模块3：使用AI工具包进行高级MCP开发

文档摘要

模块 3：使用 AI 工具包进行高级 MCP 开发 Duration AI Toolkit Python MCP SDK Inspector 学习目标完成本实验后，您将能够： ✅ 使用 AI 工具包创建自定义 MCP 服务器 ✅ 配置并使用最新的 MCP Python SDK（v1.9.3） ✅ 设置并利用 MCP Inspector 进行调试 ✅ 在 Agent Builder 和 Inspector 环境中调试 MCP 服务器 ✅ 理解高级 MCP 服务器开发流程先决条件完成实验 2（MCP 基础知识）安装了 AI 工具包扩展的 VS Code Python 3.10 及以上环境用于 Inspector 设置的 Node.

模块 3：使用 AI 工具包进行高级 MCP 开发

学习目标

完成本实验后，您将能够：

✅ 使用 AI 工具包创建自定义 MCP 服务器
✅ 配置并使用最新的 MCP Python SDK（v1.9.3）
✅ 设置并利用 MCP Inspector 进行调试
✅ 在 Agent Builder 和 Inspector 环境中调试 MCP 服务器
✅ 理解高级 MCP 服务器开发流程

先决条件

完成实验 2（MCP 基础知识）
安装了 AI 工具包扩展的 VS Code
Python 3.10 及以上环境
用于 Inspector 设置的 Node.js 和 npm

️ 您将构建的内容

在本实验中，您将创建一个 天气 MCP 服务器，演示：

自定义 MCP 服务器的实现
与 AI 工具包 Agent Builder 的集成
专业的调试流程
现代 MCP SDK 的使用模式

核心组件概述

MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK 是构建自定义 MCP 服务器的基础。您将使用带有增强调试功能的 1.9.3 版本。

MCP Inspector

一个强大的调试工具，提供：

实时服务器监控
工具执行可视化
网络请求/响应检查
交互式测试环境

逐步实现

第 1 步：在 Agent Builder 中创建 WeatherAgent

通过 AI 工具包扩展在 VS Code 中启动 Agent Builder
创建一个新代理，配置如下：
- 代理名称：WeatherAgent

Agent Creation

第 2 步：初始化 MCP 服务器项目

在 Agent Builder 中导航到工具 → 添加工具
选择“ MCP 服务器”
选择“创建新的 MCP 服务器”
选择 python-weather 模板
为服务器命名： weather_mcp

Python Template Selection

第 3 步：打开并检查项目

在 VS Code 中打开生成的项目

查看项目结构：


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

第 4 步：升级到最新 MCP SDK

** 为什么要升级？** 我们希望使用最新的 MCP SDK（v1.9.3）和 Inspector 服务（0.14.0），以获得更强的功能和更好的调试体验。

4a. 更新 Python 依赖

编辑 pyproject.toml: update ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Update Inspector Configuration

Edit inspector/package.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Update Inspector Dependencies

Edit inspector/package-lock.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

** Note:** This file contains extensive dependency definitions. Below is the essential structure - the full content ensures proper dependency resolution.

⚡ Full Package Lock: The complete package-lock.json contains ~3000 lines of dependency definitions. The above shows the key structure - use the provided file for complete dependency resolution.

Step 5: Configure VS Code Debugging

Note: Please copy the file in the specified path to replace the corresponding local file

5a. Update Launch Configuration

Edit .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
    }
  ]
}

编辑 .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"
    }
  ]
}

运行和测试您的 MCP 服务器

第 6 步：安装依赖

完成配置更改后，运行以下命令：

安装 Python 依赖：


uv sync

安装 Inspector 依赖：


cd inspector
npm install

第 7 步：使用 Agent Builder 调试

按 F5 键或使用**“在 Agent Builder 中调试”**配置
从调试面板选择复合配置
等待服务器启动并打开 Agent Builder
使用自然语言查询测试您的天气 MCP 服务器

输入类似以下提示

SYSTEM_PROMPT


You are my weather assistant

USER_PROMPT


How's the weather like in Seattle

Agent Builder Debug Result

第 8 步：使用 MCP Inspector 调试

使用“在 Inspector 中调试”配置（Edge 或 Chrome）
在 http://localhost:6274 打开 Inspector 界面
探索交互式测试环境：
- 查看可用工具
- 测试工具执行
- 监控网络请求
- 调试服务器响应

MCP Inspector Interface

关键学习成果

完成本实验后，您已：

使用 AI 工具包模板创建了自定义 MCP 服务器
升级到最新 MCP SDK（v1.9.3），实现增强功能
配置了专业的调试流程，适用于 Agent Builder 和 Inspector
设置了 MCP Inspector，实现交互式服务器测试
掌握了 VS Code 的 MCP 开发调试配置

探索的高级功能

功能	描述	使用场景
MCP Python SDK v1.9.3	最新协议实现	现代服务器开发
MCP Inspector 0.14.0	交互式调试工具	实时服务器测试
VS Code 调试	集成开发环境	专业调试流程
Agent Builder 集成	直接连接 AI 工具包	端到端代理测试

额外资源

** 恭喜！** 您已成功完成实验 3，现在可以使用专业开发流程创建、调试和部署自定义 MCP 服务器。

继续下一模块

准备将您的 MCP 技能应用到实际开发流程中吗？继续前往 模块 4：实用 MCP 开发 - 自定义 GitHub 克隆服务器，在这里您将：

构建一个生产级 MCP 服务器，实现 GitHub 仓库操作自动化
通过 MCP 实现 GitHub 仓库克隆功能
将自定义 MCP 服务器与 VS Code 和 GitHub Copilot Agent Mode 集成
在生产环境中测试和部署自定义 MCP 服务器
学习面向开发者的实用工作流自动化技巧

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作者与出处

原作者： microsoft

来源：microsoft

原文： https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

许可证：MIT

整理：灏天文库整理

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