🔧 Модуль 3: Розширена розробка MCP з AI Toolkit

🎯 Цілі навчання

До кінця цієї лабораторної роботи ви зможете:

✅ Створювати власні MCP сервери за допомогою AI Toolkit
✅ Налаштовувати та використовувати останню версію MCP Python SDK (v1.9.3)
✅ Налаштовувати та використовувати MCP Inspector для налагодження
✅ Налагоджувати MCP сервери як у середовищі Agent Builder, так і в Inspector
✅ Розуміти розширені робочі процеси розробки MCP серверів

📋 Вимоги

Завершення Лабораторної роботи 2 (Основи MCP)
VS Code з встановленим розширенням AI Toolkit
Середовище Python 3.10+
Node.js та npm для налаштування Inspector

🏗️ Що ви створите

У цій лабораторній роботі ви створите Weather MCP Server, який демонструє:

Власну реалізацію MCP сервера
Інтеграцію з AI Toolkit Agent Builder
Професійні робочі процеси налагодження
Сучасні патерни використання MCP SDK

🔧 Огляд основних компонентів

🐍 MCP Python SDK

Python SDK для Model Context Protocol забезпечує основу для створення власних MCP серверів. Ви використовуватимете версію 1.9.3 з покращеними можливостями налагодження.

🔍 MCP Inspector

Потужний інструмент для налагодження, який надає:

Моніторинг сервера в реальному часі
Візуалізацію виконання інструментів
Перевірку мережевих запитів/відповідей
Інтерактивне тестове середовище

📖 Покрокова реалізація

Крок 1: Створення WeatherAgent в Agent Builder

Запустіть Agent Builder у VS Code через розширення AI Toolkit
Створіть нового агента з наступною конфігурацією:
- Ім’я агента: WeatherAgent

Крок 2: Ініціалізація проекту MCP Server

Перейдіть у Tools → Add Tool в Agent Builder
Виберіть "MCP Server" зі списку доступних опцій
Обрати "Create A new MCP Server"
Виберіть шаблон python-weather
Назвіть сервер: weather_mcp

Крок 3: Відкрийте та ознайомтесь з проектом

Відкрийте згенерований проект у VS Code

Перегляньте структуру проекту:

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

Крок 4: Оновлення до останньої версії MCP SDK

🔍 Чому оновлювати? Ми хочемо використовувати останню версію MCP SDK (v1.9.3) та сервіс Inspector (0.14.0) для розширених функцій і кращих можливостей налагодження.

4a. Оновлення Python-залежностей

Відредагуйте pyproject.toml: оновіть ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Оновлення конфігурації Inspector

Відредагуйте inspector/package.json: оновіть ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Оновлення залежностей Inspector

Відредагуйте inspector/package-lock.json: оновіть ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

📝 Примітка: Цей файл містить велику кількість визначень залежностей. Нижче наведена основна структура — повний вміст забезпечує коректне розв’язання залежностей.

⚡ Повний Package Lock: Повний файл package-lock.json містить близько 3000 рядків визначень залежностей. Вище показана ключова структура — використовуйте наданий файл для повного розв’язання залежностей.

Крок 5: Налаштування налагодження у VS Code

Примітка: Будь ласка, скопіюйте файл у вказаному шляху, щоб замінити відповідний локальний файл

5a. Оновлення конфігурації запуску

Відредагуйте .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
    }
  ]
}

Відредагуйте .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"
    }
  ]
}

🚀 Запуск і тестування вашого MCP сервера

Крок 6: Встановлення залежностей

Після внесення змін у конфігурацію виконайте наступні команди:

Встановлення Python-залежностей:

uv sync

Встановлення залежностей Inspector:

cd inspector
npm install

Крок 7: Налагодження через Agent Builder

Натисніть F5 або використайте конфігурацію "Debug in Agent Builder"
Виберіть compound конфігурацію у панелі налагодження
Дочекайтесь запуску сервера та відкриття Agent Builder
Перевірте роботу вашого weather MCP сервера за допомогою запитів природною мовою

Введіть запит, наприклад

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

Крок 8: Налагодження через MCP Inspector

Використайте конфігурацію "Debug in Inspector" (Edge або Chrome)
Відкрийте інтерфейс Inspector за адресою http://localhost:6274
Ознайомтесь з інтерактивним тестовим середовищем:
- Перегляд доступних інструментів
- Тестування виконання інструментів
- Моніторинг мережевих запитів
- Налагодження відповідей сервера

🎯 Основні результати навчання

Виконавши цю лабораторну роботу, ви:

Створили власний MCP сервер за допомогою шаблонів AI Toolkit
Оновилися до останньої версії MCP SDK (v1.9.3) для розширеної функціональності
Налаштували професійні робочі процеси налагодження для Agent Builder та Inspector
Налаштували MCP Inspector для інтерактивного тестування сервера
Опановували конфігурації налагодження у VS Code для розробки MCP

🔧 Розглянуті розширені можливості

Функція	Опис	Сценарій використання
MCP Python SDK v1.9.3	Остання реалізація протоколу	Сучасна розробка серверів
MCP Inspector 0.14.0	Інтерактивний інструмент налагодження	Тестування сервера в реальному часі
Налагодження у VS Code	Інтегроване середовище розробки	Професійний робочий процес налагодження
Інтеграція з Agent Builder	Пряме підключення AI Toolkit	Повне тестування агента

📚 Додаткові ресурси

🎉 Вітаємо! Ви успішно завершили Лабораторну роботу 3 і тепер можете створювати, налагоджувати та розгортати власні MCP сервери, використовуючи професійні робочі процеси розробки.

🔜 Продовжуйте до наступного модуля

Готові застосувати свої навички MCP у реальному робочому процесі розробки? Продовжуйте до Модуль 4: Практична розробка MCP - власний сервер клонування GitHub, де ви:

Створите готовий до продакшену MCP сервер для автоматизації операцій з репозиторіями GitHub
Реалізуєте функціонал клонування репозиторіїв GitHub через MCP
Інтегруєте власні MCP сервери з VS Code та GitHub Copilot Agent Mode
Тестуватимете та розгортатимете MCP сервери у продакшен-середовищах
Навчитеся практичній автоматизації робочих процесів для розробників

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

🔧 Модуль 3: Розширена розробка MCP з AI Toolkit

🎯 Цілі навчання

📋 Вимоги

🏗️ Що ви створите

🔧 Огляд основних компонентів

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Покрокова реалізація

Крок 1: Створення WeatherAgent в Agent Builder

Крок 2: Ініціалізація проекту MCP Server

Крок 3: Відкрийте та ознайомтесь з проектом

Крок 4: Оновлення до останньої версії MCP SDK

4a. Оновлення Python-залежностей

4b. Оновлення конфігурації Inspector

4c. Оновлення залежностей Inspector

Крок 5: Налаштування налагодження у VS Code

5a. Оновлення конфігурації запуску

🚀 Запуск і тестування вашого MCP сервера

Крок 6: Встановлення залежностей

Крок 7: Налагодження через Agent Builder

Крок 8: Налагодження через MCP Inspector

🎯 Основні результати навчання

🔧 Розглянуті розширені можливості

📚 Додаткові ресурси

🔜 Продовжуйте до наступного модуля

FilesExpand file tree

README.md

Latest commit

History

README.md

File metadata and controls

🔧 Модуль 3: Розширена розробка MCP з AI Toolkit

🎯 Цілі навчання

📋 Вимоги

🏗️ Що ви створите

🔧 Огляд основних компонентів

🐍 MCP Python SDK

🔍 MCP Inspector

📖 Покрокова реалізація

Крок 1: Створення WeatherAgent в Agent Builder

Крок 2: Ініціалізація проекту MCP Server

Крок 3: Відкрийте та ознайомтесь з проектом

Крок 4: Оновлення до останньої версії MCP SDK

4a. Оновлення Python-залежностей

4b. Оновлення конфігурації Inspector

4c. Оновлення залежностей Inspector

Крок 5: Налаштування налагодження у VS Code

5a. Оновлення конфігурації запуску

🚀 Запуск і тестування вашого MCP сервера

Крок 6: Встановлення залежностей

Крок 7: Налагодження через Agent Builder

Крок 8: Налагодження через MCP Inspector

🎯 Основні результати навчання

🔧 Розглянуті розширені можливості

📚 Додаткові ресурси

🔜 Продовжуйте до наступного модуля