরের মতো, চলুন কোডটি ব্যাখ্যা করতে সময় নিই, এবং আপনি চাইলে কোডটি অনুসরণ করতে পারেন।

-১- লাইব্রেরি আমদানি

চলুন আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করি। আমাদের একটি ক্লায়েন্ট এবং আমাদের নির্বাচিত ট্রান্সপোর্ট প্রোটোকল, stdio-এর রেফারেন্স প্রয়োজন। stdio হলো একটি প্রোটোকল যা আপনার লোকাল মেশিনে চলার জন্য তৈরি। SSE হলো আরেকটি ট্রান্সপোর্ট প্রোটোকল যা আমরা ভবিষ্যতের অধ্যায়ে দেখাব, তবে এটি আপনার অন্য বিকল্প। আপাতত, চলুন stdio দিয়ে চালিয়ে যাই।

টাইপস্ক্রিপ্ট

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

পাইথন

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client

.NET

using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Client;
using ModelContextProtocol.Protocol.Transport;

জাভা

জাভার জন্য, আপনি আগের অনুশীলন থেকে MCP সার্ভারের সাথে সংযোগ স্থাপনকারী একটি ক্লায়েন্ট তৈরি করবেন। Getting Started with MCP Server থেকে একই জাভা স্প্রিং বুট প্রকল্প কাঠামো ব্যবহার করে SDKClient নামে একটি নতুন জাভা ক্লাস তৈরি করুন এবং নিম্নলিখিত আমদানিগুলি যোগ করুন:

import java.util.Map;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import io.modelcontextprotocol.client.McpClient;
import io.modelcontextprotocol.client.transport.WebFluxSseClientTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpClientTransport;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema.CallToolRequest;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema.CallToolResult;
import io.modelcontextprotocol.spec.McpSchema.ListToolsResult;

রাস্ট

আপনার Cargo.toml ফাইলে নিম্নলিখিত ডিপেনডেন্সি যোগ করতে হবে।

[package]
name = "calculator-client"
version = "0.1.0"
edition = "2024"

[dependencies]
rmcp = { version = "0.5.0", features = ["client", "transport-child-process"] }
serde_json = "1.0.141"
tokio = { version = "1.46.1", features = ["rt-multi-thread"] }

এরপর, আপনি আপনার ক্লায়েন্ট কোডে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে পারেন।

use rmcp::{
    RmcpError,
    model::CallToolRequestParam,
    service::ServiceExt,
    transport::{ConfigureCommandExt, TokioChildProcess},
};
use tokio::process::Command;

চলুন ইনস্ট্যান্স তৈরি করার দিকে এগিয়ে যাই।

-২- ক্লায়েন্ট এবং ট্রান্সপোর্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করা

আমাদের একটি ট্রান্সপোর্ট এবং একটি ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করতে হবে:

টাইপস্ক্রিপ্ট

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "node",
  args: ["server.js"]
});

const client = new Client(
  {
    name: "example-client",
    version: "1.0.0"
  }
);

await client.connect(transport);

উপরের কোডে আমরা:

একটি stdio ট্রান্সপোর্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করেছি। লক্ষ্য করুন এটি কীভাবে কমান্ড এবং আর্গুমেন্ট নির্দিষ্ট করে সার্ভারটি খুঁজে এবং চালু করতে।
```
const transport = new StdioClientTransport({
    command: "node",
    args: ["server.js"]
});
```
একটি ক্লায়েন্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করেছি, যেখানে নাম এবং ভার্সন দিয়েছি।
```
const client = new Client(
{
    name: "example-client",
    version: "1.0.0"
});
```
ক্লায়েন্টকে নির্বাচিত ট্রান্সপোর্টে সংযুক্ত করেছি।
```
await client.connect(transport);
```

পাইথন

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client

# Create server parameters for stdio connection
server_params = StdioServerParameters(
    command="mcp",  # Executable
    args=["run", "server.py"],  # Optional command line arguments
    env=None,  # Optional environment variables
)

async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(
            read, write
        ) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()

          

if __name__ == "__main__":
    import asyncio

    asyncio.run(run())

উপরের কোডে আমরা:

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করেছি।
একটি সার্ভার প্যারামিটার অবজেক্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করেছি যা আমরা সার্ভার চালানোর জন্য ব্যবহার করব যাতে আমাদের ক্লায়েন্টের সাথে সংযোগ স্থাপন করা যায়।
একটি run মেথড সংজ্ঞায়িত করেছি যা stdio_client কল করে এবং একটি ক্লায়েন্ট সেশন শুরু করে।
একটি এন্ট্রি পয়েন্ট তৈরি করেছি যেখানে আমরা asyncio.run-এ run মেথড সরবরাহ করি।

.NET

using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Client;
using ModelContextProtocol.Protocol.Transport;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

builder.Configuration
    .AddEnvironmentVariables()
    .AddUserSecrets<Program>();



var clientTransport = new StdioClientTransport(new()
{
    Name = "Demo Server",
    Command = "dotnet",
    Arguments = ["run", "--project", "path/to/file.csproj"],
});

await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(clientTransport);

উপরের কোডে আমরা:

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করেছি।
একটি stdio ট্রান্সপোর্ট তৈরি করেছি এবং একটি ক্লায়েন্ট mcpClient তৈরি করেছি। এটি MCP সার্ভারে ফিচার তালিকাভুক্ত এবং সক্রিয় করতে ব্যবহার করা হবে।

লক্ষ্য করুন, "Arguments"-এ আপনি .csproj বা এক্সিকিউটেবল পয়েন্ট করতে পারেন।

জাভা

public class SDKClient {
    
    public static void main(String[] args) {
        var transport = new WebFluxSseClientTransport(WebClient.builder().baseUrl("http://localhost:8080"));
        new SDKClient(transport).run();
    }
    
    private final McpClientTransport transport;

    public SDKClient(McpClientTransport transport) {
        this.transport = transport;
    }

    public void run() {
        var client = McpClient.sync(this.transport).build();
        client.initialize();
        
        // Your client logic goes here
    }
}

উপরের কোডে আমরা:

একটি মেইন মেথড তৈরি করেছি যা http://localhost:8080-এ চলমান MCP সার্ভারের জন্য SSE ট্রান্সপোর্ট সেট আপ করে।
একটি ক্লায়েন্ট ক্লাস তৈরি করেছি যা ট্রান্সপোর্টকে কনস্ট্রাক্টর প্যারামিটার হিসেবে গ্রহণ করে।
run মেথডে, আমরা একটি সিঙ্ক্রোনাস MCP ক্লায়েন্ট তৈরি করেছি এবং সংযোগটি ইনিশিয়ালাইজ করেছি।
SSE (Server-Sent Events) ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করেছি যা জাভা স্প্রিং বুট MCP সার্ভারের সাথে HTTP-ভিত্তিক যোগাযোগের জন্য উপযুক্ত।

রাস্ট

এই রাস্ট ক্লায়েন্টটি ধরে নিচ্ছে সার্ভারটি একই ডিরেক্টরিতে "calculator-server" নামে একটি সিবলিং প্রকল্প। নিচের কোডটি সার্ভার শুরু করবে এবং এর সাথে সংযোগ স্থাপন করবে।

async fn main() -> Result<(), RmcpError> {
    // Assume the server is a sibling project named "calculator-server" in the same directory
    let server_dir = std::path::Path::new(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"))
        .parent()
        .expect("failed to locate workspace root")
        .join("calculator-server");

    let client = ()
        .serve(
            TokioChildProcess::new(Command::new("cargo").configure(|cmd| {
                cmd.arg("run").current_dir(server_dir);
            }))
            .map_err(RmcpError::transport_creation::<TokioChildProcess>)?,
        )
        .await?;

    // TODO: Initialize

    // TODO: List tools

    // TODO: Call add tool with arguments = {"a": 3, "b": 2}

    client.cancel().await?;
    Ok(())
}

-৩- সার্ভারের ফিচার তালিকাভুক্ত করা

এখন, আমাদের কাছে একটি ক্লায়েন্ট রয়েছে যা প্রোগ্রাম চালানো হলে সংযোগ করতে পারে। তবে, এটি আসলে এর ফিচার তালিকাভুক্ত করে না, তাই চলুন এটি করি:

টাইপস্ক্রিপ্ট

// List prompts
const prompts = await client.listPrompts();

// List resources
const resources = await client.listResources();

// list tools
const tools = await client.listTools();

পাইথন

# List available resources
resources = await session.list_resources()
print("LISTING RESOURCES")
for resource in resources:
    print("Resource: ", resource)

# List available tools
tools = await session.list_tools()
print("LISTING TOOLS")
for tool in tools.tools:
    print("Tool: ", tool.name)

এখানে আমরা উপলব্ধ রিসোর্স list_resources() এবং টুল list_tools তালিকাভুক্ত করেছি এবং সেগুলো প্রিন্ট করেছি।

.NET

foreach (var tool in await client.ListToolsAsync())
{
    Console.WriteLine($"{tool.Name} ({tool.Description})");
}

উপরের উদাহরণে আমরা সার্ভারের টুলগুলো তালিকাভুক্ত করেছি। প্রতিটি টুলের জন্য, আমরা এর নাম প্রিন্ট করেছি।

জাভা

// List and demonstrate tools
ListToolsResult toolsList = client.listTools();
System.out.println("Available Tools = " + toolsList);

// You can also ping the server to verify connection
client.ping();

উপরের কোডে আমরা:

listTools() কল করে MCP সার্ভার থেকে সমস্ত উপলব্ধ টুল পেয়েছি।
ping() ব্যবহার করে নিশ্চিত করেছি যে সার্ভারের সাথে সংযোগ কাজ করছে।
ListToolsResult-এ সমস্ত টুলের তথ্য রয়েছে, যেমন নাম, বিবরণ এবং ইনপুট স্কিমা।

দারুণ, এখন আমরা সমস্ত ফিচার সংগ্রহ করেছি। প্রশ্ন হলো, আমরা কখন সেগুলো ব্যবহার করব? এই ক্লায়েন্টটি বেশ সহজ, সহজ এই অর্থে যে আমাদের স্পষ্টভাবে ফিচারগুলো কল করতে হবে যখন আমরা সেগুলো চাই। পরবর্তী অধ্যায়ে, আমরা একটি আরও উন্নত ক্লায়েন্ট তৈরি করব যার নিজস্ব বড় ভাষার মডেল (LLM) থাকবে। আপাতত, চলুন দেখি কীভাবে আমরা সার্ভারের ফিচারগুলো সক্রিয় করতে পারি:

রাস্ট

মেইন ফাংশনে, ক্লায়েন্ট ইনিশিয়ালাইজ করার পরে, আমরা সার্ভার ইনিশিয়ালাইজ করতে পারি এবং এর কিছু ফিচার তালিকাভুক্ত করতে পারি।

// Initialize
let server_info = client.peer_info();
println!("Server info: {:?}", server_info);

// List tools
let tools = client.list_tools(Default::default()).await?;
println!("Available tools: {:?}", tools);

-৪- ফিচার সক্রিয় করা

ফিচার সক্রিয় করতে আমাদের সঠিক আর্গুমেন্ট এবং কিছু ক্ষেত্রে আমরা যা সক্রিয় করতে চাই তার নাম নির্দিষ্ট করতে হবে।

টাইপস্ক্রিপ্ট

// Read a resource
const resource = await client.readResource({
  uri: "file:///example.txt"
});

// Call a tool
const result = await client.callTool({
  name: "example-tool",
  arguments: {
    arg1: "value"
  }
});

// call prompt
const promptResult = await client.getPrompt({
    name: "review-code",
    arguments: {
        code: "console.log(\"Hello world\")"
    }
})

উপরের কোডে আমরা:

একটি রিসোর্স পড়েছি, আমরা readResource() কল করে uri নির্দিষ্ট করেছি। এটি সার্ভার সাইডে সম্ভবত এরকম দেখাবে:
```
server.resource(
    "readFile",
    new ResourceTemplate("file://{name}", { list: undefined }),
    async (uri, { name }) => ({
      contents: [{
        uri: uri.href,
        text: `Hello, ${name}!`
      }]
    })
);
```
আমাদের uri মান file://example.txt সার্ভারের file://{name}-এর সাথে মিলে যায়। example.txt name-এ ম্যাপ হবে।
একটি টুল কল করেছি, আমরা এটি name এবং arguments নির্দিষ্ট করে কল করেছি, যেমন:
```
const result = await client.callTool({
    name: "example-tool",
    arguments: {
        arg1: "value"
    }
});
```

একটি প্রম্পট পেয়েছি, প্রম্পট পেতে আমরা getPrompt() কল করেছি name এবং arguments দিয়ে। সার্ভার কোডটি এরকম দেখাবে:

server.prompt(
    "review-code",
    { code: z.string() },
    ({ code }) => ({
        messages: [{
        role: "user",
        content: {
            type: "text",
            text: `Please review this code:\n\n${code}`
        }
        }]
    })
);

এবং আপনার ক্লায়েন্ট কোডটি এরকম দেখাবে যাতে এটি সার্ভারে ঘোষিত কোডের সাথে মিলে যায়:

const promptResult = await client.getPrompt({
    name: "review-code",
    arguments: {
        code: "console.log(\"Hello world\")"
    }
})

পাইথন

# Read a resource
print("READING RESOURCE")
content, mime_type = await session.read_resource("greeting://hello")

# Call a tool
print("CALL TOOL")
result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 1, "b": 7})
print(result.content)

উপরের কোডে আমরা:

read_resource ব্যবহার করে greeting নামে একটি রিসোর্স কল করেছি।
call_tool ব্যবহার করে add নামে একটি টুল সক্রিয় করেছি।

.NET

একটি টুল কল করার জন্য কিছু কোড যোগ করুন:

var result = await mcpClient.CallToolAsync(
    "Add",
    new Dictionary<string, object?>() { ["a"] = 1, ["b"] = 3  },
    cancellationToken:CancellationToken.None);

ফলাফল প্রিন্ট করার জন্য, এখানে কিছু কোড রয়েছে:

Console.WriteLine(result.Content.First(c => c.Type == "text").Text);
// Sum 4

জাভা

// Call various calculator tools
CallToolResult resultAdd = client.callTool(new CallToolRequest("add", Map.of("a", 5.0, "b", 3.0)));
System.out.println("Add Result = " + resultAdd);

CallToolResult resultSubtract = client.callTool(new CallToolRequest("subtract", Map.of("a", 10.0, "b", 4.0)));
System.out.println("Subtract Result = " + resultSubtract);

CallToolResult resultMultiply = client.callTool(new CallToolRequest("multiply", Map.of("a", 6.0, "b", 7.0)));
System.out.println("Multiply Result = " + resultMultiply);

CallToolResult resultDivide = client.callTool(new CallToolRequest("divide", Map.of("a", 20.0, "b", 4.0)));
System.out.println("Divide Result = " + resultDivide);

CallToolResult resultHelp = client.callTool(new CallToolRequest("help", Map.of()));
System.out.println("Help = " + resultHelp);

উপরের কোডে আমরা:

callTool() মেথড ব্যবহার করে CallToolRequest অবজেক্ট দিয়ে একাধিক ক্যালকুলেটর টুল কল করেছি।
প্রতিটি টুল কল নির্দিষ্ট টুলের নাম এবং সেই টুলের প্রয়োজনীয় আর্গুমেন্টের একটি Map নির্দিষ্ট করে।
সার্ভার টুলগুলো নির্দিষ্ট প্যারামিটার নাম (যেমন "a", "b" গাণিতিক অপারেশনের জন্য) প্রত্যাশা করে।
ফলাফলগুলো CallToolResult অবজেক্ট হিসেবে ফেরত আসে যা সার্ভার থেকে প্রতিক্রিয়া ধারণ করে।

রাস্ট

// Call add tool with arguments = {"a": 3, "b": 2}
let a = 3;
let b = 2;
let tool_result = client
    .call_tool(CallToolRequestParam {
        name: "add".into(),
        arguments: serde_json::json!({ "a": a, "b": b }).as_object().cloned(),
    })
    .await?;
println!("Result of {:?} + {:?}: {:?}", a, b, tool_result);

-৫- ক্লায়েন্ট চালানো

ক্লায়েন্ট চালানোর জন্য টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ড টাইপ করুন:

টাইপস্ক্রিপ্ট

আপনার package.json-এর "scripts" সেকশনে নিম্নলিখিত এন্ট্রি যোগ করুন:

"client": "tsc && node build/client.js"

npm run client

পাইথন

নিম্নলিখিত কমান্ড দিয়ে ক্লায়েন্ট কল করুন:

python client.py

.NET

dotnet run

জাভা

প্রথমে নিশ্চিত করুন আপনার MCP সার্ভার http://localhost:8080-এ চলছে। এরপর ক্লায়েন্ট চালান:

# Build you project
./mvnw clean compile

# Run the client
./mvnw exec:java -Dexec.mainClass="com.microsoft.mcp.sample.client.SDKClient"

অথবা, আপনি সম্পূর্ণ ক্লায়েন্ট প্রকল্প চালাতে পারেন যা 03-GettingStarted\02-client\solution\java ফোল্ডারে সরবরাহ করা হয়েছে:

# Navigate to the solution directory
cd 03-GettingStarted/02-client/solution/java

# Build and run the JAR
./mvnw clean package
java -jar target/calculator-client-0.0.1-SNAPSHOT.jar

রাস্ট

cargo fmt
cargo run

অ্যাসাইনমেন্ট

এই অ্যাসাইনমেন্টে, আপনি যা শিখেছেন তা ব্যবহার করে একটি ক্লায়েন্ট তৈরি করবেন, তবে নিজের ক্লায়েন্ট তৈরি করবেন।

এখানে একটি সার্ভার রয়েছে যা আপনি আপনার ক্লায়েন্ট কোডের মাধ্যমে কল করতে পারেন, দেখুন আপনি সার্ভারে আরও ফিচার যোগ করতে পারেন কিনা যাতে এটি আরও আকর্ষণীয় হয়।

টাইপস্ক্রিপ্ট

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

// Create an MCP server
const server = new McpServer({
  name: "Demo",
  version: "1.0.0"
});

// Add an addition tool
server.tool("add",
  { a: z.number(), b: z.number() },
  async ({ a, b }) => ({
    content: [{ type: "text", text: String(a + b) }]
  })
);

// Add a dynamic greeting resource
server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Hello, ${name}!`
    }]
  })
);

// Start receiving messages on stdin and sending messages on stdout

async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("MCPServer started on stdin/stdout");
}

main().catch((error) => {
  console.error("Fatal error: ", error);
  process.exit(1);
});

পাইথন

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")


# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b


# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"

.NET

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);
builder.Logging.AddConsole(consoleLogOptions =>
{
    // Configure all logs to go to stderr
    consoleLogOptions.LogToStandardErrorThreshold = LogLevel.Trace;
});

builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithToolsFromAssembly();
await builder.Build().RunAsync();

[McpServerToolType]
public static class CalculatorTool
{
    [McpServerTool, Description("Adds two numbers")]
    public static string Add(int a, int b) => $"Sum {a + b}";
}

এই প্রকল্পটি দেখুন কীভাবে প্রম্পট এবং রিসোর্স যোগ করবেন।

এছাড়াও, এই লিঙ্কটি দেখুন কীভাবে প্রম্পট এবং রিসোর্স সক্রিয় করবেন।

রাস্ট

পূর্ববর্তী অধ্যায়ে আপনি শিখেছেন কীভাবে রাস্ট দিয়ে একটি সাধারণ MCP সার্ভার তৈরি করবেন। আপনি এটি চালিয়ে যেতে পারেন বা আরও রাস্ট-ভিত্তিক MCP সার্ভার উদাহরণ দেখতে এই লিঙ্কটি দেখুন: MCP Server Examples

সমাধান

সমাধান ফোল্ডার সম্পূর্ণ, চালানোর জন্য প্রস্তুত ক্লায়েন্ট ইমপ্লিমেন্টেশন ধারণ করে যা এই টিউটোরিয়ালে আলোচনা করা সমস্ত ধারণা প্রদর্শন করে। প্রতিটি সমাধানে ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার কোড রয়েছে যা পৃথক, স্বয়ংসম্পূর্ণ প্রকল্পে সংগঠিত।

📁 সমাধানের কাঠামো

সমাধান ডিরেক্টরি প্রোগ্রামিং ভাষা অনুযায়ী সংগঠিত:

solution/
├── typescript/          # TypeScript client with npm/Node.js setup
│   ├── package.json     # Dependencies and scripts
│   ├── tsconfig.json    # TypeScript configuration
│   └── src/             # Source code
├── java/                # Java Spring Boot client project
│   ├── pom.xml          # Maven configuration
│   ├── src/             # Java source files
│   └── mvnw             # Maven wrapper
├── python/              # Python client implementation
│   ├── client.py        # Main client code
│   ├── server.py        # Compatible server
│   └── README.md        # Python-specific instructions
├── dotnet/              # .NET client project
│   ├── dotnet.csproj    # Project configuration
│   ├── Program.cs       # Main client code
│   └── dotnet.sln       # Solution file
├── rust/                # Rust client implementation
|  ├── Cargo.lock        # Cargo lock file
|  ├── Cargo.toml        # Project configuration and dependencies
|  ├── src               # Source code
|  │   └── main.rs       # Main client code
└── server/              # Additional .NET server implementation
    ├── Program.cs       # Server code
    └── server.csproj    # Server project file

🚀 প্রতিটি সমাধানে কী রয়েছে

প্রতিটি ভাষা-নির্দিষ্ট সমাধান প্রদান করে:

সম্পূর্ণ ক্লায়েন্ট ইমপ্লিমেন্টেশন যা টিউটোরিয়ালের সমস্ত ফিচার ধারণ করে।
কাজের প্রকল্প কাঠামো সঠিক ডিপেনডেন্সি এবং কনফিগারেশন সহ।
বিল্ড এবং রান স্ক্রিপ্ট সহজ সেটআপ এবং এক্সিকিউশনের জন্য।
বিস্তারিত README ভাষা-নির্দিষ্ট নির্দেশনা সহ।
এরর হ্যান্ডলিং এবং ফলাফল প্রক্রিয়াকরণের উদাহরণ।

📖 সমাধান ব্যবহার করা

আপনার পছন্দের ভাষার ফোল্ডারে যান:

cd solution/typescript/    # For TypeScript
cd solution/java/          # For Java
cd solution/python/        # For Python
cd solution/dotnet/        # For .NET

প্রতিটি ফোল্ডারের README নির্দেশনা অনুসরণ করুন:
- ডিপেনডেন্সি ইনস্টল করা
- প্রকল্প তৈরি করা
- ক্লায়েন্ট চালানো

উদাহরণ আউটপুট যা আপনি দেখতে পারেন:

Prompt: Please review this code: console.log("hello");
Resource template: file
Tool result: { content: [ { type: 'text', text: '9' } ] }

সম্পূর্ণ ডকুমেন্টেশন এবং ধাপে ধাপে নির্দেশনার জন্য দেখুন: 📖 সমাধান ডকুমেন্টেশন

🎯 সম্পূর্ণ উদাহরণ

আমরা এই টিউটোরিয়ালে আলোচনা করা সমস্ত কার্যকারিতা প্রদর্শনকারী সম্পূর্ণ, কাজের ক্লায়েন্ট ইমপ্লিমেন্টেশন সরবরাহ করেছি। এই উদাহরণগুলো রেফারেন্স ইমপ্লিমেন্টেশন বা আপনার নিজস্ব প্রকল্পের জন্য শুরুর পয়েন্ট হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

উপলব্ধ সম্পূর্ণ উদাহরণ

ভাষা	ফাইল	বিবরণ
জাভা	`client_example_java.java`	SSE ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করে সম্পূর্ণ জাভা ক্লায়েন্ট, ব্যাপক এরর হ্যান্ডলিং সহ
C#	`client_example_csharp.cs`	stdio ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করে সম্পূর্ণ C# ক্লায়েন্ট, স্বয়ংক্রিয় সার্ভার স্টার্টআপ সহ
টাইপস্ক্রিপ্ট	`client_example_typescript.ts`	সম্পূর্ণ টাইপস্ক্রিপ্ট ক্লায়েন্ট, সম্পূর্ণ MCP প্রোটোকল সমর্থন সহ
পাইথন	`client_example_python.py`	সম্পূর্ণ পাইথন ক্লায়েন্ট, async/await প্যাটার্ন ব্যবহার করে
রাস্ট	`client_example_rust.rs`	সম্পূর্ণ রাস্ট ক্লায়েন্ট, async অপারেশনের জন্য Tokio ব্যবহার করে
প্রতিটি সম্পূর্ণ উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করে:

✅ সংযোগ স্থাপন এবং ত্রুটি পরিচালনা
✅ সার্ভার আবিষ্কার (যন্ত্র, সম্পদ, প্রম্পট যেখানে প্রযোজ্য)
✅ ক্যালকুলেটর অপারেশন (যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ, সাহায্য)
✅ ফলাফল প্রক্রিয়াকরণ এবং ফরম্যাটেড আউটপুট
✅ সম্পূর্ণ ত্রুটি পরিচালনা
✅ পরিষ্কার, ডকুমেন্টেড কোড ধাপে ধাপে মন্তব্য সহ

সম্পূর্ণ উদাহরণ দিয়ে শুরু করা

আপনার পছন্দের ভাষা নির্বাচন করুন উপরের টেবিল থেকে
সম্পূর্ণ উদাহরণ ফাইল পর্যালোচনা করুন সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন বুঝতে
উদাহরণ চালান complete_examples.md-এ নির্দেশনা অনুসরণ করে
আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য উদাহরণ সংশোধন এবং প্রসারিত করুন

এই উদাহরণগুলি চালানো এবং কাস্টমাইজ করার বিস্তারিত ডকুমেন্টেশনের জন্য দেখুন: 📖 সম্পূর্ণ উদাহরণ ডকুমেন্টেশন

💡 সমাধান বনাম সম্পূর্ণ উদাহরণ

সমাধান ফোল্ডার	সম্পূর্ণ উদাহরণ
বিল্ড ফাইল সহ পূর্ণ প্রকল্প কাঠামো	একক-ফাইল বাস্তবায়ন
নির্ভরশীলতা সহ চালানোর জন্য প্রস্তুত	ফোকাসড কোড উদাহরণ
প্রোডাকশন-সদৃশ সেটআপ	শিক্ষামূলক রেফারেন্স
ভাষা-নির্দিষ্ট টুলিং	ভাষা-ক্রস তুলনা

উভয় পদ্ধতিই মূল্যবান - সমাধান ফোল্ডার ব্যবহার করুন সম্পূর্ণ প্রকল্পের জন্য এবং সম্পূর্ণ উদাহরণ শেখা এবং রেফারেন্সের জন্য।

মূল বিষয়বস্তু

এই অধ্যায়ের মূল বিষয়বস্তু ক্লায়েন্ট সম্পর্কে নিম্নরূপ:

সার্ভারে বৈশিষ্ট্য আবিষ্কার এবং আহ্বান করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
নিজে শুরু করার সময় সার্ভার শুরু করতে পারে (যেমন এই অধ্যায়ে) তবে ক্লায়েন্ট চলমান সার্ভারেও সংযোগ করতে পারে।
সার্ভারের সক্ষমতা পরীক্ষা করার একটি চমৎকার উপায়, বিকল্প যেমন Inspector-এর পাশাপাশি যা আগের অধ্যায়ে বর্ণনা করা হয়েছে।

অতিরিক্ত সম্পদ

MCP-এ ক্লায়েন্ট তৈরি করা

নমুনা

পরবর্তী কী

পরবর্তী: একটি LLM দিয়ে ক্লায়েন্ট তৈরি করা

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

ক্লায়েন্ট তৈরি করা

ওভারভিউ

শেখার লক্ষ্য

ক্লায়েন্ট লেখার জন্য কী কী প্রয়োজন?

একটি উদাহরণ ক্লায়েন্ট

টাইপস্ক্রিপ্ট

অনুশীলন: ক্লায়েন্ট লেখা

-১- লাইব্রেরি আমদানি

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

জাভা

রাস্ট

-২- ক্লায়েন্ট এবং ট্রান্সপোর্ট ইনস্ট্যান্স তৈরি করা

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

জাভা

রাস্ট

-৩- সার্ভারের ফিচার তালিকাভুক্ত করা

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

জাভা

রাস্ট

-৪- ফিচার সক্রিয় করা

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

জাভা

রাস্ট

-৫- ক্লায়েন্ট চালানো

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

জাভা

রাস্ট

অ্যাসাইনমেন্ট

টাইপস্ক্রিপ্ট

পাইথন

.NET

রাস্ট

সমাধান

📁 সমাধানের কাঠামো

🚀 প্রতিটি সমাধানে কী রয়েছে

📖 সমাধান ব্যবহার করা

🎯 সম্পূর্ণ উদাহরণ

উপলব্ধ সম্পূর্ণ উদাহরণ

সম্পূর্ণ উদাহরণ দিয়ে শুরু করা

💡 সমাধান বনাম সম্পূর্ণ উদাহরণ

মূল বিষয়বস্তু

অতিরিক্ত সম্পদ

নমুনা

পরবর্তী কী