microsoft--mcp-for-beginners/translations/kn/10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/README.md

🔧 ಮೋಡ್ಯೂಲ್ 3: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌కಿಟ್‌తో ಉನ್ನತ MCP ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್

🎯 ಕಲಿಕಾ ಗುರಿಗಳು

ಈ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ, ನೀವು ಇವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ:

• ✅ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಬಳಸಿ ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ರಚಿಸುವುದು
• ✅ ಇತ್ತೀಚಿನ MCP Python SDK (v1.9.3) ಅನ್ನು ಸಂರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದು
• ✅ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್‌ಗೆ MCP ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸೆಟ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದು
• ✅ ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಮತ್ತು ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವುದು
• ✅ ಉನ್ನತ MCP ಸರ್ವರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

📋 ಮುಂಭಾಗಗಳು

• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ 2 (MCP ಮೂಲಭೂತಗಳು) ಸಮಾಪ್ತಿ
• ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಸ್ಥಾಪಿತ VS Code
• Python 3.10+ ಪರಿಸರ
• ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಸೆಟ್ ಅಪ್‌ಗೆ Node.js ಮತ್ತು npm

🏗️ ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಈ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ, ನೀವು ವೈದರ್ MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಿರಿ, ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್ ಅನುಷ್ಠಾನ
• ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್‌ಸೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ
• ವೃತ್ತಿಪರ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು
• ಆಧುನಿಕ MCP SDK ಬಳಕೆ ಮಾದರಿಗಳು

---

🔧 ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳ ಅವಲೋಕನ

🐍 MCP Python SDK

ಮಾದರಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಪೈಥಾನ್ SDK ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು 1.9.3 ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿದ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.

🔍 MCP ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್

ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಾಧನ ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ನೈಜಕಾಲ ಸರ್ವರ್ ಪರಿ೯ವೇಶನ
• ಟೂಲ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
• ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿ/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
• ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರ

---

📖 ಹಂತ-ಹಂತ ಅನುಷ್ಠಾನ

ಹಂತ 1: ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ WeatherAgent ರಚನೆ

1. VS Code ನಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮೂಲಕ ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
2. ಕೆಳಗಿನ ಸಂರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಏಜೆಂಟ್ ರಚಿಸಿ:
   • ಏಜೆಂಟ್ ಹೆಸರು: WeatherAgent

ಹಂತ 2: MCP ಸರ್ವರ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆರಂಭಿಸಿ

1. ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ Tools → Add Tool ನಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಿ
2. ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಂದ "MCP Server" ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
3. "Create A new MCP Server" ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
4. python-weather ಟೆಂಪ್ಲೇಟನ್ನು ಆರಿಸಿ
5. ನಿಮ್ಮ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೆಸರು ನೀಡಿ: weather_mcp

ಹಂತ 3: ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಿ

1. ಪ್ರಜನನ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು VS Code ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯಿರಿ
2. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ರಚನೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆ:

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

ಹಂತ 4: ಇತ್ತೀಚಿನ MCP SDKಗೆ ನವೀಕರಿಸಿ

🔍 ಏಕೆ ನವೀಕರಿಸಬೇಕು? ಹೆಚ್ಚಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಇತ್ತೀಚಿನ MCP SDK (v1.9.3) ಮತ್ತು ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಸೇವೆ (0.14.0) ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.

4a. ಪೈಥಾನ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ

pyproject.toml ಸಂಪಾದಿಸಿ: ./code/weather_mcp/pyproject.toml ನವೀಕರಿಸಿ

4b. ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಸಂರಚನೆ ನವೀಕರಿಸಿ

inspector/package.json ಸಂಪಾದಿಸಿ: ./code/weather_mcp/inspector/package.json ನವೀಕರಿಸಿ

4c. ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ

inspector/package-lock.json ಸಂಪಾದಿಸಿ: ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json ನವೀಕರಿಸಿ

📝 ಸೂಚನೆ: ಈ ಕಡತದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಅವಲಂಬನಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿವೆ. ಕೆಳಗಿನದು ಅವಶ್ಯಕ ರಚನೆ — ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಷಯವು ಸರಿಯಾದ ಅವಲಂಬನಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

⚡ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಲಾಕ್: ಸಂಪೂರ್ಣ package-lock.json ನಲ್ಲಿ ~3000 ಸಾಲುಗಳ ಅವಲಂಬನಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿವೆ. ಮೇಲಿನವು ಪ್ರಮುಖ ರಚನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ — ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕೊಡಲಾದ ಕಡತವನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಹಂತ 5: VS Code ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಂರಚನೆ ಮಾಡಿ

ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಸೂಚಿಸಲಾದ ಮಾರ್ಗದ ಫೈಲ್ ನಕಲು ಮಾಡಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ

5a. ಲಾಂಚ್ ಸಂರಚನೆ ನವೀಕರಿಸಿ

.vscode/launch.json ಸಂಪಾದಿಸಿ:

{
  "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 ಸಂಪಾದಿಸಿ:

{
  "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"
    }
  ]
}

---

🚀 ನಿಮ್ಮ MCP ಸರ್ವರ್ ಓಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ

ಹಂತ 6: ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ

ಸಂರಚನೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ಮೇಲೆ, ಕೆಳಗಿನ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ:

ಪೈಥಾನ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:

uv sync

ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:

cd inspector
npm install

ಹಂತ 7: ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ನಲ್ಲಿ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಿ

1. F5 ಒತ್ತಿ ಅಥವಾ "Debug in Agent Builder" ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ
2. ಡಿಬಗ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್‌ನಿಂದ ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
3. ಸರ್ವರ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿಸಲು ಕಾಯಿರಿ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ತೆರೆಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ
4. ನೀವು ರಚಿಸಿದ weather MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ

ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಮೂದಿಸಿ

SYSTEM_PROMPT

You are my weather assistant

USER_PROMPT

How's the weather like in Seattle

ಹಂತ 8: MCP ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಿ

1. "Debug in Inspector" ಸಂರಚನೆಯನ್ನು (Edge ಅಥವಾ Chrome ನಲ್ಲಿ) ಬಳಸಿ
2. http://localhost:6274 ನಲ್ಲಿ ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ತೆರೆಯಿರಿ
3. ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರ ಅನ್ವೇಷಿಸಿ:
   • ಲಭ್ಯವಿರುವ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ
   • ಟೂಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ
   • ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ
   • ಸರ್ವರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮಾಡಿ

---

🎯 ಪ್ರಮುಖ ಕಲಿಕಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು

ಈ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮುಗಿಸಿದ್ದು, ನೀವು:

• ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್ ರಚಿಸಿದರು
• ಹೆಚ್ಚಳವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಇತ್ತೀಚಿನ MCP SDK (v1.9.3) ಗೆ ನವೀಕರಿಸಿಕೊಂಡಿರಿ
• ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಮತ್ತು ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್‌ಗೆ ವೃತ್ತಿಪರ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಸಂರಚಿಸಿದರು
• ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಸರ್ವರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ MCP ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸೆಟ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರಿ
• MCP ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ VS Code ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ

🔧 ಅನ್ವೇಷಿಸಿದ ಉನ್ನತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ	ವಿವರಣೆ	ಬಳಕೆಯ ಆಚರಣೆ
MCP Python SDK v1.9.3	ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನುಷ್ಠಾನ	ಆಧುನಿಕ ಸರ್ವರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
MCP ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ 0.14.0	ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಸಾಧನ	ನೈಜಕಾಲ ಸರ್ವರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
VS Code ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್	ಸಂಯೋಜಿತ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಪರಿಸರ	ವೃತ್ತಿಪರ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ
ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಏಕೀಕರಣ	ಡೈರೆಕ್ಟ್ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸಂಪರ್ಕ	ಅಂತ್ಯ-ಗೆ-अಂತ ಏಜೆಂಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

📚 ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು

• MCP Python SDK ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್
• ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕ
• VS Code ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್
• ಮಾದರಿ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸ್ಪೆಸಿಫಿಕೇಶನ್

---

🎉 ಅಭಿನಂದನೆಗಳು! ನೀವು ಲ್ಯಾಬ್ 3 ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮುಗಿಸಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಈಗ ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿದ್ದೀರಿ.

🔜 ಮುಂದಿನ ಮೋಡ್ಯೂಲ್‌ಗೆ ಮುಂದುವರೆಯಿರಿ

ನಿಮ್ಮ MCP ನಿಪುಣತೆಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾ? ಮುಂದುವರೆಯಿರಿ ಮೋಡ್ಯೂಲ್ 4: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ MCP ಅಭಿವೃದ್ಧಿ - ಕಸ್ಟಮ್ GitHub ಕ್ಲೋನ್ ಸರ್ವರ್ ಎಲ್ಲಿ ನೀವು:

• GitHub ರೆಪೋಸಿಟರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಿದ್ಧ MCP ಸರ್ವರ್ ನಿರ್ಮಿಸುವಿರಿ
• MCP ಮೂಲಕ GitHub ರೆಪೋಸಿಟರಿ ಕ್ಲೋನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು
• VS Code ಮತ್ತು GitHub Copilot ಏಜೆಂಟ್ ಮೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುವುದು
• ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು
• ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವಿರಿ

---

ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.