Dodawanie docstringów i podpowiedzi typów
Czas sprawić, by twoje narzędzie convert_currency() było łatwiejsze do użycia przez LLM – dzięki docstringom i podpowiedziom typów (type hints). Bez nich LLM może mieć problem z właściwym doborem narzędzia lub przekazywaniem wartości do argumentów, co prowadzi do nieprzewidywalnego działania aplikacji!
Serwer MCP został już utworzony przy użyciu FastMCP i przypisany do zmiennej mcp.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do Model Context Protocol (MCP)
Instrukcje do ćwiczenia
- Dodaj odpowiednie typy do argumentów funkcji oraz do zwracanego obiektu.
- Uzupełnij docstring, dopasowując trzy argumenty funkcji do ich definicji.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Adding typing to the function arguments and return object
@mcp.tool()
def convert_currency(amount: ____, from_currency: ____, to_currency: ____) -> ____:
# Complete the docstring with the function arguments
"""
Convert an amount from one currency to another using current exchange rates.
Args:
____: The amount to convert
____: Source currency code (e.g., 'USD', 'EUR', 'GBP')
____: Target currency code (e.g., 'USD', 'EUR', 'GBP')
Returns:
A string with the conversion result and exchange rate
"""
url = f"https://api.frankfurter.dev/v1/latest?base={from_currency}&symbols={to_currency}"
response = requests.get(url)
data = response.json()
rate = data['rates'].get(to_currency)
if rate is None:
return f"Could not find exchange rate for {from_currency} to {to_currency}"
converted_amount = amount * rate
return f"{amount} {from_currency} = {converted_amount:.2f} {to_currency} (Rate: {rate})"
print(convert_currency(amount=100, from_currency="EUR", to_currency="USD"))