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MCP Academy · Aula

Lidar com solicitações de cancelamento

Interrompa o trabalho corretamente quando o cliente cancelar.

Lidar com solicitações de cancelamento é uma aula grátis de MCP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MCP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MCP Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

Why Cancellation Exists

A user may close a chat or change their mind while a long tool runs. MCP lets the client send a cancellation so wasted work stops.

The cancelled Notification

The client signals this with a notifications/cancelled message naming the requestId it wants to stop. It is fire-and-forget, with no reply.

{"method": "notifications/cancelled",
 "params": {"requestId": 7, "reason": "user aborted"}}

It Is Just a Request

Only an in-flight request can be cancelled, matched by its requestId. Notifications, which have no id, can never be cancelled.

Cancellation Is Best-Effort

A cancel is a polite request, not a hard kill. Your work may already be finishing, so treat it as a best-effort hint to wind down.

asyncio Does the Wiring

In the Python SDK, a cancel arrives as an asyncio.CancelledError raised inside your awaiting tool. You usually do not poll a flag yourself.

import asyncio
# CancelledError is raised at the next await point

Let It Propagate

The simplest correct behavior is to let CancelledError bubble up. The framework then stops the task and skips sending a normal result.

@mcp.tool()
async def crunch(ctx: Context) -> str:
    for item in items:
        await heavy(item)  # cancel lands here

Clean Up on Cancel

If your tool holds a file or lock, wrap it so a cancel still releases resources. A try/finally guarantees cleanup runs on the way out.

try:
    await do_work()
finally:
    handle.close()

Do Not Swallow It

Never catch CancelledError and quietly keep going. That defeats the whole point and leaves the client thinking the work was stopped.

# Anti-pattern:
# except asyncio.CancelledError:
#     pass  # do NOT do this

No Response After Cancel

Once a request is cancelled, do not send a result or error for it. The client has moved on and any late response is simply ignored.

Free the Budget

Honoring cancellation quickly frees CPU, network, and model tokens. A server that stops promptly is a good citizen in a busy agent.

Check at Natural Points

For tight CPU loops with no awaits, sprinkle a short await asyncio.sleep(0) so the cancellation has a chance to land between iterations.

for chunk in chunks:
    crunch(chunk)
    await asyncio.sleep(0)

Quick Check

Check how cancellation surfaces in a Python MCP tool.

Recap: Cancellation

You saw the cancelled notification, why cancels are best-effort, and how to let CancelledError propagate while cleaning up. Well done!

Perguntas Frequentes

A aula “Lidar com solicitações de cancelamento” é grátis?

Sim — o texto completo de “Lidar com solicitações de cancelamento” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MCP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MCP Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Lidar com solicitações de cancelamento”?

Interrompa o trabalho corretamente quando o cliente cancelar. Você pratica MCP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MCP Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MCP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Lidar com solicitações de cancelamento”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MCP Academy?

Sim. Cada aula de MCP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Enviar progresso para tarefas longas
  2. Lidar com solicitações de cancelamento
  3. Registro estruturado para o cliente
  4. Definir níveis de registro em tempo de execução
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