microsoft--mcp-for-beginners/translations/my/10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3

🔧 Module 3: Microsoft Foundry Toolkit ဖြင့် အဆင့်မြင့် MCP ဖွံ့ဖြိုးမှု

🎯 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

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

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 မှ

4b. Inspector ဖိုင်ပြင်ဆင်ခြင်း

inspector/package.json ကို ပြင်ပါ: ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Inspector Dependencies ပြင်ဆင်ခြင်း

inspector/package-lock.json ကို ပြင်ပါ: ./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။

{
  "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:

uv sync

Inspector dependencies ထည့်သွင်းရန်:

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

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

---

🎯 အဓိကသင်ယူသည့်အချက်များ

ဤလက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးရာတွင် သင်မှာ-

• Microsoft Foundry Toolkit နမူနာများကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက် MCP ဆာဗာ ဖန်တီးတတ်ခြင်း
• လုပ်ဆောင်ချက်များ မြှင့်တင်ရန် နောက်ဆုံး MCP SDK (v1.9.3) သို့ အဆင့်မြှင့်တင်ထားခြင်း
• Agent Builder နှင့် Inspector နှစ်ခုလုံးအတွက် အလုပ်ကျွမ်းကျင်သည့် ပြဿနာရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းစဉ်များ ပြင်ဆင်ထားခြင်း
• အပြန်အလှန် စမ်းသပ်နိုင်ရန် MCP Inspector သတ်မှတ်ထားခြင်း
• 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
• Microsoft Foundry Toolkit Extension Guide
• VS Code Debugging Documentation
• Model Context Protocol Specification

---

🎉 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 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 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။