PricingLoginStart free
MCP Academy · Pelajaran

Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM

Biarkan model menentukan alat yang akan dipanggil.

Pelajaran 4 dari 413 langkah

Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM adalah pelajaran MCP Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MCP Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MCP Academy mencakup 4 pelajaran total.

Biarkan Model Memutuskan

Sejauh ini Anda memilih alat yang akan dipanggil. Kekuatan sebenarnya muncul ketika Anda menyerahkan keputusan tersebut kepada LLM, sehingga model memilih alat yang tepat untuk suatu permintaan.

Pola Jembatan

Klien Anda menjadi sebuah jembatan: klien menemukan alat MCP, menjelaskannya kepada model, lalu menjalankan alat apa pun yang diminta model.

Terjemahkan Skemanya

Anda mengubah nama alat MCP, deskripsi, dan inputSchema ke dalam format alat yang diharapkan API model, sehingga model dapat melihat pilihannya.

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

Kirim Alat Bersama Prompt

Anda meneruskan daftar alat tersebut bersama pesan pengguna saat memanggil model. Kini model mengetahui tindakan apa saja yang tersedia.

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

Model Meminta Sebuah Alat

Saat model menginginkan suatu tindakan, balasannya memuat blok tool_use dengan nama alat dan argumen yang dipilihnya.

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

Jalankan melalui MCP

Anda mengambil nama dan input yang diminta tersebut lalu meneruskannya ke server dengan call_tool, yaitu pemanggilan yang sudah Anda kenal.

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

Kembalikan Hasilnya

Kirim output alat kembali kepada model sebagai tool_result agar model dapat membaca apa yang terjadi dan melanjutkan penalaran.

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

Ulangi hingga Selesai

Model dapat memanggil beberapa alat secara berurutan. Anda terus menjalankan perulangan hingga model berhenti meminta alat dan memberikan jawaban akhir.

Dua Protokol Bertemu

Jembatan Anda berbicara dalam dua bahasa: API model untuk penalaran dan MCP untuk alat. Klien menerjemahkan antara keduanya secara diam-diam.

Mengapa Tidak Menulis Kode Tetap

Menetapkan pilihan alat secara permanen tidak dapat berkembang dengan baik. Membiarkan model menentukan rute berarti server MCP baru dapat menambahkan kemampuan tanpa perubahan apa pun pada logika Anda.

Libatkan Manusia dalam Perulangan

Untuk tindakan berisiko, jeda sebelum menjalankan alat yang dipilih model dan minta pengguna menyetujuinya terlebih dahulu. Penentuan rute tidak berarti harus mempercayai secara buta.

Pemeriksaan Singkat

Apa yang dikirim model saat ingin klien Anda menjalankan sebuah alat?

Jawab di pelajaran interaktif

Ringkasan: Model yang Memegang Kendali

Anda telah menghubungkan seluruh perulangan: jelaskan alat MCP kepada LLM, jalankan alat yang dipilihnya melalui call_tool, kembalikan hasilnya, dan ulangi hingga jawaban siap.

Gratis untuk memulai

Belajar Python dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120
Mulai belajar gratisLihat kursus lengkapnya

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM” gratis?

Ya — teks lengkap “Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MCP Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MCP Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM”?

Biarkan model menentukan alat yang akan dipanggil. Kamu berlatih MCP Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MCP Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MCP Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MCP Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran MCP Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Membuka Sesi Klien
  2. Menemukan Alat dan Sumber Daya
  3. Memanggil Alat dari Kode
  4. Merutekan Pemanggilan Alat melalui LLM
← Kembali ke MCP Academy