Jetzt, wo du dein SDK installiert hast, lass uns als Nächstes ein Projekt erstellen:
Füge ein Tool und eine Ressource hinzu, indem du den folgenden Code einfügst:
Fügen wir den letzten Code hinzu, den wir brauchen, damit der Server starten kann:
Starte den Server mit folgendem Befehl:
Der Inspector ist ein großartiges Tool, das deinen Server starten kann und dir ermöglicht, mit ihm zu interagieren, damit du testen kannst, ob alles funktioniert. Lass uns ihn starten:
Note
Im Feld „Befehl“ kann es anders aussehen, da dort der Befehl zum Starten eines Servers mit deinem spezifischen Runtime steht.
Du solltest folgende Benutzeroberfläche sehen:
-
Verbinde dich mit dem Server, indem du auf die Schaltfläche „Connect“ klickst. Sobald du verbunden bist, solltest du Folgendes sehen:
-
Wähle „Tools“ und „listTools“, du solltest „Add“ sehen, wähle „Add“ und fülle die Parameterwerte aus.
Du solltest folgende Antwort erhalten, also ein Ergebnis vom Tool „add“:
Glückwunsch, du hast erfolgreich deinen ersten Server erstellt und ausgeführt!
MCP bietet offizielle SDKs für mehrere Sprachen:
- C# SDK – Wird in Zusammenarbeit mit Microsoft gepflegt
- Java SDK – Wird in Zusammenarbeit mit Spring AI gepflegt
- TypeScript SDK – Die offizielle TypeScript-Implementierung
- Python SDK – Die offizielle Python-Implementierung
- Kotlin SDK – Die offizielle Kotlin-Implementierung
- Swift SDK – Wird in Zusammenarbeit mit Loopwork AI gepflegt
- Rust SDK – Die offizielle Rust-Implementierung
- Die Einrichtung einer MCP-Entwicklungsumgebung ist mit sprachspezifischen SDKs unkompliziert
- Der Aufbau von MCP-Servern umfasst das Erstellen und Registrieren von Tools mit klar definierten Schemata
- Testen und Debuggen sind entscheidend für zuverlässige MCP-Implementierungen
Erstelle einen einfachen MCP-Server mit einem Tool deiner Wahl:
- Implementiere das Tool in deiner bevorzugten Sprache (.NET, Java, Python oder JavaScript).
- Definiere Eingabeparameter und Rückgabewerte.
- Starte das Inspector-Tool, um sicherzustellen, dass der Server wie gewünscht funktioniert.
- Teste die Implementierung mit verschiedenen Eingaben.
- Agents mit Model Context Protocol auf Azure erstellen
- Remote MCP mit Azure Container Apps (Node.js/TypeScript/JavaScript)
- .NET OpenAI MCP Agent
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