Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
189 lines (133 loc) · 10.6 KB

README.md

File metadata and controls

189 lines (133 loc) · 10.6 KB

Korištenje servera iz AI Toolkit ekstenzije za Visual Studio Code

Kada gradite AI agenta, nije dovoljno samo generirati pametne odgovore; važno je omogućiti agentu da poduzima akcije. Tu dolazi Model Context Protocol (MCP). MCP omogućuje agentima da pristupe vanjskim alatima i uslugama na dosljedan način. Zamislite to kao da povezujete svog agenta s kutijom alata koju zaista može koristiti.

Recimo da povežete agenta s MCP serverom kalkulatora. Odjednom vaš agent može izvoditi matematičke operacije samo na temelju upita poput "Koliko je 47 puta 89?"—bez potrebe za hardkodiranjem logike ili izradom prilagođenih API-ja.

Pregled

Ova lekcija pokriva kako povezati MCP server kalkulatora s agentom pomoću AI Toolkit ekstenzije u Visual Studio Code-u, omogućujući vašem agentu da izvodi matematičke operacije poput zbrajanja, oduzimanja, množenja i dijeljenja putem prirodnog jezika.

AI Toolkit je moćna ekstenzija za Visual Studio Code koja pojednostavljuje razvoj agenata. AI inženjeri mogu lako graditi AI aplikacije razvijanjem i testiranjem generativnih AI modela—lokalno ili u oblaku. Ekstenzija podržava većinu glavnih generativnih modela dostupnih danas.

Napomena: AI Toolkit trenutno podržava Python i TypeScript.

Ciljevi učenja

Na kraju ove lekcije, moći ćete:

  • Koristiti MCP server putem AI Toolkita.
  • Konfigurirati postavke agenta kako bi mogao otkriti i koristiti alate koje pruža MCP server.
  • Koristiti MCP alate putem prirodnog jezika.

Pristup

Evo kako ćemo pristupiti ovom procesu na visokoj razini:

  • Kreirati agenta i definirati njegov sistemski prompt.
  • Kreirati MCP server s alatima kalkulatora.
  • Povezati Agent Builder s MCP serverom.
  • Testirati pozivanje alata agenta putem prirodnog jezika.

Odlično, sada kada razumijemo tijek, konfigurirajmo AI agenta kako bi koristio vanjske alate putem MCP-a, proširujući njegove mogućnosti!

Preduvjeti

Vježba: Korištenje servera

Warning

Napomena za korisnike macOS-a. Trenutno istražujemo problem koji utječe na instalaciju ovisnosti na macOS-u. Zbog toga korisnici macOS-a trenutno neće moći dovršiti ovaj vodič. Ažurirat ćemo upute čim bude dostupno rješenje. Hvala na strpljenju i razumijevanju!

U ovoj vježbi izgradit ćete, pokrenuti i unaprijediti AI agenta s alatima iz MCP servera unutar Visual Studio Code-a koristeći AI Toolkit.

-0- Pripremni korak, dodajte OpenAI GPT-4o model u Moji modeli

Vježba koristi GPT-4o model. Model treba dodati u Moji modeli prije kreiranja agenta.

  1. Otvorite AI Toolkit ekstenziju iz Activity Bar.
  2. U sekciji Catalog, odaberite Models kako biste otvorili Model Catalog. Odabir Models otvara Model Catalog u novom editor tabu.
  3. U traci za pretraživanje Model Catalog, unesite OpenAI GPT-4o.
  4. Kliknite + Add kako biste dodali model u svoj popis My Models. Provjerite jeste li odabrali model koji je Hosted by GitHub.
  5. U Activity Bar, potvrdite da se model OpenAI GPT-4o pojavljuje na popisu.

-1- Kreirajte agenta

Agent (Prompt) Builder omogućuje vam kreiranje i prilagodbu vlastitih AI agenata. U ovom dijelu kreirat ćete novog agenta i dodijeliti mu model za vođenje razgovora.

  1. Otvorite AI Toolkit ekstenziju iz Activity Bar.
  2. U sekciji Tools, odaberite Agent (Prompt) Builder. Odabir Agent (Prompt) Builder otvara Agent (Prompt) Builder u novom editor tabu.
  3. Kliknite na gumb + New Agent. Ekstenzija će pokrenuti čarobnjak za postavljanje putem Command Palette.
  4. Unesite ime Calculator Agent i pritisnite Enter.
  5. U Agent (Prompt) Builder, za polje Model, odaberite model OpenAI GPT-4o (via GitHub).

-2- Kreirajte sistemski prompt za agenta

Sada kada ste postavili osnovu za agenta, vrijeme je da definirate njegovu osobnost i svrhu. U ovom dijelu koristit ćete značajku Generate system prompt kako biste opisali namjeravano ponašanje agenta—u ovom slučaju, agenta kalkulatora—i omogućili modelu da napiše sistemski prompt za vas.

  1. Za sekciju Prompts, kliknite gumb Generate system prompt. Ovaj gumb otvara alat za generiranje prompta koji koristi AI za generiranje sistemskog prompta za agenta.
  2. U prozoru Generate a prompt, unesite sljedeće: Vi ste koristan i učinkovit matematički asistent. Kada vam se postavi problem koji uključuje osnovnu aritmetiku, odgovarate s točnim rezultatom.
  3. Kliknite gumb Generate. Obavijest će se pojaviti u donjem desnom kutu potvrđujući da se sistemski prompt generira. Kada je generiranje prompta završeno, prompt će se pojaviti u polju System prompt u Agent (Prompt) Builder.
  4. Pregledajte System prompt i po potrebi ga izmijenite.

-3- Kreirajte MCP server

Sada kada ste definirali sistemski prompt vašeg agenta—usmjeravajući njegovo ponašanje i odgovore—vrijeme je da opremite agenta praktičnim mogućnostima. U ovom dijelu kreirat ćete MCP server kalkulatora s alatima za izvođenje zbrajanja, oduzimanja, množenja i dijeljenja. Ovaj server omogućit će vašem agentu da izvodi matematičke operacije u stvarnom vremenu kao odgovor na upite prirodnog jezika.

AI Toolkit dolazi s predlošcima koji olakšavaju kreiranje vlastitog MCP servera. Koristit ćemo Python predložak za kreiranje MCP servera kalkulatora.

Napomena: AI Toolkit trenutno podržava Python i TypeScript.

  1. U sekciji Tools u Agent (Prompt) Builder, kliknite gumb + MCP Server. Ekstenzija će pokrenuti čarobnjak za postavljanje putem Command Palette.

  2. Odaberite + Add Server.

  3. Odaberite Create a New MCP Server.

  4. Odaberite python-weather kao predložak.

  5. Odaberite Default folder za spremanje predloška MCP servera.

  6. Unesite sljedeće ime za server: Calculator

  7. Novi prozor Visual Studio Code-a će se otvoriti. Odaberite Yes, I trust the authors.

  8. Koristeći terminal (Terminal > New Terminal), kreirajte virtualno okruženje: python -m venv .venv

  9. Koristeći terminal, aktivirajte virtualno okruženje:

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

  10. Koristeći terminal, instalirajte ovisnosti: pip install -e .[dev]

  11. U Explorer prikazu Activity Bar, proširite direktorij src i odaberite server.py kako biste otvorili datoteku u editoru.

  12. Zamijenite kod u datoteci server.py sa sljedećim i spremite:

    """
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- Pokrenite agenta s MCP serverom kalkulatora

Sada kada vaš agent ima alate, vrijeme je da ih koristi! U ovom dijelu, poslat ćete upite agentu kako biste testirali i provjerili koristi li odgovarajući alat iz MCP servera kalkulatora.

  1. Pritisnite F5 za pokretanje MCP servera. Agent (Prompt) Builder će se otvoriti u novom editor tabu. Status servera vidljiv je u terminalu.
  2. U polje User prompt u Agent (Prompt) Builder, unesite sljedeći upit: Kupio sam 3 artikla po cijeni od $25 svaki, a zatim iskoristio popust od $20. Koliko sam platio?
  3. Kliknite gumb Run za generiranje odgovora agenta.
  4. Pregledajte izlaz agenta. Model bi trebao zaključiti da ste platili $55.
  5. Evo što bi se trebalo dogoditi:
    • Agent odabire alate multiply i subtract kako bi pomogao u izračunu.
    • Odgovarajuće vrijednosti a i b dodijeljene su za alat multiply.
    • Odgovarajuće vrijednosti a i b dodijeljene su za alat subtract.
    • Odgovor svakog alata prikazan je u odgovarajućem Tool Response.
    • Konačni izlaz modela prikazan je u završnom Model Response.
  6. Pošaljite dodatne upite kako biste dodatno testirali agenta. Možete izmijeniti postojeći upit u polju User prompt klikom u polje i zamjenom postojećeg upita.
  7. Kada završite s testiranjem agenta, možete zaustaviti server putem terminala unosom CTRL/CMD+C za izlaz.

Zadatak

Pokušajte dodati dodatni alat u svoju datoteku server.py (npr. vraćanje kvadratnog korijena broja). Pošaljite dodatne upite koji bi zahtijevali od agenta da koristi vaš novi alat (ili postojeće alate). Obavezno ponovno pokrenite server kako biste učitali novododane alate.

Rješenje

Rješenje

Ključni zaključci

Zaključci iz ovog poglavlja su sljedeći:

  • AI Toolkit ekstenzija je izvrstan klijent koji omogućuje korištenje MCP servera i njihovih alata.
  • Možete dodavati nove alate MCP serverima, proširujući mogućnosti agenta kako bi zadovoljio nove zahtjeve.
  • AI Toolkit uključuje predloške (npr. Python MCP server predloške) za pojednostavljenje kreiranja prilagođenih alata.

Dodatni resursi

Što slijedi

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden korištenjem AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati mjerodavnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnjaka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešne interpretacije proizašle iz korištenja ovog prijevoda.