Weather MCP Server

Toto je ukážkový MCP Server v Pythone implementujúci nástroje pre počasie s mock odpoveďami. Môže byť použitý ako základ pre váš vlastný MCP Server. Obsahuje nasledujúce funkcie:

Nástroj na počasie: Nástroj, ktorý poskytuje simulované informácie o počasí na základe zadanej lokality.
Pripojenie k Agent Builderu: Funkcia, ktorá vám umožňuje pripojiť MCP server k Agent Builderu pre testovanie a ladenie.
Ladenie v MCP Inspector: Funkcia, ktorá vám umožňuje ladiť MCP Server pomocou MCP Inspectora.

Začnite s Weather MCP Server šablónou

Predpoklady

Na spustenie MCP Servera na vašom lokálnom vývojovom počítači budete potrebovať:

Python

(Voliteľné - ak preferujete uv) uv

Rozšírenie Python Debugger

Príprava prostredia

Existujú dva spôsoby, ako nastaviť prostredie pre tento projekt. Môžete si vybrať ktorýkoľvek podľa svojich preferencií.

Poznámka: Pre istotu znovu načítajte VSCode alebo terminál, aby sa použil python z virtuálneho prostredia po jeho vytvorení.

Prístup	Kroky
Použitie `uv`	1. Vytvorte virtuálne prostredie: `uv venv` 2. Spustite príkaz vo VSCode "Python: Select Interpreter" a vyberte python z vytvoreného virtuálneho prostredia 3. Nainštalujte závislosti (vrátane vývojových): `uv pip install -r pyproject.toml --extra dev`
Použitie `pip`	1. Vytvorte virtuálne prostredie: `python -m venv .venv` 2. Spustite príkaz vo VSCode "Python: Select Interpreter" a vyberte python z vytvoreného virtuálneho prostredia 3. Nainštalujte závislosti (vrátane vývojových): `pip install -e .[dev]`

Po nastavení prostredia môžete spustiť server na vašom lokálnom vývojovom počítači cez Agent Builder ako MCP klienta, aby ste mohli začať:

Otvorte panel ladenia vo VS Code. Vyberte Debug in Agent Builder alebo stlačte F5 pre spustenie ladenia MCP servera.
Použite Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder na testovanie servera s týmto promptom. Server sa automaticky pripojí k Agent Builderu.
Kliknite na Run pre testovanie servera s promptom.

Gratulujeme! Úspešne ste spustili Weather MCP Server na vašom lokálnom vývojovom počítači cez Agent Builder ako MCP klienta.

Čo je zahrnuté v šablóne

Zložka / Súbor	Obsah
`.vscode`	Súbory VSCode pre ladenie
`.aitk`	Konfigurácie pre Microsoft Foundry Toolkit
`src`	Zdrojový kód pre weather MCP server

Ako ladiť Weather MCP Server

Poznámky:

MCP Inspector je vizuálny nástroj pre vývojárov na testovanie a ladenie MCP serverov.

Všetky režimy ladenia podporujú breakpointy, takže môžete pridávať breakpointy do kódu implementácie nástrojov.

Režim ladenia	Popis	Kroky pre ladenie
Agent Builder	Ladiť MCP server v Agent Builderi cez Microsoft Foundry Toolkit.	1. Otvorte panel ladenia vo VS Code. Vyberte `Debug in Agent Builder` a stlačte `F5` pre spustenie ladenia MCP servera. 2. Použite Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder na testovanie servera s týmto promptom. Server sa automaticky pripojí k Agent Builderu. 3. Kliknite na `Run` pre testovanie servera s promptom.
MCP Inspector	Ladiť MCP server pomocou MCP Inspectora.	1. Nainštalujte Node.js 2. Nastavte Inspector: `cd inspector` && `npm install` 3. Otvorte panel ladenia vo VS Code. Vyberte `Debug SSE in Inspector (Edge)` alebo `Debug SSE in Inspector (Chrome)`. Stlačte F5 pre spustenie ladenia. 4. Keď sa MCP Inspector spustí v prehliadači, kliknite na tlačidlo `Connect` pre pripojenie tohto MCP servera. 5. Potom môžete `List Tools`, vybrať nástroj, zadať parametre a `Run Tool` na ladenie vášho kódu servera.

Predvolené porty a prispôsobenia

Režim ladenia	Porty	Definície	Prispôsobenia	Poznámka
Agent Builder	3001	tasks.json	Upraviť launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json pre zmenu uvedených portov.	N/A
MCP Inspector	3001 (Server); 5173 a 3000 (Inspector)	tasks.json	Upraviť launch.json, tasks.json, __init__.py, mcp.json pre zmenu uvedených portov.	N/A

Spätná väzba

Ak máte nejaké pripomienky alebo návrhy pre túto šablónu, otvorte prosím issue v Microsoft Foundry Toolkit GitHub repozitári

Vyhlásenie o zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.