MCP Academy · पाठ

LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें

मॉडल को तय करने दें कि कौन-सा टूल चलाना है।

पाठ 4, कुल 4 में से13 चरण

LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें, CoddyKit पर MCP Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह MCP Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। MCP Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

निर्णय मॉडल को लेने दें

अब तक आप तय करते थे कि किस उपकरण को कॉल करना है। असली शक्ति तब आती है जब आप यह निर्णय LLM को सौंप देते हैं और मॉडल को अनुरोध के लिए सही उपकरण चुनने देते हैं।

ब्रिज पैटर्न

आपका क्लाइंट एक bridge बन जाता है: यह MCP उपकरणों का पता लगाता है, उनका वर्णन मॉडल को देता है और मॉडल जिस उपकरण को चलाने के लिए कहता है, उसे चलाता है।

स्कीमा का रूपांतरण करें

आप प्रत्येक MCP उपकरण के नाम, विवरण और inputSchema को उस उपकरण प्रारूप में बदलते हैं जिसकी मॉडल API अपेक्षा करती है, ताकि मॉडल अपने विकल्प देख सके।

tools = [
  {"name": t.name, "description": t.description,
   "input_schema": t.inputSchema}
  for t in listed.tools
]

प्रॉम्प्ट के साथ उपकरण भेजें

मॉडल को कॉल करते समय आप उपयोगकर्ता के संदेश के साथ उपकरणों की सूची भी भेजते हैं। अब मॉडल को ठीक-ठीक पता होता है कि कौन-सी कार्रवाइयाँ उपलब्ध हैं।

msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=messages,
)

मॉडल उपकरण का अनुरोध करता है

जब मॉडल कोई कार्रवाई करना चाहता है, तो उसके उत्तर में tool_use ब्लॉक होता है, जिसमें उपकरण का नाम और उसके चुने हुए तर्क होते हैं।

for block in msg.content:
    if block.type == "tool_use":
        ...

इसे MCP के माध्यम से चलाएँ

आप उस अनुरोधित नाम और इनपुट को लेते हैं और call_tool के माध्यम से सर्वर को भेजते हैं—यही वह आह्वान है जिसे आप पहले ही सीख चुके हैं।

result = await session.call_tool(
    block.name, block.input)

परिणाम लौटाएँ

उपकरण का आउटपुट मॉडल को tool_result के रूप में भेजें, ताकि वह समझ सके कि क्या हुआ और तर्क जारी रख सके।

tool_result = {"type": "tool_result",
  "tool_use_id": block.id,
  "content": result.content[0].text}

पूरा होने तक लूप चलाएँ

मॉडल लगातार कई उपकरण कॉल कर सकता है। आप loop को तब तक चलाते रहते हैं, जब तक वह उपकरणों का अनुरोध करना बंद करके अंतिम उत्तर नहीं दे देता।

दो प्रोटोकॉल मिलते हैं

आपका ब्रिज दो भाषाओं में बातचीत करता है: तर्क के लिए मॉडल API और उपकरणों के लिए MCP। क्लाइंट इनके बीच चुपचाप रूपांतरण करता है।

हार्डकोड क्यों न करें

उपकरण का चुनाव हार्डकोड करना बड़े स्तर पर काम नहीं करता। मॉडल को मार्ग चुनने देने से नए MCP सर्वर आपकी तर्क-प्रणाली में no बदलाव के साथ नई क्षमताएँ जोड़ देते हैं।

लूप में इंसान को बनाए रखें

जोखिम वाली कार्रवाइयों के लिए मॉडल द्वारा चुने गए उपकरण को चलाने से पहले रुकें और उपयोगकर्ता से पहले उसे approve करने के लिए कहें। मार्ग-निर्धारण का अर्थ आँख मूँदकर भरोसा करना नहीं है।

त्वरित जाँच

जब मॉडल चाहता है कि आपका क्लाइंट कोई उपकरण चलाए, तो वह क्या भेजता है?

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन: मॉडल नियंत्रण में

आपने पूरा लूप जोड़ दिया: MCP उपकरणों का वर्णन LLM को दें, उसके चुने उपकरण को call_tool के माध्यम से चलाएँ, परिणाम लौटाएँ और उत्तर तैयार होने तक दोहराते रहें।

शुरुआत निःशुल्क

एआई शिक्षक के साथ Python सीखें — निःशुल्क

अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।

पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

निःशुल्क सीखना शुरू करें पूरा पाठ्यक्रम देखें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें” पाठ निःशुल्क है?

हाँ — MCP Academy अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। MCP Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें” में मैं क्या सीखूँगा?

मॉडल को तय करने दें कि कौन-सा टूल चलाना है। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ MCP Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या MCP Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर MCP Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।

“LLM के माध्यम से टूल कॉल रूट करें” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस MCP Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर MCP Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

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