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यह पाठ MCP समुदाय के साथ जुड़ने, MCP इकोसिस्टम में योगदान देने और सहयोगात्मक विकास के सर्वोत्तम तरीकों का पालन करने पर केंद्रित है। ओपन-सोर्स MCP प्रोजेक्ट्स में भाग लेना उन लोगों के लिए आवश्यक है जो इस तकनीक के भविष्य को आकार देना चाहते हैं।
इस पाठ के अंत तक, आप:
- MCP समुदाय और इकोसिस्टम की संरचना को समझ पाएंगे
- MCP समुदाय के मंचों और चर्चाओं में प्रभावी ढंग से भाग ले पाएंगे
- MCP ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी में योगदान दे पाएंगे
- कस्टम MCP टूल्स और सर्वर बना और साझा कर पाएंगे
- MCP विकास और सहयोग के सर्वोत्तम तरीकों का पालन कर पाएंगे
- MCP विकास के लिए सामुदायिक संसाधनों और फ्रेमवर्क्स की खोज कर पाएंगे
MCP इकोसिस्टम विभिन्न घटकों और प्रतिभागियों से बना है जो प्रोटोकॉल को आगे बढ़ाने के लिए मिलकर काम करते हैं।
- कोर प्रोटोकॉल मेंटेनर्स: आधिकारिक Model Context Protocol GitHub संगठन MCP विनिर्देशों और संदर्भ कार्यान्वयन को बनाए रखता है।
- टूल डेवलपर्स: व्यक्ति और टीमें जो MCP टूल्स और सर्वर बनाते हैं।
- इंटीग्रेशन प्रदाता: कंपनियां जो MCP को अपने उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत करती हैं।
- एंड यूजर्स: डेवलपर्स और संगठन जो MCP का उपयोग अपने एप्लिकेशन में करते हैं।
- योगदानकर्ता: सामुदायिक सदस्य जो कोड, डॉक्यूमेंटेशन, या अन्य संसाधनों में योगदान देते हैं।
- MCP क्लाइंट्स - MCP इंटीग्रेशन का समर्थन करने वाले क्लाइंट्स की सूची
- सामुदायिक MCP सर्वर - सामुदायिक रूप से विकसित MCP सर्वरों की बढ़ती सूची
- Awesome MCP Servers - MCP सर्वरों की क्यूरेटेड सूची
- PulseMCP - MCP संसाधनों की खोज के लिए सामुदायिक केंद्र और न्यूज़लेटर
- Discord सर्वर - MCP डेवलपर्स से जुड़ें
- भाषा-विशिष्ट SDK कार्यान्वयन
- ब्लॉग पोस्ट और ट्यूटोरियल
MCP इकोसिस्टम विभिन्न प्रकार के योगदानों का स्वागत करता है:
-
कोड योगदान:
- कोर प्रोटोकॉल सुधार
- बग फिक्स
- टूल और सर्वर कार्यान्वयन
- विभिन्न भाषाओं में क्लाइंट/सर्वर लाइब्रेरी
-
डॉक्यूमेंटेशन:
- मौजूदा डॉक्यूमेंटेशन में सुधार
- ट्यूटोरियल और गाइड बनाना
- डॉक्यूमेंटेशन का अनुवाद करना
- उदाहरण और सैंपल एप्लिकेशन बनाना
-
सामुदायिक समर्थन:
- मंचों और चर्चाओं में सवालों का जवाब देना
- परीक्षण और मुद्दों की रिपोर्टिंग
- सामुदायिक कार्यक्रम आयोजित करना
- नए योगदानकर्ताओं को मेंटरिंग करना
कोर MCP प्रोटोकॉल या आधिकारिक कार्यान्वयन में योगदान देने के लिए, आधिकारिक योगदान दिशानिर्देश के इन सिद्धांतों का पालन करें:
-
सरलता और न्यूनतमवाद: MCP विनिर्देश नए अवधारणाओं को जोड़ने के लिए उच्च मानक बनाए रखता है। विनिर्देश में चीजें जोड़ना हटाने की तुलना में आसान है।
-
ठोस दृष्टिकोण: विनिर्देश में बदलाव विशिष्ट कार्यान्वयन चुनौतियों पर आधारित होना चाहिए, न कि काल्पनिक विचारों पर।
-
प्रस्ताव के चरण:
- परिभाषित करें: समस्या क्षेत्र का पता लगाएं, यह सत्यापित करें कि अन्य MCP उपयोगकर्ता समान समस्या का सामना कर रहे हैं।
- प्रोटोटाइप बनाएं: एक उदाहरण समाधान बनाएं और इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग को प्रदर्शित करें।
- लिखें: प्रोटोटाइप के आधार पर, विनिर्देश प्रस्ताव लिखें।
# Fork the repository
git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/modelcontextprotocol.git
cd modelcontextprotocol
# Install dependencies
npm install
# For schema changes, validate and generate schema.json:
npm run check:schema:ts
npm run generate:schema
# For documentation changes
npm run check:docs
npm run format
# Preview documentation locally (optional):
npm run serve:docs// Original code with bug in the typescript-sdk
export function validateResource(resource: unknown): resource is MCPResource {
if (!resource || typeof resource !== 'object') {
return false;
}
// Bug: Missing property validation
// Current implementation:
const hasName = 'name' in resource;
const hasSchema = 'schema' in resource;
return hasName && hasSchema;
}
// Fixed implementation in a contribution
export function validateResource(resource: unknown): resource is MCPResource {
if (!resource || typeof resource !== 'object') {
return false;
}
// Improved validation
const hasName = 'name' in resource && typeof (resource as MCPResource).name === 'string';
const hasSchema = 'schema' in resource && typeof (resource as MCPResource).schema === 'object';
const hasDescription = !('description' in resource) || typeof (resource as MCPResource).description === 'string';
return hasName && hasSchema && hasDescription;
}# Example contribution: A CSV data processing tool for the MCP standard library
from mcp_tools import Tool, ToolRequest, ToolResponse, ToolExecutionException
import pandas as pd
import io
import json
from typing import Dict, Any, List, Optional
class CsvProcessingTool(Tool):
"""
Tool for processing and analyzing CSV data.
This tool allows models to extract information from CSV files,
run basic analysis, and convert data between formats.
"""
def get_name(self):
return "csvProcessor"
def get_description(self):
return "Processes and analyzes CSV data"
def get_schema(self):
return {
"type": "object",
"properties": {
"csvData": {
"type": "string",
"description": "CSV data as a string"
},
"csvUrl": {
"type": "string",
"description": "URL to a CSV file (alternative to csvData)"
},
"operation": {
"type": "string",
"enum": ["summary", "filter", "transform", "convert"],
"description": "Operation to perform on the CSV data"
},
"filterColumn": {
"type": "string",
"description": "Column to filter by (for filter operation)"
},
"filterValue": {
"type": "string",
"description": "Value to filter for (for filter operation)"
},
"outputFormat": {
"type": "string",
"enum": ["json", "csv", "markdown"],
"default": "json",
"description": "Output format for the processed data"
}
},
"oneOf": [
{"required": ["csvData", "operation"]},
{"required": ["csvUrl", "operation"]}
]
}
async def execute_async(self, request: ToolRequest) -> ToolResponse:
try:
# Extract parameters
operation = request.parameters.get("operation")
output_format = request.parameters.get("outputFormat", "json")
# Get CSV data from either direct data or URL
df = await self._get_dataframe(request)
# Process based on requested operation
result = {}
if operation == "summary":
result = self._generate_summary(df)
elif operation == "filter":
column = request.parameters.get("filterColumn")
value = request.parameters.get("filterValue")
if not column:
raise ToolExecutionException("filterColumn is required for filter operation")
result = self._filter_data(df, column, value)
elif operation == "transform":
result = self._transform_data(df, request.parameters)
elif operation == "convert":
result = self._convert_format(df, output_format)
else:
raise ToolExecutionException(f"Unknown operation: {operation}")
return ToolResponse(result=result)
except Exception as e:
raise ToolExecutionException(f"CSV processing failed: {str(e)}")
async def _get_dataframe(self, request: ToolRequest) -> pd.DataFrame:
"""Gets a pandas DataFrame from either CSV data or URL"""
if "csvData" in request.parameters:
csv_data = request.parameters.get("csvData")
return pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))
elif "csvUrl" in request.parameters:
csv_url = request.parameters.get("csvUrl")
return pd.read_csv(csv_url)
else:
raise ToolExecutionException("Either csvData or csvUrl must be provided")
def _generate_summary(self, df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
"""Generates a summary of the CSV data"""
return {
"columns": df.columns.tolist(),
"rowCount": len(df),
"columnCount": len(df.columns),
"numericColumns": df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist(),
"categoricalColumns": df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist(),
"sampleRows": json.loads(df.head(5).to_json(orient="records")),
"statistics": json.loads(df.describe().to_json())
}
def _filter_data(self, df: pd.DataFrame, column: str, value: str) -> Dict[str, Any]:
"""Filters the DataFrame by a column value"""
if column not in df.columns:
raise ToolExecutionException(f"Column '{column}' not found")
filtered_df = df[df[column].astype(str).str.contains(value)]
return {
"originalRowCount": len(df),
"filteredRowCount": len(filtered_df),
"data": json.loads(filtered_df.to_json(orient="records"))
}
def _transform_data(self, df: pd.DataFrame, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""Transforms the data based on parameters"""
# Implementation would include various transformations
return {
"status": "success",
"message": "Transformation applied"
}
def _convert_format(self, df: pd.DataFrame, format: str) -> Dict[str, Any]:
"""Converts the DataFrame to different formats"""
if format == "json":
return {
"data": json.loads(df.to_json(orient="records")),
"format": "json"
}
elif format == "csv":
return {
"data": df.to_csv(index=False),
"format": "csv"
}
elif format == "markdown":
return {
"data": df.to_markdown(),
"format": "markdown"
}
else:
raise ToolExecutionException(f"Unsupported output format: {format}")MCP प्रोजेक्ट्स में सफल योगदान देने के लिए:
- छोटे से शुरू करें: डॉक्यूमेंटेशन, बग फिक्स, या छोटे सुधारों से शुरुआत करें।
- स्टाइल गाइड का पालन करें: प्रोजेक्ट की कोडिंग शैली और परंपराओं का पालन करें।
- टेस्ट लिखें: अपने कोड योगदान के लिए यूनिट टेस्ट शामिल करें।
- अपने काम का डॉक्यूमेंटेशन करें: नई सुविधाओं या परिवर्तनों के लिए स्पष्ट डॉक्यूमेंटेशन जोड़ें।
- लक्षित PR सबमिट करें: पुल रिक्वेस्ट को एकल मुद्दे या सुविधा पर केंद्रित रखें।
- फीडबैक के साथ जुड़ें: अपने योगदान पर फीडबैक के प्रति उत्तरदायी रहें।
# Clone the repository
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk.git
cd typescript-sdk
# Create a new branch for your contribution
git checkout -b feature/my-contribution
# Make your changes
# ...
# Run tests to ensure your changes don't break existing functionality
npm test
# Commit your changes with a descriptive message
git commit -am "Fix validation in resource handler"
# Push your branch to your fork
git push origin feature/my-contribution
# Create a pull request from your branch to the main repository
# Then engage with feedback and iterate on your PR as neededMCP इकोसिस्टम में योगदान देने के सबसे मूल्यवान तरीकों में से एक कस्टम MCP सर्वर बनाना और साझा करना है। समुदाय ने पहले ही विभिन्न सेवाओं और उपयोग मामलों के लिए सैकड़ों सर्वर विकसित किए हैं।
MCP सर्वर विकास को सरल बनाने के लिए कई फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं:
-
आधिकारिक SDKs:
-
सामुदायिक फ्रेमवर्क्स:
- MCP-Framework - TypeScript में MCP सर्वर को तेज़ी और सरलता से बनाएं।
- MCP Declarative Java SDK - Java में एनोटेशन-ड्रिवन MCP सर्वर।
- Quarkus MCP Server SDK - MCP सर्वरों के लिए Java फ्रेमवर्क।
- Next.js MCP Server Template - MCP सर्वरों के लिए स्टार्टर Next.js प्रोजेक्ट।
// Create a new .NET library project
// dotnet new classlib -n McpFinanceTools
using Microsoft.Mcp.Tools;
using System.Threading.Tasks;
using System.Net.Http;
using System.Text.Json;
namespace McpFinanceTools
{
// Stock quote tool
public class StockQuoteTool : IMcpTool
{
private readonly HttpClient _httpClient;
public StockQuoteTool(HttpClient httpClient = null)
{
_httpClient = httpClient ?? new HttpClient();
}
public string Name => "stockQuote";
public string Description => "Gets current stock quotes for specified symbols";
public object GetSchema()
{
return new {
type = "object",
properties = new {
symbol = new {
type = "string",
description = "Stock symbol (e.g., MSFT, AAPL)"
},
includeHistory = new {
type = "boolean",
description = "Whether to include historical data",
default = false
}
},
required = new[] { "symbol" }
};
}
public async Task<ToolResponse> ExecuteAsync(ToolRequest request)
{
// Extract parameters
string symbol = request.Parameters.GetProperty("symbol").GetString();
bool includeHistory = false;
if (request.Parameters.TryGetProperty("includeHistory", out var historyProp))
{
includeHistory = historyProp.GetBoolean();
}
// Call external API (example)
var quoteResult = await GetStockQuoteAsync(symbol);
// Add historical data if requested
if (includeHistory)
{
var historyData = await GetStockHistoryAsync(symbol);
quoteResult.Add("history", historyData);
}
// Return formatted result
return new ToolResponse {
Result = JsonSerializer.SerializeToElement(quoteResult)
};
}
private async Task<Dictionary<string, object>> GetStockQuoteAsync(string symbol)
{
// Implementation would call a real stock API
// This is a simplified example
return new Dictionary<string, object>
{
["symbol"] = symbol,
["price"] = 123.45,
["change"] = 2.5,
["percentChange"] = 1.2,
["lastUpdated"] = DateTime.UtcNow
};
}
private async Task<object> GetStockHistoryAsync(string symbol)
{
// Implementation would get historical data
// Simplified example
return new[]
{
new { date = DateTime.Now.AddDays(-7).Date, price = 120.25 },
new { date = DateTime.Now.AddDays(-6).Date, price = 122.50 },
new { date = DateTime.Now.AddDays(-5).Date, price = 121.75 }
// More historical data...
};
}
}
}
// Create package and publish to NuGet
// dotnet pack -c Release
// dotnet nuget push bin/Release/McpFinanceTools.1.0.0.nupkg -s https://api.nuget.org/v3/index.json -k YOUR_API_KEY// pom.xml configuration for a shareable MCP tool package
<!--
<project>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>mcp-weather-tools</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.mcp</groupId>
<artifactId>mcp-server</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<distributionManagement>
<repository>
<id>github</id>
<name>GitHub Packages</name>
<url>https://maven.pkg.github.com/username/mcp-weather-tools</url>
</repository>
</distributionManagement>
</project>
-->
package com.example.mcp.weather;
import com.mcp.tools.Tool;
import com.mcp.tools.ToolRequest;
import com.mcp.tools.ToolResponse;
import com.mcp.tools.ToolExecutionException;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class WeatherForecastTool implements Tool {
private final HttpClient httpClient;
private final String apiKey;
public WeatherForecastTool(String apiKey) {
this.httpClient = HttpClient.newHttpClient();
this.apiKey = apiKey;
}
@Override
public String getName() {
return "weatherForecast";
}
@Override
public String getDescription() {
return "Gets weather forecast for a specified location";
}
@Override
public Object getSchema() {
Map<String, Object> schema = new HashMap<>();
// Schema definition...
return schema;
}
@Override
public ToolResponse execute(ToolRequest request) {
try {
String location = request.getParameters().get("location").asText();
int days = request.getParameters().has("days") ?
request.getParameters().get("days").asInt() : 3;
// Call weather API
Map<String, Object> forecast = getForecast(location, days);
// Build response
return new ToolResponse.Builder()
.setResult(forecast)
.build();
} catch (Exception ex) {
throw new ToolExecutionException("Weather forecast failed: " + ex.getMessage(), ex);
}
}
private Map<String, Object> getForecast(String location, int days) {
// Implementation would call weather API
// Simplified example
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
// Add forecast data...
return result;
}
}
// Build and publish using Maven
// mvn clean package
// mvn deploy# Directory structure for a PyPI package:
# mcp_nlp_tools/
# ├── LICENSE
# ├── README.md
# ├── setup.py
# ├── mcp_nlp_tools/
# │ ├── __init__.py
# │ ├── sentiment_tool.py
# │ └── translation_tool.py
# Example setup.py
"""
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="mcp_nlp_tools",
version="0.1.0",
packages=find_packages(),
install_requires=[
"mcp_server>=1.0.0",
"transformers>=4.0.0",
"torch>=1.8.0"
],
author="Your Name",
author_email="your.email@example.com",
description="MCP tools for natural language processing tasks",
long_description=open("README.md").read(),
long_description_content_type="text/markdown",
url="https://github.com/username/mcp_nlp_tools",
classifiers=[
"Programming Language :: Python :: 3",
"License :: OSI Approved :: MIT License",
"Operating System :: OS Independent",
],
python_requires=">=3.8",
)
"""
# Example NLP tool implementation (sentiment_tool.py)
from mcp_tools import Tool, ToolRequest, ToolResponse, ToolExecutionException
from transformers import pipeline
import torch
class SentimentAnalysisTool(Tool):
"""MCP tool for sentiment analysis of text"""
def __init__(self, model_name="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"):
# Load the sentiment analysis model
self.sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
def get_name(self):
return "sentimentAnalysis"
def get_description(self):
return "Analyzes the sentiment of text, classifying it as positive or negative"
def get_schema(self):
return {
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"type": "string",
"description": "The text to analyze for sentiment"
},
"includeScore": {
"type": "boolean",
"description": "Whether to include confidence scores",
"default": True
}
},
"required": ["text"]
}
async def execute_async(self, request: ToolRequest) -> ToolResponse:
try:
# Extract parameters
text = request.parameters.get("text")
include_score = request.parameters.get("includeScore", True)
# Analyze sentiment
sentiment_result = self.sentiment_analyzer(text)[0]
# Format result
result = {
"sentiment": sentiment_result["label"],
"text": text
}
if include_score:
result["score"] = sentiment_result["score"]
# Return result
return ToolResponse(result=result)
except Exception as e:
raise ToolExecutionException(f"Sentiment analysis failed: {str(e)}")
# To publish:
# python setup.py sdist bdist_wheel
# python -m twine upload dist/*जब MCP टूल्स को समुदाय के साथ साझा करें:
-
पूर्ण डॉक्यूमेंटेशन:
- उद्देश्य, उपयोग, और उदाहरणों का डॉक्यूमेंटेशन करें।
- पैरामीटर और रिटर्न वैल्यू समझाएं।
- किसी भी बाहरी निर्भरता का डॉक्यूमेंटेशन करें।
-
त्रुटि प्रबंधन:
- मजबूत त्रुटि प्रबंधन लागू करें।
- उपयोगी त्रुटि संदेश प्रदान करें।
- किनारे के मामलों को सावधानीपूर्वक संभालें।
-
प्रदर्शन विचार:
- गति और संसाधन उपयोग दोनों के लिए अनुकूलित करें।
- उपयुक्त होने पर कैशिंग लागू करें।
- स्केलेबिलिटी पर विचार करें।
-
सुरक्षा:
- सुरक्षित API कुंजियों और प्रमाणीकरण का उपयोग करें।
- इनपुट को मान्य और साफ करें।
- बाहरी API कॉल्स के लिए दर सीमित करें।
-
परीक्षण:
- व्यापक परीक्षण कवरेज शामिल करें।
- विभिन्न इनपुट प्रकारों और किनारे के मामलों के साथ परीक्षण करें।
- परीक्षण प्रक्रियाओं का डॉक्यूमेंटेशन करें।
MCP इकोसिस्टम की समृद्धि के लिए प्रभावी सहयोग महत्वपूर्ण है।
- GitHub मुद्दे और चर्चाएं
- Microsoft Tech Community
- Discord और Slack चैनल
- Stack Overflow (टैग:
model-context-protocolयाmcp)
MCP योगदान की समीक्षा करते समय:
- स्पष्टता: क्या कोड स्पष्ट और अच्छी तरह से डॉक्यूमेंटेड है?
- सहीता: क्या यह अपेक्षित रूप से काम करता है?
- संगति: क्या यह प्रोजेक्ट परंपराओं का पालन करता है?
- पूर्णता: क्या परीक्षण और डॉक्यूमेंटेशन शामिल हैं?
- सुरक्षा: क्या कोई सुरक्षा चिंताएं हैं?
MCP के लिए विकास करते समय:
- प्रोटोकॉल संस्करणिंग: MCP प्रोटोकॉल संस्करण का पालन करें जिसे आपका टूल समर्थन करता है।
- क्लाइंट संगतता: पिछली संगतता पर विचार करें।
- सर्वर संगतता: सर्वर कार्यान्वयन दिशानिर्देशों का पालन करें।
- ब्रेकिंग बदलाव: किसी भी ब्रेकिंग बदलाव को स्पष्ट रूप से डॉक्यूमेंट करें।
एक महत्वपूर्ण सामुदायिक योगदान MCP टूल्स के लिए सार्वजनिक रजिस्ट्री विकसित करना हो सकता है।
# Example schema for a community tool registry API
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, Field, HttpUrl
from typing import List, Optional
import datetime
import uuid
# Models for the tool registry
class ToolSchema(BaseModel):
"""JSON Schema for a tool"""
type: str
properties: dict
required: List[str] = []
class ToolRegistration(BaseModel):
"""Information for registering a tool"""
name: str = Field(..., description="Unique name for the tool")
description: str = Field(..., description="Description of what the tool does")
version: str = Field(..., description="Semantic version of the tool")
schema: ToolSchema = Field(..., description="JSON Schema for tool parameters")
author: str = Field(..., description="Author of the tool")
repository: Optional[HttpUrl] = Field(None, description="Repository URL")
documentation: Optional[HttpUrl] = Field(None, description="Documentation URL")
package: Optional[HttpUrl] = Field(None, description="Package URL")
tags: List[str] = Field(default_factory=list, description="Tags for categorization")
examples: List[dict] = Field(default_factory=list, description="Example usage")
class Tool(ToolRegistration):
"""Tool with registry metadata"""
id: uuid.UUID = Field(default_factory=uuid.uuid4)
created_at: datetime.datetime = Field(default_factory=datetime.datetime.now)
updated_at: datetime.datetime = Field(default_factory=datetime.datetime.now)
downloads: int = Field(default=0)
rating: float = Field(default=0.0)
ratings_count: int = Field(default=0)
# FastAPI application for the registry
app = FastAPI(title="MCP Tool Registry")
# In-memory database for this example
tools_db = {}
@app.post("/tools", response_model=Tool)
async def register_tool(tool: ToolRegistration):
"""Register a new tool in the registry"""
if tool.name in tools_db:
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Tool '{tool.name}' already exists")
new_tool = Tool(**tool.dict())
tools_db[tool.name] = new_tool
return new_tool
@app.get("/tools", response_model=List[Tool])
async def list_tools(tag: Optional[str] = None):
"""List all registered tools, optionally filtered by tag"""
if tag:
return [tool for tool in tools_db.values() if tag in tool.tags]
return list(tools_db.values())
@app.get("/tools/{tool_name}", response_model=Tool)
async def get_tool(tool_name: str):
"""Get information about a specific tool"""
if tool_name not in tools_db:
raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Tool '{tool_name}' not found")
return tools_db[tool_name]
@app.delete("/tools/{tool_name}")
async def delete_tool(tool_name: str):
"""Delete a tool from the registry"""
if tool_name not in tools_db:
raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Tool '{tool_name}' not found")
del tools_db[tool_name]
return {"message": f"Tool '{tool_name}' deleted"}- MCP समुदाय विविध है और विभिन्न प्रकार के योगदानों का स्वागत करता है।
- MCP में योगदान कोर प्रोटोकॉल सुधारों से लेकर कस्टम टूल्स तक हो सकता है।
- योगदान दिशानिर्देशों का पालन करने से आपके PR के स्वीकार होने की संभावना बढ़ जाती है।
- MCP टूल्स बनाना और साझा करना इकोसिस्टम को बढ़ाने का एक मूल्यवान तरीका है।
- सामुदायिक सहयोग MCP के विकास और सुधार के लिए आवश्यक है।
- MCP इकोसिस्टम में एक ऐसा क्षेत्र पहचानें जहां आप अपने कौशल और रुचियों के आधार पर योगदान कर सकते हैं।
- MCP रिपॉजिटरी को फोर्क करें और स्थानीय विकास पर्यावरण सेट करें।
- एक छोटा सुधार, बग फिक्स, या टूल बनाएं जो समुदाय के लिए लाभकारी हो।
- अपने योगदान को उचित परीक्षण और डॉक्यूमेंटेशन के साथ डॉक्यूमेंट करें।
- उपयुक्त रिपॉजिटरी में एक पुल रिक्वेस्ट सबमिट करें।
अगला: प्रारंभिक अपनाने से सीखें
अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।