Projekt und Tools abgrenzen
Entscheiden Sie, welche Fähigkeiten Ihr Server bereitstellen soll.
Projekt und Tools abgrenzen ist eine kostenlose MCP Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 1 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.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Time to Ship Something Real
You have learned the pieces; now you build a complete server. This capstone wraps one real service into a tidy, installable MCP server. 🚀
Start with the User Goal
Before any code, name the job your server helps with. A clear goal like search my notes keeps every later decision focused and small.
Pick One Real Service
Choose a single concrete backend: a notes folder, a SQLite database, or one public API. One source keeps the capstone shippable, not sprawling.
List the Capabilities
Write down what the AI should be able to do, like search, read, and add. This short capability list becomes your map of tools and resources.
Sort Actions from Reads
Split your list: things that change state are tools, things that only fetch context are resources. This sorting decides each primitive up front.
Sketch the Tool Signatures
For each tool, jot a name, its arguments, and what it returns. A quick signature sketch catches missing inputs long before you write logic.
# add_note(title: str, body: str) -> str
# search_notes(query: str) -> list[str]
# A two-line sketch is enough to start.Plan One Resource
Pick one piece of read-only context to expose as a resource, such as a single note by its id. Resources feed the model without taking action.
Plan One Prompt
Add one reusable prompt the user can trigger, like summarize this note. Prompts package your best instructions so callers do not retype them.
Define Done Early
Decide what finished looks like now: the server loads, lists three tools, and answers one real query. A clear scope stops endless feature creep.
Name the Server
Give your project a short, descriptive name like notes-mcp. Clients show this name to users, so make it instantly tell people what it does.
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("notes-mcp")Write a Tiny Spec
Capture the plan in one short spec file: goal, backend, tools, resource, and prompt. This page becomes your checklist as you build the rest.
Quick Check
Let us confirm how you sort capabilities.
Recap
You scoped a real project: one goal, one backend, and a tight list of tools, a resource, and a prompt. A clear plan makes the build easy. 🎯
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Projekt und Tools abgrenzen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Projekt und Tools abgrenzen“ 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 „Projekt und Tools abgrenzen“?
Entscheiden Sie, welche Fähigkeiten Ihr Server bereitstellen soll. 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 1 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Projekt und Tools abgrenzen“?
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