În ecosistemul Python, Pydantic v2 asigură validarea la runtime a argumentelor transmise de modelele de limbaj, generând descrieri JSON Schema native cu constrângeri numerice și regex.
Exemplu de model Pydantic în MCP
from pydantic import BaseModel, Field
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
class ParametriDeploy(BaseModel):
mediu: str = Field(pattern="^(staging|productie)$", description="Mediul țintă")
replicas: int = Field(default=3, ge=1, le=10, description="Numărul de containere")
fortare: bool = Field(default=False, description="Ignoră verificările de sănătate")
mcp = FastMCP("DeployBot")
@mcp.tool()
def deploy_aplicatie(config: ParametriDeploy) -> str:
return f"Deploy inițiat pe {config.mediu} cu {config.replicas} replici."Dacă LLM-ul transmite o valoare invalidă (ex: replicas: 50), Pydantic respinge cererea înainte de executarea codului critic.
Întrebări & Exemple practice:
Validarea Parametrilor cu Pydantic v2 în Python MCP: Modele Tipizate pentru UnelteAi o întrebare despre Validarea Parametrilor cu Pydantic v2 în Python MCP: Modele Tipizate pentru Unelte sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.