wehub/microsoft--mcp-for-beginners
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Deployments Models Agent Notes Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
main
microsoft--mcp-for-beginners/translations/cs/10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3
T
History

README.md

🔧 Modul 3: Pokročilý vývoj MCP s Microsoft Foundry Toolkit

Duration Microsoft Foundry Toolkit Python MCP SDK Inspector

🎯 Výukové cíle

Na konci tohoto laboratoře budete schopni:

  • ✅ Vytvořit vlastní MCP servery pomocí Microsoft Foundry Toolkit
  • ✅ Nakonfigurovat a používat nejnovější MCP Python SDK (verze 1.9.3)
  • ✅ Nastavit a využít MCP Inspector pro ladění
  • ✅ Ladit MCP servery jak v prostředí Agent Builder, tak v Inspectoru
  • ✅ Pochopit pokročilé pracovní postupy vývoje MCP serverů

📋 Předpoklady

  • Dokončení Laboratoře 2 (Základy MCP)
  • VS Code s nainstalovaným rozšířením Microsoft Foundry Toolkit
  • Python 3.10+ prostředí
  • Node.js a npm pro nastavení Inspectoru

🏗️ Co vytvoříte

V této laboratoři vytvoříte Weather MCP Server, který demonstruje:

  • Implementaci vlastního MCP serveru
  • Integraci s Microsoft Foundry Toolkit Agent Builderem
  • Profesionální pracovní postupy ladění
  • Moderní vzory použití MCP SDK

🔧 Přehled základních komponent

🐍 MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK poskytuje základy pro vytváření vlastních MCP serverů. Použijete verzi 1.9.3 s rozšířenými možnostmi ladění.

🔍 MCP Inspector

Výkonný nástroj pro ladění, který nabízí:

  • Monitorování serveru v reálném čase
  • Vizualizaci spouštění nástrojů
  • Kontrolu síťových požadavků/odpovědí
  • Interaktivní testovací prostředí

📖 Implementace krok za krokem

Krok 1: Vytvoření WeatherAgenta v Agent Builderu

  1. Spusťte Agent Builder ve VS Code přes rozšíření Microsoft Foundry Toolkit
  2. Vytvořte nového agenta s následující konfigurací:
    • Název agenta: WeatherAgent

Agent Creation

Krok 2: Inicializace projektu MCP serveru

  1. Přejděte do Tools → Add Tool v Agent Builderu
  2. Vyberte "MCP Server" z dostupných možností
  3. Zvolte "Create A new MCP Server"
  4. Vyberte šablonu python-weather
  5. Pojmenujte svůj server: weather_mcp

Python Template Selection

Krok 3: Otevřete a prozkoumejte projekt

  1. Otevřete vygenerovaný projekt v VS Code
  2. Prohlédněte si strukturu 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: Aktualizace na nejnovější MCP SDK

🔍 Proč aktualizovat? Chceme používat nejnovější MCP SDK (verze 1.9.3) a službu Inspector (0.14.0) pro rozšířené funkce a lepší možnosti ladění.

4a. Aktualizace Python závislostí

Upravte pyproject.toml: aktualizujte ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Aktualizace konfigurace Inspectoru

Upravte inspector/package.json: aktualizujte ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Aktualizace závislostí Inspectoru

Upravte inspector/package-lock.json: aktualizujte ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

📝 Poznámka: Tento soubor obsahuje rozsáhlé definice závislostí. Níže je základní struktura – celý obsah zajišťuje správné vyřešení závislostí.

⚡ Kompletní zámek balíčků: Kompletní package-lock.json má ~3000 řádků definic závislostí. Výše uvedená ukázka obsahuje klíčovou strukturu – pro úplné vyřešení závislostí použijte poskytnutý soubor.

Krok 5: Konfigurace ladění ve VS Code

Poznámka: Prosím zkopírujte soubor na určené cestě tak, aby nahradil odpovídající lokální soubor

5a. Aktualizace konfiguračního souboru spuštění

Upravte .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"
    }
  ]
}

🚀 Spuštění a testování vašeho MCP serveru

Krok 6: Instalace závislostí

Po provedení konfiguračních změn spusťte následující příkazy:

Instalace Python závislostí:

uv sync

Instalace závislostí Inspectoru:

cd inspector
npm install

Krok 7: Ladění v Agent Builderu

  1. Stiskněte F5 nebo použijte konfiguraci "Debug in Agent Builder"
  2. Vyberte složenou konfiguraci z ladícího panelu
  3. Počkejte na spuštění serveru a otevření Agent Builderu
  4. Otestujte svůj weather MCP server pomocí dotazů v přirozeném jazyce

Zadejte prompt jako tento

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

Agent Builder Debug Result

Krok 8: Ladění v MCP Inspectoru

  1. Použijte konfiguraci "Debug in Inspector" (Edge nebo Chrome)
  2. Otevřete rozhraní Inspectoru na adrese http://localhost:6274
  3. Prozkoumejte interaktivní testovací prostředí:
    • Prohlížejte dostupné nástroje
    • Testujte spouštění nástrojů
    • Sledujte síťové požadavky
    • Laděte odpovědi serveru

MCP Inspector Interface

🎯 Klíčové dosažené výsledky

Úspěšným dokončením této laboratoře jste:

  • Vytvořili vlastní MCP server pomocí šablon Microsoft Foundry Toolkit
  • Aktualizovali na nejnovější MCP SDK (verze 1.9.3) pro rozšířenou funkcionalitu
  • Nakonfigurovali profesionální pracovní postupy ladění pro Agent Builder i Inspector
  • Nastavili MCP Inspector pro interaktivní testování serveru
  • Ovládáte konfigurace ladění ve VS Code pro vývoj MCP

🔧 Prozkoumané pokročilé funkce

Funkce Popis Případ použití
MCP Python SDK v1.9.3 Nejnovější implementace protokolu Moderní vývoj serverů
MCP Inspector 0.14.0 Interaktivní nástroj pro ladění Testování serveru v reálném čase
Ladění ve VS Code Integrované vývojové prostředí Profesionální pracovní postup ladění
Integrace s Agent Builderem Přímé propojení s Microsoft Foundry Toolkit Kompletní testování agenta

📚 Další zdroje

🎉 Gratulujeme! Úspěšně jste dokončili Laboratoř 3 a nyní můžete vytvářet, ladit a nasazovat vlastní MCP servery využívajíc profesionální pracovní postupy vývoje.

🔜 Pokračujte do dalšího modulu

Jste připraveni aplikovat své MCP dovednosti v reálném vývojovém workflow? Pokračujte do Modulu 4: Praktický vývoj MCP - Vlastní server klonování GitHubu, kde:

  • Vytvoříte produkčně připravený MCP server automatizující operace s repozitáři GitHubu
  • Implementujete funkci klonování repozitářů GitHub přes MCP
  • Integrujete vlastní MCP servery s VS Code a režimem agenta GitHub Copilot
  • Testujete a nasadíte vlastní MCP servery v produkčním prostředí
  • Naučíte se praktickou automatizaci pracovních toků pro vývojáře

Prohlášení o omezení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. Přestože usilujeme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vzniklé použitím tohoto překladu.

Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink