Tools, Ressourcen und Prompts implementieren
Erstellen Sie alle drei Primitive für Ihren Anwendungsfall.
Tools, Ressourcen und Prompts implementieren ist eine kostenlose MCP Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des MCP Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der MCP Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Alle drei Primitive entwickeln
Mit einem Plan in der Hand schreiben Sie nun echten Code. In dieser Lektion verbinden Sie Ihre Tools, Ressourcen und Prompts zu einem funktionierenden Server. 🛠️
Backend einrichten
Geben Sie dem Server zunächst etwas, worauf er reagieren kann. Ein kleiner Speicher, etwa eine Liste oder eine SQLite-Datei, enthält die Notizen, die alle Primitiven gemeinsam verwenden.
import sqlite3
db = sqlite3.connect("notes.db")
db.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS notes(id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, body TEXT)")Das Add-Tool schreiben
Ihr erstes Tool erstellt eine Notiz. Der Decorator veröffentlicht es, und die Typannotationen wandeln die Argumente in ein Schema um, das das Modell ausfüllen kann.
@mcp.tool()
def add_note(title: str, body: str) -> str:
db.execute("INSERT INTO notes(title, body) VALUES (?, ?)", (title, body))
db.commit()
return "Saved."Das Search-Tool schreiben
Fügen Sie ein zweites Tool hinzu, das Notizen nach einem Stichwort durchsucht. Eine kurze Liste von Treffern erleichtert dem Modell die Verwendung des Ergebnisses.
@mcp.tool()
def search_notes(query: str) -> list[str]:
rows = db.execute("SELECT title FROM notes WHERE body LIKE ?", (f"%{query}%",))
return [r[0] for r in rows]Tools klar beschreiben
Geben Sie jedem Tool einen einfachen Docstring. Dieser Text wird zu seiner Beschreibung, und eine klare Beschreibung hilft dem Modell, zum richtigen Zeitpunkt das passende Tool auszuwählen.
Eine Ressource bereitstellen
Stellen Sie nun schreibgeschützten Kontext bereit. Über einen Ressourcen-URI kann das Modell eine Notiz abrufen, ohne etwas in Ihrem Speicher zu ändern.
@mcp.resource("note://{note_id}")
def get_note(note_id: int) -> str:
row = db.execute("SELECT body FROM notes WHERE id = ?", (note_id,)).fetchone()
return row[0] if row else "Not found."Die URI-Variable erfassen
Die geschweiften Klammern im URI werden zu einem Funktionsargument. MCP übernimmt note_id direkt aus dem Pfad, sodass jeder Lesezugriff genau auf einen Datensatz zielt.
Einen Prompt registrieren
Fügen Sie einen wiederverwendbaren Prompt hinzu, den die Benutzer auslösen können. Er strukturiert eine Anfrage, damit Aufrufer jedes Mal konsistente, hochwertige Anweisungen erhalten.
@mcp.prompt()
def summarize(note_id: int) -> str:
return f"Read note://{note_id} and summarize it in three bullet points."Nützlichen Text zurückgeben
Halten Sie jedes Ergebnis prägnant und gut lesbar. Kurze, klare Zeichenfolgen sparen Modell-Token und machen die für Benutzer sichtbare Ausgabe deutlich leichter lesbar.
Kombinieren, aber Rollen klar halten
Tools führen Aktionen aus, Ressourcen lesen Daten und Prompts geben Anweisungen. Wenn jede Rolle klar getrennt bleibt, wissen Clients und Modell immer, was sie von den einzelnen Elementen erwarten können.
Den Einstiegspunkt verbinden
Beenden Sie die Datei, indem Sie den Server starten, damit sich ein Client verbinden kann. Der Aufruf von run startet die Schleife und übergibt die Kontrolle an den Transport.
if __name__ == "__main__":
mcp.run()Kurze Überprüfung
Sehen wir uns das Detail zum Ressourcen-URI an.
Zusammenfassung
Sie haben alle drei Primitiven implementiert: Tools, die Aktionen ausführen, eine Ressource, die liest, und einen Prompt, der Anweisungen gibt. Der Abschlussserver erledigt nun echte Arbeit. 🎯
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Tools, Ressourcen und Prompts implementieren“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Tools, Ressourcen und Prompts implementieren“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des MCP Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der MCP Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Tools, Ressourcen und Prompts implementieren“?
Erstellen Sie alle drei Primitive für Ihren Anwendungsfall. Du übst MCP Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um MCP Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. MCP Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Tools, Ressourcen und Prompts implementieren“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser MCP Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede MCP Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Projekt und Tools abgrenzen
- Tools, Ressourcen und Prompts implementieren
- Testen, untersuchen und absichern
- Den Server dokumentieren und veröffentlichen