🔧 Modul 3: Pokročilý vývoj MCP pomocou AI Toolkit

🎯 Ciele učenia

Na konci tohto laboratória budete vedieť:

✅ Vytvárať vlastné MCP servery pomocou AI Toolkit
✅ Konfigurovať a používať najnovší MCP Python SDK (verzia 1.9.3)
✅ Nastaviť a využiť MCP Inspector na ladenie
✅ Ladiť MCP servery v prostredí Agent Builder aj Inspector
✅ Pochopiť pokročilé pracovné postupy vývoja MCP serverov

📋 Predpoklady

Dokončenie laboratória 2 (Základy MCP)
VS Code s nainštalovaným rozšírením AI Toolkit
Prostredie Python 3.10+
Node.js a npm na nastavenie Inspector

🏗️ Čo vytvoríte

V tomto laboratóriu vytvoríte Weather MCP Server, ktorý demonštruje:

Implementáciu vlastného MCP servera
Integráciu s AI Toolkit Agent Builder
Profesionálne pracovné postupy ladenia
Moderné vzory používania MCP SDK

🔧 Prehľad základných komponentov

🐍 MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK poskytuje základ pre tvorbu vlastných MCP serverov. Budete používať verziu 1.9.3 s rozšírenými možnosťami ladenia.

🔍 MCP Inspector

Výkonný nástroj na ladenie, ktorý ponúka:

Monitorovanie servera v reálnom čase
Vizualizáciu vykonávania nástrojov
Kontrolu sieťových požiadaviek a odpovedí
Interaktívne testovacie prostredie

📖 Krok za krokom implementácia

Krok 1: Vytvorenie WeatherAgent v Agent Builder

Spustite Agent Builder vo VS Code cez rozšírenie AI Toolkit
Vytvorte nového agenta s nasledujúcou konfiguráciou:
- Názov agenta: WeatherAgent

Krok 2: Inicializácia projektu MCP servera

Prejdite do Tools → Add Tool v Agent Builder
Vyberte "MCP Server" zo zoznamu možností
Zvoľte "Create A new MCP Server"
Vyberte šablónu python-weather
Pomenujte svoj server: weather_mcp

Krok 3: Otvorte a preskúmajte projekt

Otvorte vygenerovaný projekt vo VS Code

Prezrite si štruktúru projektu:

weather_mcp/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py
├── inspector/
│   ├── package.json
│   └── package-lock.json
├── .vscode/
│   ├── launch.json
│   └── tasks.json
├── pyproject.toml
└── README.md

Krok 4: Aktualizácia na najnovší MCP SDK

🔍 Prečo aktualizovať? Chceme využiť najnovší MCP SDK (verzia 1.9.3) a Inspector službu (0.14.0) pre lepšie funkcie a efektívnejšie ladenie.

4a. Aktualizujte Python závislosti

Upravte súbory pyproject.toml: update ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Update Inspector Configuration

Edit inspector/package.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Update Inspector Dependencies

Edit inspector/package-lock.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

📝 Note: This file contains extensive dependency definitions. Below is the essential structure - the full content ensures proper dependency resolution.

⚡ Full Package Lock: The complete package-lock.json contains ~3000 lines of dependency definitions. The above shows the key structure - use the provided file for complete dependency resolution.

Step 5: Configure VS Code Debugging

Note: Please copy the file in the specified path to replace the corresponding local file

5a. Update Launch Configuration

Edit .vscode/launch.json:

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Attach to Local MCP",
      "type": "debugpy",
      "request": "attach",
      "connect": {
        "host": "localhost",
        "port": 5678
      },
      "presentation": {
        "hidden": true
      },
      "internalConsoleOptions": "neverOpen",
      "postDebugTask": "Terminate All Tasks"
    },
    {
      "name": "Launch Inspector (Edge)",
      "type": "msedge",
      "request": "launch",
      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",
      "cascadeTerminateToConfigurations": [
        "Attach to Local MCP"
      ],
      "presentation": {
        "hidden": true
      },
      "internalConsoleOptions": "neverOpen"
    },
    {
      "name": "Launch Inspector (Chrome)",
      "type": "chrome",
      "request": "launch",
      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",
      "cascadeTerminateToConfigurations": [
        "Attach to Local MCP"
      ],
      "presentation": {
        "hidden": true
      },
      "internalConsoleOptions": "neverOpen"
    }
  ],
  "compounds": [
    {
      "name": "Debug in Agent Builder",
      "configurations": [
        "Attach to Local MCP"
      ],
      "preLaunchTask": "Open Agent Builder",
    },
    {
      "name": "Debug in Inspector (Edge)",
      "configurations": [
        "Launch Inspector (Edge)",
        "Attach to Local MCP"
      ],
      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",
      "stopAll": true
    },
    {
      "name": "Debug in Inspector (Chrome)",
      "configurations": [
        "Launch Inspector (Chrome)",
        "Attach to Local MCP"
      ],
      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",
      "stopAll": true
    }
  ]
}

Upravte .vscode/tasks.json:

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "Start MCP Server",
      "type": "shell",
      "command": "python -m debugpy --listen 127.0.0.1:5678 src/__init__.py sse",
      "isBackground": true,
      "options": {
        "cwd": "${workspaceFolder}",
        "env": {
          "PORT": "3001"
        }
      },
      "problemMatcher": {
        "pattern": [
          {
            "regexp": "^.*$",
            "file": 0,
            "location": 1,
            "message": 2
          }
        ],
        "background": {
          "activeOnStart": true,
          "beginsPattern": ".*",
          "endsPattern": "Application startup complete|running"
        }
      }
    },
    {
      "label": "Start MCP Inspector",
      "type": "shell",
      "command": "npm run dev:inspector",
      "isBackground": true,
      "options": {
        "cwd": "${workspaceFolder}/inspector",
        "env": {
          "CLIENT_PORT": "6274",
          "SERVER_PORT": "6277",
        }
      },
      "problemMatcher": {
        "pattern": [
          {
            "regexp": "^.*$",
            "file": 0,
            "location": 1,
            "message": 2
          }
        ],
        "background": {
          "activeOnStart": true,
          "beginsPattern": "Starting MCP inspector",
          "endsPattern": "Proxy server listening on port"
        }
      },
      "dependsOn": [
        "Start MCP Server"
      ]
    },
    {
      "label": "Open Agent Builder",
      "type": "shell",
      "command": "echo ${input:openAgentBuilder}",
      "presentation": {
        "reveal": "never"
      },
      "dependsOn": [
        "Start MCP Server"
      ],
    },
    {
      "label": "Terminate All Tasks",
      "command": "echo ${input:terminate}",
      "type": "shell",
      "problemMatcher": []
    }
  ],
  "inputs": [
    {
      "id": "openAgentBuilder",
      "type": "command",
      "command": "ai-mlstudio.agentBuilder",
      "args": {
        "initialMCPs": [ "local-server-weather_mcp" ],
        "triggeredFrom": "vsc-tasks"
      }
    },
    {
      "id": "terminate",
      "type": "command",
      "command": "workbench.action.tasks.terminate",
      "args": "terminateAll"
    }
  ]
}

🚀 Spustenie a testovanie vášho MCP servera

Krok 6: Inštalácia závislostí

Po vykonaní zmien spustite nasledujúce príkazy:

Inštalácia Python závislostí:

uv sync

Inštalácia závislostí Inspector:

cd inspector
npm install

Krok 7: Ladenie s Agent Builder

Stlačte F5 alebo použite konfiguráciu "Debug in Agent Builder"
Vyberte zloženú konfiguráciu v debug paneli
Počkajte na spustenie servera a otvorenie Agent Builder
Otestujte svoj weather MCP server pomocou prirodzených jazykových dotazov

Zadajte prompt ako tento

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

Krok 8: Ladenie s MCP Inspector

Použite konfiguráciu "Debug in Inspector" (Edge alebo Chrome)
Otvorte rozhranie Inspector na adrese http://localhost:6274
Preskúmajte interaktívne testovacie prostredie:
- Prezrite si dostupné nástroje
- Otestujte vykonávanie nástrojov
- Sledujte sieťové požiadavky
- Ladiť odpovede servera

🎯 Kľúčové výsledky učenia

Dokončením tohto laboratória ste:

Vytvorili vlastný MCP server pomocou AI Toolkit šablón
Aktualizovali na najnovší MCP SDK (verzia 1.9.3) pre rozšírenú funkcionalitu
Nakonfigurovali profesionálne pracovné postupy ladenia pre Agent Builder aj Inspector
Nastavili MCP Inspector pre interaktívne testovanie servera
Ovládli ladenie vo VS Code pre vývoj MCP

🔧 Preskúmané pokročilé funkcie

Funkcia	Popis	Použitie
MCP Python SDK v1.9.3	Najnovšia implementácia protokolu	Moderný vývoj serverov
MCP Inspector 0.14.0	Interaktívny nástroj na ladenie	Testovanie servera v reálnom čase
VS Code Debugging	Integrované vývojové prostredie	Profesionálny pracovný postup ladenia
Integrácia Agent Builder	Priame prepojenie s AI Toolkit	Komplexné testovanie agentov

📚 Dodatočné zdroje

🎉 Gratulujeme! Úspešne ste dokončili Laboratórium 3 a teraz môžete vytvárať, ladiť a nasadzovať vlastné MCP servery pomocou profesionálnych pracovných postupov vývoja.

🔜 Pokračujte do ďalšieho modulu

Ste pripravení aplikovať svoje MCP zručnosti v reálnom vývojovom prostredí? Pokračujte na Modul 4: Praktický vývoj MCP - vlastný GitHub Clone Server, kde budete:

Vytvárať produkčný MCP server automatizujúci operácie s GitHub repozitármi
Implementovať klonovanie GitHub repozitárov cez MCP
Integrovať vlastné MCP servery s VS Code a GitHub Copilot Agent Mode
Testovať a nasadzovať vlastné MCP servery v produkcii
Naučiť sa praktickú automatizáciu pracovných postupov pre vývojárov

Zrieknutie sa zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Aj keď sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne výklady vyplývajúce z použitia tohto prekladu.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

🔧 Modul 3: Pokročilý vývoj MCP pomocou AI Toolkit

🎯 Ciele učenia

📋 Predpoklady

🏗️ Čo vytvoríte

🔧 Prehľad základných komponentov

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Krok za krokom implementácia

Krok 1: Vytvorenie WeatherAgent v Agent Builder

Krok 2: Inicializácia projektu MCP servera

Krok 3: Otvorte a preskúmajte projekt

Krok 4: Aktualizácia na najnovší MCP SDK

4a. Aktualizujte Python závislosti

4b. Update Inspector Configuration

4c. Update Inspector Dependencies

Step 5: Configure VS Code Debugging

5a. Update Launch Configuration

🚀 Spustenie a testovanie vášho MCP servera

Krok 6: Inštalácia závislostí

Krok 7: Ladenie s Agent Builder

Krok 8: Ladenie s MCP Inspector

🎯 Kľúčové výsledky učenia

🔧 Preskúmané pokročilé funkcie

📚 Dodatočné zdroje

🔜 Pokračujte do ďalšieho modulu

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

🔧 Modul 3: Pokročilý vývoj MCP pomocou AI Toolkit

🎯 Ciele učenia

📋 Predpoklady

🏗️ Čo vytvoríte

🔧 Prehľad základných komponentov

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Krok za krokom implementácia

Krok 1: Vytvorenie WeatherAgent v Agent Builder

Krok 2: Inicializácia projektu MCP servera

Krok 3: Otvorte a preskúmajte projekt

Krok 4: Aktualizácia na najnovší MCP SDK

4a. Aktualizujte Python závislosti

4b. Update Inspector Configuration

4c. Update Inspector Dependencies

Step 5: Configure VS Code Debugging

5a. Update Launch Configuration

🚀 Spustenie a testovanie vášho MCP servera

Krok 6: Inštalácia závislostí

Krok 7: Ladenie s Agent Builder

Krok 8: Ladenie s MCP Inspector

🎯 Kľúčové výsledky učenia

🔧 Preskúmané pokročilé funkcie

📚 Dodatočné zdroje

🔜 Pokračujte do ďalšieho modulu