Ta lekcja skupia się na tym, jak angażować się w społeczność MCP, wnosić wkład w ekosystem MCP oraz stosować najlepsze praktyki współpracy przy tworzeniu oprogramowania. Zrozumienie, jak uczestniczyć w projektach open-source MCP, jest kluczowe dla tych, którzy chcą kształtować przyszłość tej technologii.
Po zakończeniu tej lekcji będziesz potrafił:
- Zrozumieć strukturę społeczności i ekosystemu MCP
- Skutecznie uczestniczyć w forach i dyskusjach społeczności MCP
- Wnosić wkład do otwartych repozytoriów MCP
- Tworzyć i udostępniać własne narzędzia MCP
- Stosować najlepsze praktyki w rozwoju i współpracy przy MCP
Ekosystem MCP składa się z różnych elementów i uczestników, którzy współpracują, aby rozwijać protokół.
- Opiekunowie Protokołu Core: Microsoft oraz inne organizacje, które utrzymują podstawowe specyfikacje MCP i referencyjne implementacje
- Twórcy Narzędzi: Osoby i zespoły tworzące narzędzia MCP
- Dostawcy Integracji: Firmy integrujące MCP ze swoimi produktami i usługami
- Użytkownicy Końcowi: Deweloperzy i organizacje korzystające z MCP w swoich aplikacjach
- Współtwórcy: Członkowie społeczności, którzy dostarczają kod, dokumentację lub inne zasoby
- Implementacje SDK dla konkretnych języków
- Implementacje serwerów i biblioteki narzędziowe
- Posty na blogach i samouczki
- Fora społecznościowe i dyskusje w mediach społecznościowych
Ekosystem MCP otwarty jest na różne formy wkładu:
-
Wkład w Kod:
- Ulepszenia protokołu core
- Poprawki błędów
- Implementacje narzędzi
- Biblioteki klient/serwer w różnych językach
-
Dokumentacja:
- Ulepszanie istniejącej dokumentacji
- Tworzenie samouczków i przewodników
- Tłumaczenie dokumentacji
- Tworzenie przykładów i aplikacji demonstracyjnych
-
Wsparcie Społeczności:
- Odpowiadanie na pytania na forach
- Testowanie i zgłaszanie problemów
- Organizowanie wydarzeń społecznościowych
- Mentoring nowych współtwórców
Aby wnieść wkład do podstawowego protokołu MCP lub oficjalnych implementacji:
// Example contribution to MCP protocol: Adding support for binary data streams
// This would be part of a pull request to the core MCP repository
namespace Microsoft.Mcp.Protocol
{
// New interface for binary data handling in MCP
public interface IBinaryDataHandler
{
/// <summary>
/// Processes a binary data stream
/// </summary>
/// <param name="binaryDataStream">The binary data stream to process</param>
/// <param name="metadata">Metadata about the binary data</param>
/// <returns>A result indicating the processing outcome</returns>
Task<BinaryProcessingResult> ProcessBinaryDataAsync(
Stream binaryDataStream,
BinaryDataMetadata metadata);
}
// New metadata class for binary data
public class BinaryDataMetadata
{
/// <summary>
/// MIME type of the binary data
/// </summary>
public string ContentType { get; set; }
/// <summary>
/// Size of the binary data in bytes
/// </summary>
public long ContentLength { get; set; }
/// <summary>
/// Optional filename for the binary data
/// </summary>
public string Filename { get; set; }
/// <summary>
/// Additional metadata as key-value pairs
/// </summary>
public IDictionary<string, string> Properties { get; set; } = new Dictionary<string, string>();
}
// Result class for binary processing
public class BinaryProcessingResult
{
/// <summary>
/// Whether the processing was successful
/// </summary>
public bool Success { get; set; }
/// <summary>
/// Any error message if processing failed
/// </summary>
public string ErrorMessage { get; set; }
/// <summary>
/// Results of the processing as key-value pairs
/// </summary>
public IDictionary<string, object> Results { get; set; } = new Dictionary<string, object>();
}
}package com.mcp.tools;
// Original code with bug
public class ToolParameterValidator {
public boolean validateParameters(Map<String, Object> parameters, Object schema) {
if (schema == null) {
return true; // No schema means no validation needed
}
// Bug: This doesn't properly validate nested objects
// Original implementation:
for (Map.Entry<String, Object> entry : parameters.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
Object value = entry.getValue();
if (!validateSingleParameter(key, value, schema)) {
return false;
}
}
return true;
}
// Other methods...
}
// Fixed implementation in a contribution
public class ToolParameterValidator {
public boolean validateParameters(Map<String, Object> parameters, Object schema) {
if (schema == null) {
return true; // No schema means no validation needed
}
// Get required properties from schema
List<String> required = new ArrayList<>();
if (schema instanceof Map) {
Map<String, Object> schemaMap = (Map<String, Object>) schema;
if (schemaMap.containsKey("required") && schemaMap.get("required") instanceof List) {
required = (List<String>) schemaMap.get("required");
}
}
// Check for required properties
for (String requiredProp : required) {
if (!parameters.containsKey(requiredProp)) {
return false; // Missing required property
}
}
// Validate each parameter against schema
for (Map.Entry<String, Object> entry : parameters.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
Object value = entry.getValue();
if (!validateSingleParameter(key, value, schema)) {
return false;
}
// Handle nested objects recursively
if (value instanceof Map && getPropertySchema(key, schema) instanceof Map) {
Map<String, Object> nestedParams = (Map<String, Object>) value;
Object nestedSchema = getPropertySchema(key, schema);
if (!validateParameters(nestedParams, nestedSchema)) {
return false;
}
}
}
return true;
}
// Helper method to get schema for a specific property
private Object getPropertySchema(String propertyName, Object schema) {
// Implementation details
return null; // Placeholder
}
// Other methods...
}# 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}")Aby skutecznie wnieść wkład do projektów MCP:
- Zacznij od Małych Rzeczy: Zacznij od dokumentacji, poprawek błędów lub drobnych ulepszeń
- Przestrzegaj Przewodnika Stylu: Stosuj się do stylu kodowania i konwencji projektu
- Pisz Testy: Dołącz testy jednostkowe do swoich zmian w kodzie
- Dokumentuj Swoją Pracę: Dodaj jasną dokumentację dla nowych funkcji lub zmian
- Składaj Skoncentrowane PR: Utrzymuj pull requesty skupione na jednym problemie lub funkcji
- Reaguj na Opinie: Bądź otwarty na uwagi dotyczące twojego wkładu
# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
cd mcp-for-beginners
# 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
dotnet test # For .NET
mvn test # For Java
pytest # For Python
# Commit your changes with a descriptive message
git commit -am "Add support for binary data streams in the protocol"
# 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 neededJednym z najcenniejszych sposobów wniesienia wkładu w ekosystem MCP jest tworzenie i udostępnianie własnych narzędzi.
// 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/*Udostępniając narzędzia MCP społeczności:
-
Kompletna Dokumentacja:
- Opisz cel, sposób użycia i przykłady
- Wyjaśnij parametry i wartości zwracane
- Udokumentuj wszelkie zewnętrzne zależności
-
Obsługa Błędów:
- Zaimplementuj solidną obsługę błędów
- Zapewnij przydatne komunikaty o błędach
- Łagodnie obsługuj przypadki brzegowe
-
Wydajność:
- Optymalizuj pod kątem szybkości i zużycia zasobów
- Stosuj cache tam, gdzie to stosowne
- Uwzględnij skalowalność
-
Bezpieczeństwo:
- Używaj bezpiecznych kluczy API i mechanizmów uwierzytelniania
- Waliduj i oczyszczaj dane wejściowe
- Wdrażaj ograniczenia liczby wywołań dla zewnętrznych API
-
Testowanie:
- Zapewnij szeroki zakres testów
- Testuj różne typy danych wejściowych i przypadki brzegowe
- Dokumentuj procedury testowe
Efektywna współpraca jest kluczowa dla rozwoju ekosystemu MCP.
- GitHub Issues i Discussions
- Microsoft Tech Community
- Kanały Discord i Slack
- Stack Overflow (tag:
model-context-protocolormcp)
Podczas przeglądu wkładu do MCP zwróć uwagę na:
- Jasność: Czy kod jest czytelny i dobrze udokumentowany?
- Poprawność: Czy działa zgodnie z oczekiwaniami?
- Spójność: Czy przestrzega konwencji projektu?
- Kompletność: Czy dołączono testy i dokumentację?
- Bezpieczeństwo: Czy występują potencjalne zagrożenia?
Podczas tworzenia rozwiązań dla MCP:
- Wersjonowanie Protokołu: Stosuj wersję protokołu MCP, którą obsługuje twoje narzędzie
- Kompatybilność Klienta: Uwzględnij kompatybilność wsteczną
- Kompatybilność Serwera: Przestrzegaj wytycznych implementacji serwera
- Zmiany Łamiące Zgodność: Jasno dokumentuj wszelkie zmiany łamiące kompatybilność
Ważnym wkładem społeczności może być stworzenie publicznego rejestru narzędzi MCP.
# 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"}- Społeczność MCP jest różnorodna i otwarta na różne formy wkładu
- Wkład w MCP może obejmować ulepszenia protokołu core, jak i własne narzędzia
- Przestrzeganie wytycznych zwiększa szanse na zaakceptowanie PR
- Tworzenie i udostępnianie narzędzi MCP to wartościowy sposób na rozwój ekosystemu
- Współpraca społeczności jest niezbędna dla rozwoju i ulepszania MCP
- Zidentyfikuj obszar w ekosystemie MCP, gdzie możesz wnieść wkład zgodnie ze swoimi umiejętnościami i zainteresowaniami
- Zrób fork repozytorium MCP i skonfiguruj lokalne środowisko deweloperskie
- Stwórz niewielkie ulepszenie, poprawkę błędu lub narzędzie, które przyniesie korzyść społeczności
- Udokumentuj swój wkład, dołączając odpowiednie testy i dokumentację
- Złóż pull request do odpowiedniego repozytorium
Następny temat: Lessons from Early Adoption
Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu automatycznej usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy starań, aby tłumaczenie było jak najbardziej precyzyjne, prosimy mieć na uwadze, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być traktowany jako źródło wiarygodne i nadrzędne. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.