Files

Weather MCP ಸರ್ವರ್

Python ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಿರುವ ಇದು ಮೋಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹವಾಮಾನ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿರುವ ಒಂದು ಮಾದರಿ MCP ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮದೇ MCP ಸರ್ವರ್ ಗೆ ಇದು ಶಿಲ್ಪಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿವೆ:

  • ಹವಾಮಾನ ಉಪಕರಣ: ನೀಡಲಾದ ಸ್ಥಳದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೋಕ್ ಹವಾಮಾನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಉಪಕರಣ.
  • ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ: ಪರೀಕ್ಷೆ ಹಾಗೂ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ.
  • MCP ಇನ್ಸ್pector ನಲ್ಲಿ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವುದು: MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು MCP ಇನ್ಸ್pector ಬಳಸಿ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

Weather MCP ಸರ್ವರ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಪಡೆದಿರಿ

ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ MCP ಸರ್ವರ್ ಓಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವವುಗಳು:

ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ

ಈ ಯೋಜನೆಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಗೊಳಿಸಲು ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಯಾವುದೇ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು.

ಟಿಪ್: ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ VSCode ಅಥವಾ ಟರ್ಮಿನಲ್ ರೀಲುಡ್ ಮಾಡಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ವಿಧಾನ ಹಂತಗಳು
uv ಬಳಸಿ 1. ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ: uv venv
2. VSCode ಆಜ್ಞೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತಪಡಿಸಿ "Python: Select Interpreter" ಮತ್ತು ರಚಿಸಿದ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪೈಥಾನ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
3. ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು (डेವ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಸೇರಿ) ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ: uv pip install -r pyproject.toml --extra dev
pip ಬಳಸಿ 1. ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ: python -m venv .venv
2. VSCode ಆಜ್ಞೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತಪಡಿಸಿ "Python: Select Interpreter" ಮತ್ತು ರಚಿಸಿದ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪೈಥಾನ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
3. ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು (डेव್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಸೇರಿ) ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ: pip install -e .[dev]

ಪರಿಸರ ಸಿದ್ಧಗೊಂಡ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ Agent Builder ಮೂಲಕ MCP ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು:

  1. VS Code ಡಿಬಗ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ ತೆರೆಯಿರಿ. Debug in Agent Builder ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಅಥವಾ F5 ಒತ್ತಿ MCP ಸರ್ವರ್ ಡಿಬಗ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು.
  2. Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder ಬಳಸಿ ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಸರ್ವರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಗೆ ಸಂಪರ್ಕವಾಗುತ್ತದೆ.
  3. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬಳಸಿ ಸರ್ವರ್ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು Run ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಅಭಿನಂದನೆಗಳು! ನೀವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ Agent Builder ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ Weather MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು MCP ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ. DebugMCP

ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ

ಫೋಲ್ಡರ್ / ಫೈಲ್ ಒಳಗೊಂಡದ್ದು
.vscode ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು VSCode ಫೈಲ್‌ಗಳು
.aitk Microsoft Foundry Toolkit ಕಾಗದಕಟ್ಟುಗಳು
src ಹವಾಮಾನ MCP ಸರ್ವರ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್

Weather MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವುದು

ಗಮನಿಸಿ:

  • MCP ಇನ್ಸ್pector MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವ ದೃಶ್ಯ ಡೆವಲಪರ್ ಉಪಕರಣ.
  • ಎಲ್ಲಾ ಡಿಬಗ್ ಮೋಡ್‌ಗಳು ಬ್ರೇಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಉಪಕರಣ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಬ್ರೇಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಡಿಬಗ್ ಮೋಡ್ ವಿವರಣೆ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳು
ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ Microsoft Foundry Toolkit ಮೂಲಕ Agent Builder ನಲ್ಲಿ MCP ಸರ್ವರ್ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಿ. 1. VS Code ಡಿಬಗ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ ತೆರೆಯಿರಿ. Debug in Agent Builder ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು MCP ಸರ್ವರ್ ಡಿಬಗ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು F5 ಒತ್ತಿರಿ.
2. Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder ಬಳಸಿ ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಸರ್ವರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಗೆ ಸಂಪರ್ಕವಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಸರ್ವರ್ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು Run ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
MCP ಇನ್ಸ್pector MCP ಇನ್ಸ್pector ಬಳಸಿ MCP ಸರ್ವರ್ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವುದು. 1. Node.js ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ
2. ಇನ್ಸ್pector ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸಿ: cd inspector && npm install
3. VS Code ಡಿಬಗ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ ತೆರೆಯಿರಿ. Debug SSE in Inspector (Edge) ಅಥವಾ Debug SSE in Inspector (Chrome) ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಡಿಬಗ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು F5 ಒತ್ತಿರಿ.
4. MCP ಇನ್ಸ್pector ಬ್ರೌಸರಿನಲ್ಲಿ ತೆರೆದಾಗ, Connect ಬಟನ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಈ MCP ಸರ್ವರ್ ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿರಿ.
5. ನೀವು ಈಗ List Tools ಮಾಡಬಹುದು, ಉಪಕರಣ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸರ್ವರ್ ಕೋಡ್ ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು Run Tool ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಪೋರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಜೇಷನ್‌ಗಳು

ಡಿಬಗ್ ಮೋಡ್ ಪೋರ್ಟ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಕಸ್ಟಮೈಜೇಷನ್ಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಏಜೆಂಟ್ ಬಿಲ್ಡರ್ 3001 tasks.json ಮೇಲಿನ ಪೋರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json ಸಂಪಾದಿಸಿ ಇಲ್ಲಿದೆ
MCP ಇನ್ಸ್pector 3001 (ಸರ್ವರ್); 5173 ಮತ್ತು 3000 (ಇನ್ಸ್pector) tasks.json ಮೇಲಿನ ಪೋರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json ಸಂಪಾದಿಸಿ ಇಲ್ಲಿದೆ

ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ನೀವು ಈ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು Microsoft Foundry Toolkit GitHub ರೆಪೋ ನಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.


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.