Weather MCP Server

Ini adalah contoh MCP Server dalam Python yang mengimplementasikan alat cuaca dengan respons tiruan. Ini dapat digunakan sebagai kerangka dasar untuk MCP Server Anda sendiri. Ini mencakup fitur-fitur berikut:

Weather Tool: Alat yang menyediakan informasi cuaca tiruan berdasarkan lokasi yang diberikan.
Connect to Agent Builder: Fitur yang memungkinkan Anda menghubungkan server MCP ke Agent Builder untuk pengujian dan debugging.
Debug in MCP Inspector: Fitur yang memungkinkan Anda mendebug MCP Server menggunakan MCP Inspector.

Memulai dengan template Weather MCP Server

Prasyarat

Untuk menjalankan MCP Server di mesin pengembangan lokal Anda, Anda memerlukan:

Python

(Opsional - jika Anda lebih suka uv) uv

Python Debugger Extension

Persiapkan lingkungan

Ada dua pendekatan untuk mengatur lingkungan untuk proyek ini. Anda dapat memilih salah satu berdasarkan preferensi Anda.

Catatan: Muat ulang VSCode atau terminal untuk memastikan python dalam lingkungan virtual digunakan setelah membuat lingkungan virtual.

Pendekatan	Langkah-langkah
Menggunakan `uv`	1. Buat lingkungan virtual: `uv venv` 2. Jalankan Perintah VSCode "Python: Select Interpreter" dan pilih python dari lingkungan virtual yang dibuat 3. Instal dependensi (termasuk dependensi pengembangan): `uv pip install -r pyproject.toml --extra dev`
Menggunakan `pip`	1. Buat lingkungan virtual: `python -m venv .venv` 2. Jalankan Perintah VSCode "Python: Select Interpreter" dan pilih python dari lingkungan virtual yang dibuat 3. Instal dependensi (termasuk dependensi pengembangan): `pip install -e .[dev]`

Setelah menyiapkan lingkungan, Anda dapat menjalankan server di mesin pengembangan lokal Anda melalui Agent Builder sebagai MCP Client untuk memulai:

Buka panel Debug VS Code. Pilih Debug in Agent Builder atau tekan F5 untuk memulai debugging MCP server.
Gunakan Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder untuk menguji server dengan prompt ini. Server akan terhubung otomatis ke Agent Builder.
Klik Run untuk menguji server dengan prompt tersebut.

Selamat! Anda telah berhasil menjalankan Weather MCP Server di mesin pengembangan lokal Anda melalui Agent Builder sebagai MCP Client.

Apa saja yang termasuk dalam template

Folder / File	Isi
`.vscode`	Berkas VSCode untuk debugging
`.aitk`	Konfigurasi untuk Microsoft Foundry Toolkit
`src`	Kode sumber untuk weather mcp server

Cara mendebug Weather MCP Server

Catatan:

MCP Inspector adalah alat pengembangan visual untuk menguji dan mendebug server MCP.

Semua mode debugging mendukung breakpoint, sehingga Anda dapat menambahkan breakpoint di kode implementasi alat.

Mode Debug	Deskripsi	Langkah untuk debug
Agent Builder	Debug server MCP di Agent Builder melalui Microsoft Foundry Toolkit.	1. Buka panel Debug VS Code. Pilih `Debug in Agent Builder` dan tekan `F5` untuk mulai mendebug MCP server. 2. Gunakan Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder untuk menguji server dengan prompt ini. Server akan terhubung otomatis ke Agent Builder. 3. Klik `Run` untuk menguji server dengan prompt tersebut.
MCP Inspector	Debug server MCP menggunakan MCP Inspector.	1. Instal Node.js 2. Siapkan Inspector: `cd inspector` && `npm install` 3. Buka panel Debug VS Code. Pilih `Debug SSE in Inspector (Edge)` atau `Debug SSE in Inspector (Chrome)`. Tekan F5 untuk mulai debugging. 4. Saat MCP Inspector diluncurkan di browser, klik tombol `Connect` untuk menghubungkan MCP server ini. 5. Setelah itu Anda dapat `List Tools`, pilih alat, masukkan parameter, dan `Run Tool` untuk mendebug kode server Anda.

Port Default dan kustomisasi

Mode Debug	Port	Definisi	Kustomisasi	Catatan
Agent Builder	3001	tasks.json	Edit launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json untuk mengubah port di atas.	N/A
MCP Inspector	3001 (Server); 5173 dan 3000 (Inspector)	tasks.json	Edit launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json untuk mengubah port di atas.	N/A

Masukan

Jika Anda memiliki masukan atau saran untuk template ini, silakan buka issue di repository Microsoft Foundry Toolkit GitHub

Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk mencapai akurasi, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sah. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.