Déclarer des paramètres avec des annotations de type
Utilisez les annotations Python pour définir le schéma de l’outil.
Déclarer des paramètres avec des annotations de type est une leçon MCP Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MCP Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MCP Academy comprend 4 leçons au total.
Les paramètres deviennent un schéma
Chaque argument de la fonction de votre outil devient une partie du schéma d’entrée que le modèle doit respecter lorsqu’il appelle votre outil. 🧩
Les annotations de type font le travail
FastMCP lit vos annotations de type Python et construit le schéma JSON à votre place. Vous avez donc rarement besoin d’écrire le schéma manuellement.
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + bstr, int, float, bool
Les types de base sont convertis simplement : str devient une chaîne, int et float deviennent des nombres, et bool devient une valeur booléenne dans le schéma.
Sans typage, tout est flou
Si vous omettez l’annotation de type, le modèle ne voit qu’une valeur libre dépourvue de règles, ce qui favorise les entrées incorrectes ou non valides.
def add(a, b):
return a + bObligatoire par défaut
Un paramètre sans valeur par défaut est considéré comme obligatoire. Le modèle doit donc toujours le fournir lorsqu’il appelle l’outil.
Les valeurs par défaut rendent le paramètre facultatif
Donnez une valeur par défaut à un paramètre pour le rendre facultatif. Le modèle peut l’omettre et votre fonction utilise alors la valeur de repli.
@mcp.tool()
def greet(name: str, formal: bool = False) -> str:
...Listes et dictionnaires
Vous pouvez également annoter les collections. Un argument de type liste correspond à un tableau JSON, tandis qu’un dictionnaire correspond à un objet que le modèle peut remplir.
def tag(items: list[str]) -> int:
return len(items)Valeurs facultatives
Utilisez Facultatif lorsqu’un argument peut contenir une valeur ou None, afin d’indiquer que le modèle peut volontairement le laisser vide.
from typing import Optional
def find(q: str, limit: Optional[int] = None):
...Nommez clairement les paramètres
Le modèle voit le nom de chaque paramètre dans le schéma. city vaut donc mieux que c et start_date vaut mieux que arg2. Des noms clairs favorisent de meilleurs appels.
Les annotations permettent la validation
Comme les annotations définissent le schéma, MCP peut rejeter les appels comportant le mauvais type avant l’exécution de votre code et détecter ainsi les erreurs rapidement.
Gardez une signature concise
Un nombre réduit de paramètres bien typés est plus facile à remplir correctement pour le modèle qu’une longue liste d’arguments peu liés entre eux.
Vérification rapide
Qu’est-ce qui rend un paramètre d’outil facultatif dans FastMCP ?
Récapitulatif
Vos annotations de type construisent le schéma de l’outil : les types de base correspondent directement, les valeurs par défaut rendent les paramètres facultatifs et des noms clairs guident le modèle. ✅
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Déclarer des paramètres avec des annotations de type » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Déclarer des paramètres avec des annotations de type » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MCP Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MCP Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Déclarer des paramètres avec des annotations de type » ?
Utilisez les annotations Python pour définir le schéma de l’outil. Tu pratiques MCP Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MCP Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MCP Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Déclarer des paramètres avec des annotations de type » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MCP Academy ?
Oui. Chaque leçon MCP Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Bien nommer et décrire un outil
- Déclarer des paramètres avec des annotations de type
- Renvoyer des résultats utiles
- Un outil de calcul, du début à la fin