AI Toolkit - MCP Academy

🔧 Module 3: Advanced MCP Development with AI Toolkit

🎯 Learning Objectives

By the end of this lab, you will be able to:

✅ Create custom MCP servers using the AI Toolkit

✅ Configure and use the latest MCP Python SDK (v1.9.3)

✅ Set up and utilize the MCP Inspector for debugging

✅ Debug MCP servers in both Agent Builder and Inspector environments

✅ Understand advanced MCP server development workflows

📋 Prerequisites

Completion of Lab 2 (MCP Fundamentals)

VS Code with AI Toolkit extension installed

Python 3.10+ environment

Node.js and npm for Inspector setup

🏗️ What You'll Build

In this lab, you'll create a Weather MCP Server that demonstrates:

Custom MCP server implementation

Integration with AI Toolkit Agent Builder

Professional debugging workflows

Modern MCP SDK usage patterns

---

🔧 Core Components Overview

🐍 MCP Python SDK

The Model Context Protocol Python SDK provides the foundation for building custom MCP servers. You'll use version 1.9.3 with enhanced debugging capabilities.

🔍 MCP Inspector

A powerful debugging tool that provides:

Real-time server monitoring

Tool execution visualization

Network request/response inspection

Interactive testing environment

---

📖 Step-by-Step Implementation

Step 1: Create a WeatherAgent in Agent Builder

1. Launch Agent Builder in VS Code through the AI Toolkit extension

2. Create a new agent with the following configuration:

- Agent Name: WeatherAgent

Step 2: Initialize MCP Server Project

1. Navigate to Tools → Add Tool in Agent Builder

2. Select "MCP Server" from the available options

3. Choose "Create A new MCP Server"

4. Select the python-weather template

5. Name your server: weather_mcp

Step 3: Open and Examine the Project

1. Open the generated project in VS Code

2. Review the project structure:

```

weather_mcp/

├── src/

│ ├── __init__.py

│ └── server.py

├── inspector/

│ ├── package.json

│ └── package-lock.json

├── .vscode/

│ ├── launch.json

│ └── tasks.json

├── pyproject.toml

└── README.md

```

Step 4: Upgrade to Latest MCP SDK

> 🔍 Why Upgrade? We want to use the latest MCP SDK (v1.9.3) and Inspector service (0.14.0) for enhanced features and better debugging capabilities.

4a. Update Python Dependencies

Edit pyproject.toml: update ./code/weather_mcp/pyproject.toml

4b. Update Inspector Configuration

Edit inspector/package.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package.json

4c. Update Inspector Dependencies

Edit inspector/package-lock.json: update ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json

> 📝 Note: This file contains extensive dependency definitions. Below is the essential structure - the full content ensures proper dependency resolution.

> ⚡ Full Package Lock: The complete package-lock.json contains ~3000 lines of dependency definitions. The above shows the key structure - use the provided file for complete dependency resolution.

Step 5: Configure VS Code Debugging

*Note: Please copy the file in the specified path to replace the corresponding local file*

5a. Update Launch Configuration

Edit .vscode/launch.json:


{

  "version": "0.2.0",

  "configurations": [

    {

      "name": "Attach to Local MCP",

      "type": "debugpy",

      "request": "attach",

      "connect": {

        "host": "localhost",

        "port": 5678

      },

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen",

      "postDebugTask": "Terminate All Tasks"

    },

    {

      "name": "Launch Inspector (Edge)",

      "type": "msedge",

      "request": "launch",

      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",

      "cascadeTerminateToConfigurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen"

    },

    {

      "name": "Launch Inspector (Chrome)",

      "type": "chrome",

      "request": "launch",

      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",

      "cascadeTerminateToConfigurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen"

    }

  ],

  "compounds": [

    {

      "name": "Debug in Agent Builder",

      "configurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Open Agent Builder",

    },

    {

      "name": "Debug in Inspector (Edge)",

      "configurations": [

        "Launch Inspector (Edge)",

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",

      "stopAll": true

    },

    {

      "name": "Debug in Inspector (Chrome)",

      "configurations": [

        "Launch Inspector (Chrome)",

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",

      "stopAll": true

    }

  ]

}

Edit .vscode/tasks.json:


{

  "version": "2.0.0",

  "tasks": [

    {

      "label": "Start MCP Server",

      "type": "shell",

      "command": "python -m debugpy --listen 127.0.0.1:5678 src/__init__.py sse",

      "isBackground": true,

      "options": {

        "cwd": "${workspaceFolder}",

        "env": {

          "PORT": "3001"

        }

      },

      "problemMatcher": {

        "pattern": [

          {

            "regexp": "^.*$",

            "file": 0,

            "location": 1,

            "message": 2

          }

        ],

        "background": {

          "activeOnStart": true,

          "beginsPattern": ".*",

          "endsPattern": "Application startup complete|running"

        }

      }

    },

    {

      "label": "Start MCP Inspector",

      "type": "shell",

      "command": "npm run dev:inspector",

      "isBackground": true,

      "options": {

        "cwd": "${workspaceFolder}/inspector",

        "env": {

          "CLIENT_PORT": "6274",

          "SERVER_PORT": "6277",

        }

      },

      "problemMatcher": {

        "pattern": [

          {

            "regexp": "^.*$",

            "file": 0,

            "location": 1,

            "message": 2

          }

        ],

        "background": {

          "activeOnStart": true,

          "beginsPattern": "Starting MCP inspector",

          "endsPattern": "Proxy server listening on port"

        }

      },

      "dependsOn": [

        "Start MCP Server"

      ]

    },

    {

      "label": "Open Agent Builder",

      "type": "shell",

      "command": "echo ${input:openAgentBuilder}",

      "presentation": {

        "reveal": "never"

      },

      "dependsOn": [

        "Start MCP Server"

      ],

    },

    {

      "label": "Terminate All Tasks",

      "command": "echo ${input:terminate}",

      "type": "shell",

      "problemMatcher": []

    }

  ],

  "inputs": [

    {

      "id": "openAgentBuilder",

      "type": "command",

      "command": "ai-mlstudio.agentBuilder",

      "args": {

        "initialMCPs": [ "local-server-weather_mcp" ],

        "triggeredFrom": "vsc-tasks"

      }

    },

    {

      "id": "terminate",

      "type": "command",

      "command": "workbench.action.tasks.terminate",

      "args": "terminateAll"

    }

  ]

}

---

🚀 Running and Testing Your MCP Server

Step 6: Install Dependencies

After making the configuration changes, run the following commands:

Install Python dependencies:


uv sync

Install Inspector dependencies:


cd inspector

npm install

Step 7: Debug with Agent Builder

1. Press F5 or use the "Debug in Agent Builder" configuration

2. Select the compound configuration from the debug panel

3. Wait for the server to start and Agent Builder to open

4. Test your weather MCP server with natural language queries

Input prompt like this

SYSTEM_PROMPT


You are my weather assistant

USER_PROMPT


How's the weather like in Seattle

Step 8: Debug with MCP Inspector

1. Use the "Debug in Inspector" configuration (Edge or Chrome)

2. Open the Inspector interface at http://localhost:6274

3. Explore the interactive testing environment:

- View available tools

- Test tool execution

- Monitor network requests

- Debug server responses

---

🎯 Key Learning Outcomes

By completing this lab, you have:

[x] Created a custom MCP server using AI Toolkit templates

[x] Upgraded to the latest MCP SDK (v1.9.3) for enhanced functionality

[x] Configured professional debugging workflows for both Agent Builder and Inspector

[x] Set up the MCP Inspector for interactive server testing

[x] Mastered VS Code debugging configurations for MCP development

🔧 Advanced Features Explored

| Feature | Description | Use Case |

|---------|-------------|----------|

| MCP Python SDK v1.9.3 | Latest protocol implementation | Modern server development |

| MCP Inspector 0.14.0 | Interactive debugging tool | Real-time server testing |

| VS Code Debugging | Integrated development environment | Professional debugging workflow |

| Agent Builder Integration | Direct AI Toolkit connection | End-to-end agent testing |

📚 Additional Resources

MCP Python SDK Documentation

AI Toolkit Extension Guide

VS Code Debugging Documentation

Model Context Protocol Specification

---

🎉 Congratulations! You've successfully completed Lab 3 and can now create, debug, and deploy custom MCP servers using professional development workflows.

🔜 Continue to Next Module

Ready to apply your MCP skills to a real-world development workflow? Continue to Module 4: Practical MCP Development - Custom GitHub Clone Server where you'll:

Build a production-ready MCP server that automates GitHub repository operations

Implement GitHub repository cloning functionality via MCP

Integrate custom MCP servers with VS Code and GitHub Copilot Agent Mode

Test and deploy custom MCP servers in production environments

Learn practical workflow automation for developers

🔧 모듈 3: AI Toolkit을 활용한 고급 MCP 개발

🎯 학습 목표

이 실습을 마치면 다음을 할 수 있습니다:

✅ AI Toolkit을 사용해 맞춤형 MCP 서버 생성

✅ 최신 MCP Python SDK(v1.9.3) 설정 및 활용

✅ 디버깅을 위한 MCP Inspector 설정 및 사용

✅ Agent Builder와 Inspector 환경에서 MCP 서버 디버깅

✅ 고급 MCP 서버 개발 워크플로우 이해

📋 사전 준비 사항

Lab 2 (MCP 기초) 완료

AI Toolkit 확장 프로그램이 설치된 VS Code

Python 3.10 이상 환경

Inspector 설정을 위한 Node.js 및 npm

🏗️ 만들게 될 것

이번 실습에서는 Weather MCP Server를 만들어 다음을 보여줍니다:

맞춤형 MCP 서버 구현

AI Toolkit Agent Builder와의 통합

전문적인 디버깅 워크플로우

최신 MCP SDK 사용 패턴

---

🔧 핵심 구성 요소 개요

🐍 MCP Python SDK

Model Context Protocol Python SDK는 맞춤형 MCP 서버 구축의 기반입니다. 디버깅 기능이 강화된 1.9.3 버전을 사용합니다.

🔍 MCP Inspector

강력한 디버깅 도구로 다음 기능을 제공합니다:

실시간 서버 모니터링

도구 실행 시각화

네트워크 요청/응답 검사

인터랙티브 테스트 환경

---

📖 단계별 구현

1단계: Agent Builder에서 WeatherAgent 생성

1. AI Toolkit 확장 프로그램을 통해 VS Code에서 Agent Builder 실행

2. 다음 설정으로 새 에이전트 생성:

- 에이전트 이름: WeatherAgent

2단계: MCP 서버 프로젝트 초기화

1. Agent Builder에서 Tools → Add Tool로 이동

2. "MCP Server" 선택

3. "Create A new MCP Server" 선택

4. python-weather 템플릿 선택

5. 서버 이름 지정: weather_mcp

3단계: 프로젝트 열고 구조 확인

1. 생성된 프로젝트를 VS Code에서 열기

2. 프로젝트 구조 검토:

```

weather_mcp/

├── src/

│ ├── __init__.py

│ └── server.py

├── inspector/

│ ├── package.json

│ └── package-lock.json

├── .vscode/

│ ├── launch.json

│ └── tasks.json

├── pyproject.toml

└── README.md

```

4단계: 최신 MCP SDK로 업그레이드

> 🔍 왜 업그레이드하나요? 최신 MCP SDK(v1.9.3)와 Inspector 서비스(0.14.0)를 사용해 향상된 기능과 디버깅 성능을 얻기 위함입니다.

4a. Python 의존성 업데이트

pyproject.toml 편집: ./code/weather_mcp/pyproject.toml 업데이트

4b. Inspector 설정 업데이트

inspector/package.json 편집: ./code/weather_mcp/inspector/package.json 업데이트

4c. Inspector 의존성 업데이트

inspector/package-lock.json 편집: ./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json 업데이트

> 📝 참고: 이 파일은 방대한 의존성 정의를 포함합니다. 아래는 핵심 구조이며, 전체 내용은 올바른 의존성 해결을 위해 필요합니다.

> ⚡ 전체 패키지 락: package-lock.json 전체 파일은 약 3000줄에 달하는 의존성 정의를 포함합니다. 위는 주요 구조만 보여주며, 완전한 의존성 해결을 위해 제공된 파일을 사용하세요.

5단계: VS Code 디버깅 설정

*참고: 지정된 경로의 파일을 복사하여 로컬 파일을 교체하세요*

5a. 실행 구성 업데이트

.vscode/launch.json 편집:


{

  "version": "0.2.0",

  "configurations": [

    {

      "name": "Attach to Local MCP",

      "type": "debugpy",

      "request": "attach",

      "connect": {

        "host": "localhost",

        "port": 5678

      },

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen",

      "postDebugTask": "Terminate All Tasks"

    },

    {

      "name": "Launch Inspector (Edge)",

      "type": "msedge",

      "request": "launch",

      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",

      "cascadeTerminateToConfigurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen"

    },

    {

      "name": "Launch Inspector (Chrome)",

      "type": "chrome",

      "request": "launch",

      "url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",

      "cascadeTerminateToConfigurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "presentation": {

        "hidden": true

      },

      "internalConsoleOptions": "neverOpen"

    }

  ],

  "compounds": [

    {

      "name": "Debug in Agent Builder",

      "configurations": [

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Open Agent Builder",

    },

    {

      "name": "Debug in Inspector (Edge)",

      "configurations": [

        "Launch Inspector (Edge)",

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",

      "stopAll": true

    },

    {

      "name": "Debug in Inspector (Chrome)",

      "configurations": [

        "Launch Inspector (Chrome)",

        "Attach to Local MCP"

      ],

      "preLaunchTask": "Start MCP Inspector",

      "stopAll": true

    }

  ]

}

.vscode/tasks.json 편집:


{

  "version": "2.0.0",

  "tasks": [

    {

      "label": "Start MCP Server",

      "type": "shell",

      "command": "python -m debugpy --listen 127.0.0.1:5678 src/__init__.py sse",

      "isBackground": true,

      "options": {

        "cwd": "${workspaceFolder}",

        "env": {

          "PORT": "3001"

        }

      },

      "problemMatcher": {

        "pattern": [

          {

            "regexp": "^.*$",

            "file": 0,

            "location": 1,

            "message": 2

          }

        ],

        "background": {

          "activeOnStart": true,

          "beginsPattern": ".*",

          "endsPattern": "Application startup complete|running"

        }

      }

    },

    {

      "label": "Start MCP Inspector",

      "type": "shell",

      "command": "npm run dev:inspector",

      "isBackground": true,

      "options": {

        "cwd": "${workspaceFolder}/inspector",

        "env": {

          "CLIENT_PORT": "6274",

          "SERVER_PORT": "6277",

        }

      },

      "problemMatcher": {

        "pattern": [

          {

            "regexp": "^.*$",

            "file": 0,

            "location": 1,

            "message": 2

          }

        ],

        "background": {

          "activeOnStart": true,

          "beginsPattern": "Starting MCP inspector",

          "endsPattern": "Proxy server listening on port"

        }

      },

      "dependsOn": [

        "Start MCP Server"

      ]

    },

    {

      "label": "Open Agent Builder",

      "type": "shell",

      "command": "echo ${input:openAgentBuilder}",

      "presentation": {

        "reveal": "never"

      },

      "dependsOn": [

        "Start MCP Server"

      ],

    },

    {

      "label": "Terminate All Tasks",

      "command": "echo ${input:terminate}",

      "type": "shell",

      "problemMatcher": []

    }

  ],

  "inputs": [

    {

      "id": "openAgentBuilder",

      "type": "command",

      "command": "ai-mlstudio.agentBuilder",

      "args": {

        "initialMCPs": [ "local-server-weather_mcp" ],

        "triggeredFrom": "vsc-tasks"

      }

    },

    {

      "id": "terminate",

      "type": "command",

      "command": "workbench.action.tasks.terminate",

      "args": "terminateAll"

    }

  ]

}

---

🚀 MCP 서버 실행 및 테스트

6단계: 의존성 설치

설정 변경 후 다음 명령어 실행:

Python 의존성 설치:


uv sync

Inspector 의존성 설치:


cd inspector

npm install

7단계: Agent Builder에서 디버깅

1. F5 키를 누르거나 "Debug in Agent Builder" 구성 사용

2. 디버그 패널에서 복합 구성 선택

3. 서버가 시작되고 Agent Builder가 열릴 때까지 대기

4. 자연어 쿼리로 날씨 MCP 서버 테스트

다음과 같은 입력 프롬프트 예시

SYSTEM_PROMPT


You are my weather assistant

USER_PROMPT


How's the weather like in Seattle

8단계: MCP Inspector에서 디버깅

1. "Debug in Inspector" 구성 사용 (Edge 또는 Chrome)

2. http://localhost:6274에서 Inspector 인터페이스 열기

3. 인터랙티브 테스트 환경 탐색:

- 사용 가능한 도구 확인

- 도구 실행 테스트

- 네트워크 요청 모니터링

- 서버 응답 디버깅

---

🎯 주요 학습 성과

이 실습을 완료하여 다음을 달성했습니다:

[x] AI Toolkit 템플릿을 활용한 맞춤형 MCP 서버 생성

[x] 향상된 기능을 위한 최신 MCP SDK(v1.9.3) 업그레이드

[x] Agent Builder와 Inspector 모두에 대한 전문적인 디버깅 워크플로우 구성

[x] 인터랙티브 서버 테스트를 위한 MCP Inspector 설정

[x] MCP 개발을 위한 VS Code 디버깅 구성 마스터

🔧 탐구한 고급 기능

| 기능 | 설명 | 활용 사례 |

|---------|-------------|----------|

| MCP Python SDK v1.9.3 | 최신 프로토콜 구현 | 현대적인 서버 개발 |

| MCP Inspector 0.14.0 | 인터랙티브 디버깅 도구 | 실시간 서버 테스트 |

| VS Code 디버깅 | 통합 개발 환경 | 전문적인 디버깅 워크플로우 |

| Agent Builder 통합 | AI Toolkit과 직접 연결 | 엔드투엔드 에이전트 테스트 |

📚 추가 자료

MCP Python SDK 문서

AI Toolkit 확장 가이드

VS Code 디버깅 문서

Model Context Protocol 사양

---

🎉 축하합니다! Lab 3을 성공적으로 완료하여 전문적인 개발 워크플로우로 맞춤형 MCP 서버를 생성, 디버깅, 배포할 수 있게 되었습니다.

🔜 다음 모듈로 계속 진행

실제 개발 워크플로우에 MCP 기술을 적용할 준비가 되셨나요? 모듈 4: 실전 MCP 개발 - 맞춤형 GitHub 클론 서버로 이동하여:

GitHub 저장소 작업을 자동화하는 프로덕션 수준 MCP 서버 구축

MCP를 통한 GitHub 저장소 클론 기능 구현

VS Code 및 GitHub Copilot Agent 모드와 맞춤형 MCP 서버 통합

프로덕션 환경에서 맞춤형 MCP 서버 테스트 및 배포

개발자를 위한 실용적인 워크플로우 자동화 학습

면책 조항:

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