MCP Academy · Aula

Solicitar uma conclusão ao host

Chame o cliente para executar um prompt de LLM.

Solicitar uma conclusão ao host 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.

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. 💬

Perguntas Frequentes

A aula “Solicitar uma conclusão ao host” é grátis?

Sim — o texto completo de “Solicitar uma conclusão ao host” 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 “Solicitar uma conclusão ao host”?

Chame o cliente para executar um prompt de LLM. 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 “Solicitar uma conclusão ao host”?

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

← Voltar para MCP Academy