README.md

🔧 មូឌុល 3៖ ការអភិវឌ្ឍ MCP ជាន់ខ្ពស់ជាមួយឧបករណ៍ AI Toolkit

🎯 គោលបំណងសិក្សា

នៅចុងបញ្ចប់មេរៀននេះ អ្នកនឹងអាច៖

• ✅ បង្កើតម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួនដោយប្រើ AI Toolkit
• ✅ កំណត់ការនិងប្រើ MCP Python SDK ចុងក្រោយ (ខ្នាត v1.9.3)
• ✅ រៀបចំនិងប្រើ MCP Inspector សម្រាប់ដំណោះស្រាយសតិ្ដ
• ✅ សម្របសម្រួលរាល់ម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP នៅទាំងបរិយាកាស Agent Builder និង Inspector
• ✅ យល់ពីដំណើរការអភិវឌ្ឍម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ជាន់ខ្ពស់

📋 លក្ខខណ្ឌមុនប្រកប

• បានបញ្ចប់មេរៀន Lab 2 (មូលដ្ឋាន MCP)
• មានកម្មវិធី VS Code ជាមួយផ្នែកបន្ថែម AI Toolkit តម្លើងរួច
• បរិយាកាស Python 3.10+
• Node.js និង npm សម្រាប់រៀបចំ Inspector

🏗️ អ្វីដែលអ្នកនឹងបង្កើត

ក្នុងមេរៀននេះ អ្នកនឹងបង្កើត ម៉ាស៊ីនបម្រើ Weather MCP ដែលបង្ហាញពី៖

• ការអនុវត្តម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួន
• ការភ្ជាប់ជាមួយ AI Toolkit Agent Builder
• ដំណើរការដោះស្រាយម៉ាស៊ីនបម្រើដោយជំនាញវិជ្ជាជីវៈ
• ការប្រើប្រាស់ MCP SDK ដ៏ទំនើប

---

🔧 ពិការណ៍សំខាន់ៗរបស់ម៉ូឌុល

🐍 MCP Python SDK

MCP Python SDK ផ្តល់មូលដ្ឋានសម្រាប់ស្ថាបនាម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួន។ អ្នកនឹងប្រើខ្នាត 1.9.3 ជាមួយមុខងារដោះស្រាយមានប្រសិទ្ធភាពកាន់តែខ្ពស់។

🔍 MCP Inspector

ឧបករណ៍ដោះស្រាយខុសត្រូវខ្លាំង ដែលផ្តល់៖

• ការត្រួតពិនិត្យម៉ាស៊ីនបម្រើពេលវេលានឹង
• ការមើលមាត់រការប្រតិបត្តិឧបករណ៍
• ការត្រួតពិនិត្យសំណើ/ចម្លើយបណ្តាញ
• បរិយាកាសសាកល្បងអន្តរាគមន៍

---

📖 ដំណើរការអនុវត្តពីដំណាក់កាលមួយទៅមួយ

ជំហាន 1៖ បង្កើត WeatherAgent ក្នុង Agent Builder

1. បើក Agent Builder នៅក្នុង VS Code តាមផ្នែកបន្ថែម AI Toolkit
2. បង្កើត agent ថ្មី ជាមួយការកំណត់ដូចខាងក្រោម៖
   • ឈ្មោះ Agent៖ WeatherAgent

ជំហាន 2៖ ចាប់ផ្តើមគម្រោង MCP Server

1. ចូល Tools → Add Tool នៅក្នុង Agent Builder
2. ជ្រើស "MCP Server" ពីជម្រើសដែលមាន
3. ជ្រើស "Create A new MCP Server"
4. ជ្រើសរចនាសម្ព័ន្ធ python-weather
5. ដាក់ឈ្មោះម៉ាស៊ីនបម្រើ៖ weather_mcp

ជំហាន 3៖ បើកនិងពិនិត្យគម្រោង

1. បើកគម្រោងដែលបានបង្កើត នៅក្នុង VS Code
2. ពិនិត្យរចនាសម្ព័ន្ធគម្រោង៖

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

ជំហាន 4៖ ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទៅ MCP SDK ចុងក្រោយ

🔍 ហេតុអ្វីត្រូវបច្ចុប្បន្នភាព? យើងចង់ប្រើ MCP SDK ចុងក្រោយ (v1.9.3) និងសេវាកម្ម Inspector (0.14.0) សម្រាប់មុខងារកែលម្អ និងដោះស្រាយមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

4a. ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពផ្នែកដេប៉ាំ Python

កែសម្រួល pyproject.toml: បច្ចុប្បន្នភាព ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពការកំណត់ Inspector

កែសម្រួល inspector/package.json: បច្ចុប្បន្នភាព ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពផ្នែកដេប៉ាំ Inspector

កែសម្រួល inspector/package-lock.json: បច្ចុប្បន្នភាព ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

📝 បញ្ជាក់: ឯកសារនេះមានការកំណត់ផ្នែកដេប៉ាំយ៉ាងពិសេស។ ខាងក្រោមនេះជារចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗ - មាតិកាសរុបធានាការដោះស្រាយផ្នែកដេប៉ាំត្រឹមត្រូវ។

**⚡ ហេតុអ្វីហៅ package-lock ពេញលេញ៖**ឯកសារ package-lock.json ពេញលេញ រួមបញ្ចូល ~3000 បន្ទាត់នៃការកំណត់ផ្នែកដេប៉ាំ។ ខាងលើបង្ហាញរចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗ – សូមប្រើឯកសារដែលផ្តល់សម្រាប់ការដោះស្រាយដែរទាំងមូល។

ជំហាន 5៖ កំណត់ការដោះស្រាយកំហុស VS Code

សម្គាល់៖ សូមចម្លងឯកសារនៅទីតាំងដែលបានបញ្ជាក់ដើម្បីជំនួសឯកសារផ្ទាល់ខ្លួន

5a. បច្ចុប្បន្នភាពការកំណត់ Launch

កែសម្រួល .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
    }
  ]
}

កែសម្រួល .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"
    }
  ]
}

---

🚀 រត់ និងសាកល្បងម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP របស់អ្នក

ជំហាន 6៖ ដំឡើងផ្នែកដេប៉ាំ

បន្ទាប់ពីធ្វើការផ្លាស់ប្ដូរកំណត់ សូមរត់ពាក្យបញ្ជាដូចខាងក្រោម៖

ដំឡើងផ្នែកដេប៉ាំ Python:

uv sync

ដំឡើងផ្នែកដេប៉ាំ Inspector:

cd inspector
npm install

ជំហាន 7៖ ដោះស្រាយកំហុសជាមួយ Agent Builder

1. ចុច F5 ឬប្រើការកំណត់ "Debug in Agent Builder"
2. ជ្រើសការកំណត់សមាសភាព ពីផ្ទាំងដោះស្រាយកំហុស
3. រង់ចាំម៉ាស៊ីនបម្រើចាប់ផ្តើម និងបើក Agent Builder
4. សាកល្បងម៉ាស៊ីនបម្រើ weather MCP របស់អ្នក ជាមួយសំណួរភាសាធម្មជាតិ

បញ្ចូលបញ្ហាជាដូចខាងក្រោម

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

ជំហាន 8៖ ដោះស្រាយកំហុសជាមួយ MCP Inspector

1. ប្រើការកំណត់ "Debug in Inspector" (Edge រឺ Chrome)
2. បើកផ្ទាំង Inspector នៅ http://localhost:6274
3. រុករកបរិយាកាសសាកល្បងអន្តរាគមន៍៖
   • មើលឧបករណ៍ដែលមានស្រាប់
   • សាកល្បងប្រតិបត្តិការឧបករណ៍
   • ត្រួតពិនិត្យសំណើបណ្តាញ
   • ដោះស្រាយចម្លើយម៉ាស៊ីនបម្រើ

---

🎯 លទ្ធផលសំខាន់ៗក្នុងការសិក្សា

ដោយបញ្ចប់មេរៀននេះ អ្នកបាន៖

• បង្កើតម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួន ដោយប្រើមាតិការបស់ AI Toolkit
• ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទៅ MCP SDK ចុងក្រោយ (v1.9.3) សម្រាប់មុខងារកែលម្អ
• កំណត់ដំណើរការដោះស្រាយកំហុសជំនាញវិជ្ជាជីវៈ សម្រាប់រួមគ្នា Agent Builder និង Inspector
• រៀបចំ MCP Inspector សម្រាប់សាកល្បងម៉ាស៊ីនបម្រើអន្តរាគមន៍
• ចេះភ្ជាប់ VS Code ជាមួយដំណើរការដោះស្រាយកំហុស សម្រាប់អភិវឌ្ឍ MCP

🔧 មុខងារជាន់ខ្ពស់ដែលបានសិក្សា

មុខងារ	ការពិពណ៌នា	ករណីប្រើប្រាស់
MCP Python SDK v1.9.3	ការអនុវត្តន៍ពិធីការចុងក្រោយ	ការអភិវឌ្ឍម៉ាស៊ីនបម្រើទំនើប
MCP Inspector 0.14.0	ឧបករណ៍ដោះស្រាយកំហុសអន្តរាគមន៍	សាកល្បងម៉ាស៊ីនបម្រើពេលវេលានឹង
VS Code Debugging	បរិយាកាសអភិវឌ្ឍគ្រប់ជ្រុង	ដំណើរការដោះស្រាយកំហុសជំនាញវិជ្ជាជីវៈ
ការភ្ជាប់ Agent Builder	ការតភ្ជាប់ផ្ទាល់ AI Toolkit	សាកល្បងរួមគ្នាជាមួយ agent

📚 សេចក្ដីអភិវឌ្ឍន៍បន្ថែម

• ឯកសារ MCP Python SDK
• មគ្គុទេសក៍ផ្នែកបន្ថែម AI Toolkit
• ឯកសារ VS Code ការដោះស្រាយកំហុស
• លក្ខណៈពិសេស Model Context Protocol

---

🎉 បាទ/ចាស! អ្នកបានបញ្ចប់ Lab 3 ដោយជោគជ័យ ហើយឥឡូវអាចបង្កើត ដោះស្រាយកំហុស និងចេញផ្សាយម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួនដោយប្រើដំណើរការអភិវឌ្ឍជំនាញវិជ្ជាជីវៈ។

🔜 បន្តទៅមូឌុលបន្ទាប់

ពាសពេញចិត្តច្បាស់ចង់ផ្លាស់ប្តូរជំនាញ MCP របស់អ្នកទៅដំណើរការអភិវឌ្ឍពិតប្រាកដ? បន្តទៅ Module 4: Practical MCP Development - Custom GitHub Clone Server ដែលអ្នកនឹង៖

• ស្ថាបនាម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ដែលមានភាពរឹងមាំសម្រាប់ដំណើរការកម្មវិធី GitHub
• អនុវត្តមុខងារចម្លង repository GitHub តាម MCP
• ភ្ជាប់ម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយ VS Code និង GitHub Copilot Agent Mode
• សាកល្បង និងចេញផ្សាយម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP ផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងបរិយាកាសផលិតកម្ម
• រៀនអំពីដំណើរការអូតូមាតិកសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍

---

ការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ទោះយើងខិតខំប្រឹងប្រែងដើម្បីភាពត្រឹមត្រូវ យើងសូមជំរាបថា ការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិនោះអាចមានកំហុសឬការមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសា​ដើមគួរត្រូវបាននិយាយថាជា ប្រភពដែលមានសិទ្ធិសម្រេចចិត្ត។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ យោងជាបកប្រែដោយមនុស្សដែលជាជំនាញគឺត្រូវបានផ្តល់អនុសាសន៍។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំណ ឬការបកប្រែខុសប្លែកណាមួយដែលមានដំណើរការពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។