wehub-resource-sync
13 KiB
🔧 Módulo 3: Desenvolvimento Avançado de MCP com Microsoft Foundry Toolkit
🎯 Objetivos de Aprendizagem
Ao final deste laboratório, você será capaz de:
- ✅ Criar servidores MCP personalizados usando o Microsoft Foundry Toolkit
- ✅ Configurar e usar o mais recente MCP Python SDK (v1.9.3)
- ✅ Configurar e utilizar o MCP Inspector para depuração
- ✅ Depurar servidores MCP nos ambientes Agent Builder e Inspector
- ✅ Compreender fluxos de trabalho avançados de desenvolvimento de servidores MCP
📋 Pré-requisitos
- Conclusão do Laboratório 2 (Fundamentos de MCP)
- VS Code com a extensão Microsoft Foundry Toolkit instalada
- Ambiente Python 3.10+
- Node.js e npm para configuração do Inspector
🏗️ O Que Você Vai Construir
Neste laboratório, você criará um Servidor MCP de Clima que demonstra:
- Implementação personalizada de servidor MCP
- Integração com o Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder
- Fluxos de trabalho profissionais de depuração
- Padrões modernos de uso do MCP SDK
🔧 Visão Geral dos Componentes Principais
🐍 MCP Python SDK
O SDK Python do Protocolo de Contexto de Modelo fornece a base para construir servidores MCP personalizados. Você usará a versão 1.9.3 com capacidades aprimoradas de depuração.
🔍 MCP Inspector
Uma poderosa ferramenta de depuração que oferece:
- Monitoramento em tempo real do servidor
- Visualização da execução das ferramentas
- Inspeção de requisições/respostas de rede
- Ambiente interativo de testes
📖 Implementação Passo a Passo
Passo 1: Crie um WeatherAgent no Agent Builder
- Abra o Agent Builder no VS Code por meio da extensão Microsoft Foundry Toolkit
- Crie um novo agente com a seguinte configuração:
- Nome do Agente:
WeatherAgent
- Nome do Agente:
Passo 2: Inicialize o Projeto do Servidor MCP
- Navegue até Ferramentas → Adicionar Ferramenta no Agent Builder
- Selecione "Servidor MCP" dentre as opções disponíveis
- Escolha "Criar um novo Servidor MCP"
- Selecione o template
python-weather - Nomeie seu servidor:
weather_mcp
Passo 3: Abra e Examine o Projeto
- Abra o projeto gerado no VS Code
- Revise a estrutura do projeto:
weather_mcp/ ├── src/ │ ├── __init__.py │ └── server.py ├── inspector/ │ ├── package.json │ └── package-lock.json ├── .vscode/ │ ├── launch.json │ └── tasks.json ├── pyproject.toml └── README.md
Passo 4: Atualize para a Última Versão do MCP SDK
🔍 Por que atualizar? Queremos usar o MCP SDK mais recente (v1.9.3) e o serviço do Inspector (0.14.0) para recursos avançados e melhor capacidade de depuração.
4a. Atualize as Dependências Python
Edite pyproject.toml: atualize ./code/weather_mcp/pyproject.toml
4b. Atualize a Configuração do Inspector
Edite inspector/package.json: atualize ./code/weather_mcp/inspector/package.json
4c. Atualize as Dependências do Inspector
Edite inspector/package-lock.json: atualize ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json
📝 Nota: Este arquivo contém definições extensas de dependências. Abaixo está a estrutura essencial - o conteúdo completo garante a resolução correta das dependências.
⚡ Lock Completo de Pacotes: O package-lock.json completo contém cerca de 3000 linhas de definições de dependências. O acima mostra a estrutura chave - use o arquivo fornecido para resolução completa das dependências.
Passo 5: Configure a Depuração no VS Code
Nota: Por favor, copie o arquivo no caminho especificado para substituir o arquivo local correspondente
5a. Atualize a Configuração de Inicialização
Edite .vscode/launch.json:
{
"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
}
]
}
Edite .vscode/tasks.json:
{
"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"
}
]
}
🚀 Executando e Testando Seu Servidor MCP
Passo 6: Instale as Dependências
Depois de realizar as alterações de configuração, execute os seguintes comandos:
Instale as dependências Python:
uv sync
Instale as dependências do Inspector:
cd inspector
npm install
Passo 7: Depure com o Agent Builder
- Pressione F5 ou use a configuração "Debug in Agent Builder"
- Selecione a configuração composta no painel de depuração
- Aguarde o servidor iniciar e o Agent Builder abrir
- Teste seu servidor MCP de clima com consultas em linguagem natural
Digite um prompt como este
SYSTEM_PROMPT
You are my weather assistant
USER_PROMPT
How's the weather like in Seattle
Passo 8: Depure com o MCP Inspector
- Use a configuração "Debug in Inspector" (Edge ou Chrome)
- Abra a interface do Inspector em
http://localhost:6274 - Explore o ambiente interativo de testes:
- Veja as ferramentas disponíveis
- Teste a execução das ferramentas
- Monitore requisições de rede
- Depure as respostas do servidor
🎯 Principais Resultados de Aprendizagem
Ao completar este laboratório, você:
- Criou um servidor MCP personalizado usando os templates do Microsoft Foundry Toolkit
- Atualizou para o último MCP SDK (v1.9.3) para funcionalidade aprimorada
- Configurou fluxos profissionais de depuração para o Agent Builder e Inspector
- Configurou o MCP Inspector para testes interativos do servidor
- Dominou as configurações de depuração do VS Code para desenvolvimento MCP
🔧 Recursos Avançados Explorados
| Recurso | Descrição | Caso de Uso |
|---|---|---|
| MCP Python SDK v1.9.3 | Implementação mais recente do protocolo | Desenvolvimento moderno de servidor |
| MCP Inspector 0.14.0 | Ferramenta interativa de depuração | Testes em tempo real do servidor |
| Depuração no VS Code | Ambiente de desenvolvimento integrado | Fluxo profissional de depuração |
| Integração com Agent Builder | Conexão direta com Microsoft Foundry Toolkit | Teste completo do agente |
📚 Recursos Adicionais
- Documentação do MCP Python SDK
- Guia da Extensão Microsoft Foundry Toolkit
- Documentação de Depuração do VS Code
- Especificação do Protocolo de Contexto de Modelo
🎉 Parabéns! Você concluiu com sucesso o Laboratório 3 e agora pode criar, depurar e implantar servidores MCP personalizados usando fluxos de trabalho profissionais de desenvolvimento.
🔜 Continue para o Próximo Módulo
Pronto para aplicar suas habilidades MCP em um fluxo real de desenvolvimento? Continue para Módulo 4: Desenvolvimento Prático de MCP - Servidor Customizado de Clonagem GitHub onde você irá:
- Construir um servidor MCP pronto para produção que automatiza operações de repositórios GitHub
- Implementar funcionalidade de clonagem de repositórios GitHub via MCP
- Integrar servidores MCP personalizados com VS Code e GitHub Copilot Agent Mode
- Testar e implantar servidores MCP personalizados em ambientes de produção
- Aprender automação prática de fluxos de trabalho para desenvolvedores
Aviso Legal: Este documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos pela precisão, por favor, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.