MCP Academy · レッスン

ホストに補完をリクエストする

クライアントを呼び出してLLMのプロンプトを実行します。

「ホストに補完をリクエストする」はCoddyKit上の無料MCP Academyレッスンです。これはレッスン2/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMCP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

The Request Method

To ask for a generation, your server sends a sampling/createMessage request to the client over the protocol.

{ "method": "sampling/createMessage" }

Reach the Client via Context

Inside a tool you get a Context object. Its session is your line back to the client that can run sampling.

async def tool(topic: str, ctx: Context) -> str:
    ...

Call create_message

The Python SDK exposes ctx.session.create_message. Await it, pass your messages, and you get the model’s reply back.

result = await ctx.session.create_message(
    messages=[...],
    max_tokens=100,
)

Build a SamplingMessage

Each turn you send is a SamplingMessage with a role like user and a content block holding the actual text.

SamplingMessage(role="user",
    content=TextContent(type="text", text=prompt))

Wrap Text in TextContent

Plain text goes inside TextContent with type set to text. That typed wrapper is how MCP carries the message body.

TextContent(type="text", text="Summarize this report")

Always Set max_tokens

Give the model a ceiling with max_tokens. It caps how long the generated reply can be and keeps cost predictable.

max_tokens=200

Read the Result

The reply’s content is a typed block. Check its type, and if it is text, read result.content.text for the answer.

if result.content.type == "text":
    return result.content.text

Inspect Which Model Ran

The result also reports the model the client chose, so you can log exactly which model produced your output.

print(result.model)  # e.g. claude-3-sonnet-20240307

Know Why It Stopped

A stopReason field tells you why generation ended — like endTurn or hitting your max token limit.

result.stopReason  # "endTurn"

A Whole Tool, Briefly

So a sampling tool is: build a message, await create_message, then return the text — just a few lines.

r = await ctx.session.create_message(
    messages=[msg], max_tokens=100)
return r.content.text

It Can Be Rejected

Remember the request may be denied by the user. Treat a rejection like any failure and handle it gracefully.

Quick Check

One detail about making the call from your tool.

Recap

Send sampling/createMessage via ctx.session, wrap prompts in SamplingMessage and TextContent, set max_tokens, then read result.content.text. 💬

よくある質問

「ホストに補完をリクエストする」レッスンは無料ですか？

はい。「ホストに補完をリクエストする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MCP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「ホストに補完をリクエストする」で何を学びますか？

クライアントを呼び出してLLMのプロンプトを実行します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMCP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MCP Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMCP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン2/4です。

「ホストに補完をリクエストする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMCP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMCP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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