# 🔧 Module 3: Microsoft Foundry Toolkit ဖြင့် အဆင့်မြင့် MCP ဖွံ့ဖြိုးမှု ![Duration](https://img.shields.io/badge/Duration-20_minutes-blue?style=flat-square) ![Microsoft Foundry Toolkit](https://img.shields.io/badge/Microsoft_Foundry_Toolkit-Required-orange?style=flat-square) ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-green?style=flat-square) ![MCP SDK](https://img.shields.io/badge/MCP_SDK-1.9.3-purple?style=flat-square) ![Inspector](https://img.shields.io/badge/MCP_Inspector-0.14.0-blue?style=flat-square) ## 🎯 သင်ယူရမည့် ရည်မှန်းချက်များ ဤဓာတ်သိမ်းပြီးတော့ သင်အောက်ပါအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါလိမ့်မည်- - ✅ Microsoft Foundry Toolkit ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာများ ဖန်တီးနိုင်ခြင်း - ✅ နောက်ဆုံး MCP Python SDK (v1.9.3) ကို ပြင်ဆင် အသုံးပြုနိုင်မှု - ✅ MCP Inspector ကို စနစ်တကျ ဖွင့်၍ ပြတ်သားသေချာစွာ အသုံးပြုနိုင်ခြင်း - ✅ Agent Builder နှင့် Inspector ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် MCP ဆာဗာများကို ပြဿနာရှာဖွေပြင်ဆင်နိုင်ခြင်း - ✅ အဆင့်မြင့် MCP ဆာဗာ ဖွံ့ဖြိုးမှုလုပ်ငန်းစဉ်များ နားလည်ခြင်း ## 📋 လိုအပ်ချက်များ - Lab 2 (MCP အခြေခံစနစ်) ပြီးမြောက်ပြီးသား ဖြစ်ရမည် - VS Code တွင် Microsoft Foundry Toolkit ထည့်သွင်းပြီး အသုံးပြုနိုင်ခြင်း - Python 3.10+ ပတ်ဝန်းကျင် - Inspector အသုံးပြုရန် Node.js နှင့် npm တပ်ဆင်ပြီးဖြစ်ရမည် ## 🏗️ သင်တည်ဆောက်မည့် အရာ ဤလက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုပြုလုပ်ကာ သင် တည်ဆောက်မည့် **ဟာသဝေ MCP ဆာဗာ** သည်- - စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း - Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder နဲ့ ပေါင်းစပ် ဆက်သွယ်ခြင်း - အလုပ်ကျွမ်းကျင်သည့် ပြဿနာရှာ‌ဖွေရန် လုပ်ငန်းစဉ်များ - ခေတ်မီ MCP SDK အသုံးပြုပုံ များ --- ## 🔧 အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ ကြည့်ရှုခြင်း ### 🐍 MCP Python SDK Model Context Protocol Python SDK သည် စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာများ တည်ဆောက်ရာ အခြေခံဖြစ်သည်။ သင်သည် version 1.9.3 ကို ပြဿနာရှာဖွေမှုတိုးတက်မှုများနှင့် အသုံးပြုပါမည်။ ### 🔍 MCP Inspector ပြဿနာရှာဖွေရေးအတွက် စူးစမ်းစစ်ဆေးမှုကိရိယာ အလိုအလျောက် ရရှိသည်- - အချိန်နဲ့တပြေးညီ ဆာဗာစောင့်ကြည့်ခြင်း - ကိရိယာ လည်ပတ်မှုမြင်ကွင်း - ကွန်ယက် တောင်းဆိုမှု/တုံ့ပြန်မှု စစ်ဆေးမှု - အပြန်အလှန် စမ်းသပ်နိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင် --- ## 📖 အဆင့်ချင်းဆင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း ### အဆင့် ၁: Agent Builder တွင် WeatherAgent ဖန်တီးခြင်း 1. VS Code တွင် Microsoft Foundry Toolkit extension မှတဆင့် **Agent Builder ကို ဖွင့်ပါ** 2. အောက်ပါရည်ညွှန်းချက်ဖြင့် **အေးဂျင့်အသစ်တစ်ခု ဖန်တီးပါ** - အေးဂျင့်အမည်: `WeatherAgent` ![Agent Creation](../../../../translated_images/my/Agent.c9c33f6a412b4cde.webp) ### အဆင့် ၂: MCP ဆာဗာ ပရောဂျက် စတင်တည်ဆောက်ခြင်း 1. Agent Builder တွင် **Tools → Add Tool** သို့ သွားပါ 2. ရွေးချယ်မှုအဖြစ် **“MCP Server”** ကိုရွေးပါ 3. **“Create A new MCP Server”** ကို ရွေးချယ်ပါ 4. `python-weather` နမူနာကို ရွေးချယ်ပါ 5. ဆာဗာအမည်ကိုရေးပါ - `weather_mcp` ![Python Template Selection](../../../../translated_images/my/Pythontemplate.9d0a2913c6491500.webp) ### အဆင့် ၃: ပရောဂျက်ကို ဖွင့်ပြီး စစ်ဆေးပါ 1. VS Code တွင် ဖန်တီးထားသော ပရောဂျက်ဖိုင်များကို ဖွင့်ပါ 2. ပရောဂျက်အဆောက်အအုံကို သုံးသပ်ပါ။ ``` weather_mcp/ ├── src/ │ ├── __init__.py │ └── server.py ├── inspector/ │ ├── package.json │ └── package-lock.json ├── .vscode/ │ ├── launch.json │ └── tasks.json ├── pyproject.toml └── README.md ``` ### အဆင့် ၄: နောက်ဆုံး MCP SDK သို့ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း > **🔍 အဆင့်မြှင့်တင်ရန် အကြောင်းရင်း**: နောက်ဆုံး MCP SDK (v1.9.3) နှင့် Inspector ဝန်ဆောင်မှု (0.14.0) ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ချက်များ မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။ #### 4a. Python Dependencies များကို ပြင်ဆင်ခြင်း **`pyproject.toml` ကို ပြင်ပါ:** [./code/weather_mcp/pyproject.toml](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/pyproject.toml) မှ #### 4b. Inspector ဖိုင်ပြင်ဆင်ခြင်း **`inspector/package.json` ကို ပြင်ပါ:** [./code/weather_mcp/inspector/package.json](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/inspector/package.json) #### 4c. Inspector Dependencies ပြင်ဆင်ခြင်း **`inspector/package-lock.json` ကို ပြင်ပါ:** [./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/inspector/package-lock.json) > **📝 မှတ်ချက်:** ဤဖိုင်တွင် ခိုင်မာသော dependency ဖော်ပြချက်များပါဝင်သည်။ အောက်တွင် လိုအပ်သော အချိုးအစားပုံစံကို ဖော်ပြထားပြီး စုံလင်သောဖိုင်ပေးထားပါသည်။ > **⚡ ပြည့်စုံသော Package Lock:** ပြည့်စုံသော package-lock.json တွင် dependency ဖော်ပြချက် ~3000 လိုင်းရှိသည်။ အထက်ဖော်ပြသည့်အတိုင်း လိုအပ်ချက်ကို အသေးစိတ်သိရန် ဖိုင်အား အသုံးပြုပါ။ ### အဆင့် ၅: VS Code Debugging ပြင်ဆင်ခြင်း *မှတ်ချက်: ဖိုင်များကို သတ်မှတ်နေရာတွင် ကူးယူ ထည့်သွင်းပေးပါ* #### 5a. Launch Configuration ပြင်ဆင်ခြင်း **`.vscode/launch.json` ကို ပြင်ပါ။** ```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 } ] } ``` **`.vscode/tasks.json` ကို ပြင်ဆင်ပါ။** ``` { "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" } ] } ``` --- ## 🚀 MCP ဆာဗာကို ပြေးဆွဲပြီး စမ်းသပ်ခြင်း ### အဆင့် ၆: Dependencies များ ထည့်သွင်းခြင်း ပြင်ဆင်မှုများ ပြီးဆုံး၍ အောက်ပါ command များကို ပြုလုပ်ပါ- **Python dependencies ထည့်သွင်းရန်:** ```bash uv sync ``` **Inspector dependencies ထည့်သွင်းရန်:** ```bash cd inspector npm install ``` ### အဆင့် ၇: Agent Builder ဖြင့် Debug ပြုလုပ်ခြင်း 1. **F5 ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ** သို့မဟုတ် **"Debug in Agent Builder"** configuration ကို အသုံးပြုပါ 2. Debug panel မှ compound configuration ကို ရွေးချယ်ပါ 3. ဆာဗာ စတင်ပြီး Agent Builder ဖွင့်လှစ်မှသာ စောင့်ပါ 4. သဘာဝဘာသာ စကားဖြင့် weather MCP ဆာဗာကို စမ်းသပ် ကြည့်ပါ အောက်ပါပုံစံဖြင့် input ပေးပါ SYSTEM_PROMPT ``` You are my weather assistant ``` USER_PROMPT ``` How's the weather like in Seattle ``` ![Agent Builder Debug Result](../../../../translated_images/my/Result.6ac570f7d2b1d538.webp) ### အဆင့် ၈: MCP Inspector ဖြင့် Debug ပြုလုပ်ခြင်း 1. **"Debug in Inspector"** configuration ကို သုံးပါ (Edge သို့ Chrome) 2. Inspector အင်တာဖေ့စ်ကို `http://localhost:6274` တွင် ဖွင့်ပါ 3. အပြန်အလှန် စမ်းသပ်နိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်များကို ရှာဖွေလိုက်ပါ- - ရရှိနိုင်သည့် ကိရိယာများ ကြည့်ရှုခြင်း - ကိရိယာ လည်ပတ်မှု စမ်းသပ်ခြင်း - ကွန်ယက် တောင်းဆိုမှုများ စောင့်ကြည့်ခြင်း - ဆာဗာ တုံ့ပြန်မှုများ ပြဿနာရှာဖွေရေး ![MCP Inspector Interface](../../../../translated_images/my/Inspector.5672415cd02fe873.webp) --- ## 🎯 အဓိကသင်ယူသည့်အချက်များ ဤလက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးရာတွင် သင်မှာ- - [x] Microsoft Foundry Toolkit နမူနာများကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာ ဖန်တီးတတ်ခြင်း - [x] လုပ်ဆောင်ချက်များ မြှင့်တင်ရန် နောက်ဆုံး MCP SDK (v1.9.3) သို့ အဆင့်မြှင့်တင်ထားခြင်း - [x] Agent Builder နှင့် Inspector နှစ်ခုလုံးအတွက် အလုပ်ကျွမ်းကျင်သည့် ပြဿနာရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းစဉ်များ ပြင်ဆင်ထားခြင်း - [x] အပြန်အလှန် စမ်းသပ်နိုင်ရန် MCP Inspector သတ်မှတ်ထားခြင်း - [x] MCP ဖွံ့ဖြိုးမှုအတွက် VS Code debugging ဖြေရှင်းချက်များကျွမ်းကျင်စွာ အသုံးပြုနိုင်ခြင်း ## 🔧 အဆင့်မြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ ရှာဖွေမှု | လုပ်ဆောင်ချက် | ဖေါ်ပြချက် | အသုံးပြုမှု | |---------|-------------|----------| | **MCP Python SDK v1.9.3** | နောက်ဆုံး protocol အကောင်အထည်ဖော်မှု | ခေတ်မီဆာဗာဖွံ့ဖြိုးမှု | | **MCP Inspector 0.14.0** | အပြန်အလှန် ပြဿနာရှာဖွေရေးကိရိယာ | အချိန်နဲ့တပြေးညီ ဆာဗာ စမ်းသပ်မှု | | **VS Code Debugging** | ပေါင်းစပ်တာဝန်ခံဖွံ့ဖြိုးရေးပတ်ဝန်းကျင် | အလုပ်ကျွမ်းကျင် ပြဿနာရှာဖွေရေး | | **Agent Builder ပေါင်းစပ်မှု** | Microsoft Foundry Toolkit နဲ့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှု | အေးဂျင့် စမ်းသပ်မှု အဆုံးအဖြတ် | ## 📚 ထပ်ဆင့် အရင်းအမြစ်များ - [MCP Python SDK Documentation](https://modelcontextprotocol.io/docs/sdk/python) - [Microsoft Foundry Toolkit Extension Guide](https://code.visualstudio.com/docs/ai/ai-toolkit) - [VS Code Debugging Documentation](https://code.visualstudio.com/docs/editor/debugging) - [Model Context Protocol Specification](https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture) --- **🎉 ဂုဏ်ယူပါတယ်!** သင် Lab 3 ကို အောင်မြင်စွာပြီးမြောက်ပြီး စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာများ ဖန်တီး၊ ပြဿနာရှာဖွေရေးနှင့် ထုတ်အုံးခြင်းတို့ကို အလုပ်ကျွမ်းကျင်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ ### 🔜 နောက် Module ကို ဆက်လုပ်ရန် သင်၏ MCP ကျွမ်းကျင်မှုများကို လက်တွေ့လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုရန် ပြင်ဆင်လျှက်ရှိပါသလား? **[Module 4: Practical MCP Development - Custom GitHub Clone Server](../lab4/README.md)** သို့ ဆက်လက်သွားပါ။ အဲဒီမှာ သင်သည်- - ထုတ်လုပ်မှုအသင့် MCP ဆာဗာ တည်ဆောက်၍ GitHub repository လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်စီမံနိုင်ပါမည် - MCP မှတစ်ဆင့် GitHub repository ကို ကလုန်းလုပ်ဆောင်ချက် ထည့်သွင်းနိုင်မည် - စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာများကို VS Code နှင့် GitHub Copilot Agent Mode တို့နှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်မည် - စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာများကို ထုတ်လုပ်မှု ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် စမ်းသပ်၊ ထုတ်လုပ်နိုင်မည် - ဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက် လက်တွေ့ workflow automation ပညာရပ်များ သင်ယူနိုင်မည် --- **ပြောကြားချက်** ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း၊ စက်ကိရိယာဘာသာပြန်ခြင်းများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် လိုအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်သည်။ အရေးကြီးသည့် သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်သူဝန်ဆောင်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။