🔧 Modul 3: Napredni razvoj MCP z AI Toolkit

🎯 Cilji učenja

Ob koncu te delavnice boste znali:

✅ Ustvariti lastne MCP strežnike z uporabo AI Toolkit
✅ Nastaviti in uporabljati najnovejši MCP Python SDK (v1.9.3)
✅ Namestiti in uporabljati MCP Inspector za odpravljanje napak
✅ Odpravljati napake MCP strežnikov v okoljih Agent Builder in Inspector
✅ Razumeti napredne delovne procese razvoja MCP strežnikov

📋 Predpogoji

Zaključek Lab 2 (MCP Fundamentals)
VS Code z nameščenim AI Toolkit razširitvijo
Python 3.10+ okolje
Node.js in npm za nastavitev Inspectorja

🏗️ Kaj boste ustvarili

V tej delavnici boste ustvarili Weather MCP Server, ki prikazuje:

Implementacijo lastnega MCP strežnika
Integracijo z AI Toolkit Agent Builderjem
Profesionalne delovne procese odpravljanja napak
Sodobne vzorce uporabe MCP SDK

🔧 Pregled osnovnih komponent

🐍 MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK predstavlja osnovo za gradnjo lastnih MCP strežnikov. Uporabili boste različico 1.9.3 z izboljšanimi možnostmi odpravljanja napak.

🔍 MCP Inspector

Močno orodje za odpravljanje napak, ki omogoča:

Spremljanje strežnika v realnem času
Vizualizacijo izvajanja orodij
Pregled omrežnih zahtevkov in odgovorov
Interaktivno testno okolje

📖 Korak za korakom implementacija

Korak 1: Ustvarite WeatherAgent v Agent Builderju

Zaženite Agent Builder v VS Code preko AI Toolkit razširitve
Ustvarite novega agenta z naslednjo konfiguracijo:
- Ime agenta: WeatherAgent

Korak 2: Inicializirajte MCP Server projekt

Pojdite na Tools → Add Tool v Agent Builderju
Izberite "MCP Server" med možnostmi
Izberite "Create A new MCP Server"
Izberite predlogo python-weather
Poimenujte strežnik: weather_mcp

Korak 3: Odprite in preglejte projekt

Odprite ustvarjeni projekt v VS Code

Preglejte strukturo projekta:

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

Korak 4: Nadgradite na najnovejši MCP SDK

🔍 Zakaj nadgraditi? Želimo uporabiti najnovejši MCP SDK (v1.9.3) in Inspector storitev (0.14.0) za izboljšane funkcionalnosti in boljše odpravljanje napak.

4a. Posodobite Python odvisnosti

Uredite pyproject.toml: posodobite ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Posodobite konfiguracijo Inspectorja

Uredite inspector/package.json: posodobite ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Posodobite odvisnosti Inspectorja

Uredite inspector/package-lock.json: posodobite ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

📝 Opomba: Ta datoteka vsebuje obsežne definicije odvisnosti. Spodaj je prikazana osnovna struktura – celotna vsebina zagotavlja pravilno rešitev odvisnosti.

⚡ Celoten Package Lock: Celoten package-lock.json vsebuje približno 3000 vrstic definicij odvisnosti. Zgoraj je prikazana ključna struktura – za popolno rešitev uporabite priloženo datoteko.

Korak 5: Nastavite odpravljanje napak v VS Code

Opomba: Prosimo, kopirajte datoteko na navedeni poti, da zamenjate ustrezno lokalno datoteko

5a. Posodobite konfiguracijo zagona

Uredite .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
    }
  ]
}

Uredite .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"
    }
  ]
}

🚀 Zagon in testiranje vašega MCP strežnika

Korak 6: Namestite odvisnosti

Po izvedbi konfiguracijskih sprememb zaženite naslednje ukaze:

Namestite Python odvisnosti:

uv sync

Namestite odvisnosti Inspectorja:

cd inspector
npm install

Korak 7: Odpravljanje napak z Agent Builderjem

Pritisnite F5 ali uporabite konfiguracijo "Debug in Agent Builder"
Izberite sestavljeno konfiguracijo v debug panelu
Počakajte, da se strežnik zažene in odpre Agent Builder
Preizkusite vaš weather MCP strežnik z naravnimi jezikovnimi poizvedbami

Vnesite poziv, kot je ta

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

Korak 8: Odpravljanje napak z MCP Inspectorjem

Uporabite konfiguracijo "Debug in Inspector" (Edge ali Chrome)
Odprite vmesnik Inspectorja na http://localhost:6274
Raziskujte interaktivno testno okolje:
- Ogled razpoložljivih orodij
- Testiranje izvajanja orodij
- Spremljanje omrežnih zahtevkov
- Odpravljanje napak odgovorov strežnika

🎯 Ključni rezultati učenja

Z dokončanjem te delavnice ste:

Ustvarili lastni MCP strežnik z uporabo AI Toolkit predlog
Nadgradili na najnovejši MCP SDK (v1.9.3) za izboljšano funkcionalnost
Nastavili profesionalne delovne procese odpravljanja napak za Agent Builder in Inspector
Namestili MCP Inspector za interaktivno testiranje strežnika
Obvladali konfiguracije odpravljanja napak v VS Code za razvoj MCP

🔧 Raziskane napredne funkcije

Funkcija	Opis	Primer uporabe
MCP Python SDK v1.9.3	Najnovejša implementacija protokola	Sodobni razvoj strežnikov
MCP Inspector 0.14.0	Interaktivno orodje za odpravljanje napak	Testiranje strežnika v realnem času
VS Code Debugging	Integrirano razvojno okolje	Profesionalni delovni proces odpravljanja napak
Agent Builder integracija	Neposredna povezava z AI Toolkit	Celovito testiranje agentov

📚 Dodatni viri

🎉 Čestitke! Uspešno ste zaključili Lab 3 in zdaj lahko ustvarjate, odpravljate napake in nameščate lastne MCP strežnike z uporabo profesionalnih razvojnih procesov.

🔜 Nadaljujte na naslednji modul

Ste pripravljeni uporabiti svoje MCP veščine v resničnem razvojnem procesu? Nadaljujte na Modul 4: Praktični razvoj MCP - lastni GitHub Clone strežnik, kjer boste:

Zgradili produkcijsko pripravljen MCP strežnik za avtomatizacijo operacij z GitHub repozitoriji
Implementirali funkcionalnost kloniranja GitHub repozitorijev preko MCP
Integrirali lastne MCP strežnike z VS Code in GitHub Copilot Agent Mode
Testirali in nameščali lastne MCP strežnike v produkcijskih okoljih
Naučili se praktične avtomatizacije delovnih procesov za razvijalce

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo AI prevajalske storitve Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

🔧 Modul 3: Napredni razvoj MCP z AI Toolkit

🎯 Cilji učenja

📋 Predpogoji

🏗️ Kaj boste ustvarili

🔧 Pregled osnovnih komponent

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Korak za korakom implementacija

Korak 1: Ustvarite WeatherAgent v Agent Builderju

Korak 2: Inicializirajte MCP Server projekt

Korak 3: Odprite in preglejte projekt

Korak 4: Nadgradite na najnovejši MCP SDK

4a. Posodobite Python odvisnosti

4b. Posodobite konfiguracijo Inspectorja

4c. Posodobite odvisnosti Inspectorja

Korak 5: Nastavite odpravljanje napak v VS Code

5a. Posodobite konfiguracijo zagona

🚀 Zagon in testiranje vašega MCP strežnika

Korak 6: Namestite odvisnosti

Korak 7: Odpravljanje napak z Agent Builderjem

Korak 8: Odpravljanje napak z MCP Inspectorjem

🎯 Ključni rezultati učenja

🔧 Raziskane napredne funkcije

📚 Dodatni viri

🔜 Nadaljujte na naslednji modul

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

🔧 Modul 3: Napredni razvoj MCP z AI Toolkit

🎯 Cilji učenja

📋 Predpogoji

🏗️ Kaj boste ustvarili

🔧 Pregled osnovnih komponent

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Korak za korakom implementacija

Korak 1: Ustvarite WeatherAgent v Agent Builderju

Korak 2: Inicializirajte MCP Server projekt

Korak 3: Odprite in preglejte projekt

Korak 4: Nadgradite na najnovejši MCP SDK

4a. Posodobite Python odvisnosti

4b. Posodobite konfiguracijo Inspectorja

4c. Posodobite odvisnosti Inspectorja

Korak 5: Nastavite odpravljanje napak v VS Code

5a. Posodobite konfiguracijo zagona

🚀 Zagon in testiranje vašega MCP strežnika

Korak 6: Namestite odvisnosti

Korak 7: Odpravljanje napak z Agent Builderjem

Korak 8: Odpravljanje napak z MCP Inspectorjem

🎯 Ključni rezultati učenja

🔧 Raziskane napredne funkcije

📚 Dodatni viri

🔜 Nadaljujte na naslednji modul