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# デバッグ tools、resources、prompts
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## タブ
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openmcpはタブをデバッグ項目の最小単位としており、ナビゲーションバーの+をクリックすると新しいタブを作成できます。OpenMCPのtools、resources、promptsの基本的な使用方法はInspectorとほぼ同じですが、OpenMCPは自動的に左側のリソースリストの初期化を行います。Inspectorではこの手順を手動で行う必要があります。
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## デバッグ内容の自動保存
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openmcpにはテスト結果を自動保存する機能があります。以下の動作が発生すると、openmcpはタブとその内容を保存します：
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- タブを作成し、有効なデバッグ項目を選択した場合
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- デバッグページでデバッグ操作（ツールの選択、ツールの実行、大規模モデルへの質問など）を行った場合
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現在のmcpプロジェクトのテストデータは`.openmcp/tabs.{server-name}.json`に保存されます。ここで`{server-name}`はmcpサーバーが正常に接続されたサーバー名です。
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:::warning
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注意：同じプロジェクト内で名前が完全に同じmcpサーバーを2つ持つべきではありません。これにより`.openmcp/tabs.{server-name}.json`の接続情報保存に競合が発生し、未知のエラーが発生する可能性があります。
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## クイックデバッグ
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デバッグプロセス中に、大規模モデルの回答が不十分で、これが特定のツールのエラーによるものである場合、問題がツールにあるかどうかを迅速に特定するために、下部の小さな飛行機アイコンをクリックできます。
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クリックすると、OpenMCPは新しいテストツールプロジェクトを作成し、大規模モデルが使用したパラメータを自動的に右側のフォームに入力します：
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あなたがするべきことは、実行をクリックしてエラーオプションを確認または除外することだけです。
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## pydanticサポート
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Pythonのfastmcpを使用してtoolを作成する際、インターフェースのタイプを宣言する方法は2つあります。1つはPythonのデフォルトのtypingライブラリを使用して複雑なデータ構造を宣言する方法、もう1つはpydanticを使用して複雑な変数を宣言する方法です。以下は例です：
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```python
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from mcp.server.fastmcp import FastMCP
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from pydantic import BaseModel, Field
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from typing import Optional, Union, List, NamedTuple
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mcp = FastMCP('錦恢の MCP Server', version="11.45.14")
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class PathParams(BaseModel):
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start: str
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end: str
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@mcp.tool(name="test",description="用来测试")
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def test(
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params: PathParams,
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test1: str,
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test2: Union[str, List[str]] = Field("", description="测试参数2"),
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test3: Optional[str] = Field(None, description="测试参数3")
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):
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return [test1, test2, test3, params]
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```
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これら2種類の宣言方法に対して内部変換を実装しているため、openmcpはどちらもサポートしています。特に、宣言した変数がオブジェクト（上記の`PathParams`など）の場合、openmcpのtoolデバッグウィンドウは「オブジェクト入力ボックス」を生成します。この入力ボックスは基本的な形式チェックとオートコンプリートをサポートします：
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:::info オブジェクトとは？
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ここでの「オブジェクト」はJavaScriptの概念で、シリアライズ可能なデータ型の中で基本データ型を除いた部分を指します。例えば{ "name": "helloworld" }はオブジェクトです。Pythonでは、オブジェクトはdictやnamedTupleに似ています。
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:::warning
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openmcpは可能な限り多くのケースをサポートしていますが、生産環境ではmcp toolのパラメータをオブジェクトとして定義することは推奨しません。シンプルなデータ型として定義することで、大規模モデルがツールを呼び出す際の安定性を向上させることができます。
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