জেমিনি সিএলআই এবং গো দিয়ে কীভাবে একটি এমসিপি সার্ভার তৈরি করবেন

1. ভূমিকা

এই কোডল্যাবে, আপনি শিখবেন কিভাবে Gemini CLI এর ক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য একটি মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) সার্ভার তৈরি এবং স্থাপন করতে হয়। আপনি godoctor তৈরি করবেন, একটি Go-ভিত্তিক সার্ভার যা Go ডেভেলপমেন্টের জন্য কাস্টম টুল সরবরাহ করে, যা Gemini CLI কে একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য কোডিং সহকারী থেকে একজন বিশেষ Go ডেভেলপমেন্ট বিশেষজ্ঞে রূপান্তরিত করবে।

এই কোডল্যাবটি "প্রম্পট-চালিত" পদ্ধতি ব্যবহার করে। আপনি একজন টেক লিড হিসেবে কাজ করবেন, আপনার AI সহকারীকে (Gemini CLI) প্রম্পট প্রদান করবেন। আপনার লক্ষ্য হল প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলিকে কার্যকর প্রম্পটে রূপান্তরিত করতে শেখা এবং AI-কে বাস্তবায়নের বিশদ বিবরণ পরিচালনা করতে দেওয়া।

এই প্রকল্পের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP)। MCP হল একটি ওপেন-সোর্স প্রোটোকল যা জেমিনির মতো বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) কীভাবে বহিরাগত সরঞ্জাম এবং পরিষেবাগুলির সাথে যোগাযোগ করে তা মানসম্মত করে। এটি একটি সেতু হিসেবে কাজ করে, যা AI-কে বাস্তব-বিশ্বের তথ্য অ্যাক্সেস করতে এবং তার অন্তর্নির্মিত জ্ঞানের বাইরেও ক্রিয়া সম্পাদন করতে দেয়। একটি MCP সার্ভার তৈরি করে, আপনি একটি কাস্টম প্লাগইন তৈরি করছেন যা জেমিনি CLI আবিষ্কার এবং ব্যবহার করতে পারে, কার্যকরভাবে নতুন দক্ষতা শেখায়।

তুমি কি শিখবে

  • জেমিনি সিএলআই কীভাবে ইনস্টল এবং কনফিগার করবেন
  • সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে একজন এআই সহকারীকে গাইড করার জন্য কার্যকর প্রম্পট কীভাবে তৈরি করবেন
  • একজন এআই সহকারীকে কীভাবে প্রসঙ্গ এবং নির্দেশিকা প্রদান করবেন
  • জেমিনি সিএলআই ক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য কীভাবে একটি এমসিপি সার্ভার তৈরি এবং কনফিগার করবেন
  • গুগল ক্লাউড রানে একটি গো অ্যাপ্লিকেশন কীভাবে কন্টেইনারাইজ এবং স্থাপন করবেন

তোমার যা লাগবে

এই কর্মশালাটি সম্পূর্ণরূপে Google Cloud Shell-এর মধ্যে করা যেতে পারে, যা সমস্ত প্রয়োজনীয় নির্ভরতা (gcloud CLI, Go, Docker, Gemini CLI) আগে থেকে ইনস্টল করা থাকে ।

বিকল্পভাবে , যদি আপনি নিজের মেশিনে কাজ করতে পছন্দ করেন, তাহলে আপনার নিম্নলিখিতগুলির প্রয়োজন হবে:

  • Node.js ২০ বা তার পরবর্তী সংস্করণ
  • গুগল ক্লাউড এসডিকে (জিক্লাউড সিএলআই) ইনস্টল এবং আরম্ভ করা হয়েছে
  • আপনার সিস্টেমে ১.২৪ বা তার পরবর্তী সংস্করণ ইনস্টল করুন।
  • আপনার সিস্টেমে ডকার ইনস্টল করা আছে

মূল প্রযুক্তি

আমরা যে প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করব সে সম্পর্কে আরও তথ্য এখানে পাবেন:

একটি সফল কোডল্যাবের জন্য টিপস

একজন AI সহকারীর সাথে কাজ করা সফটওয়্যার তৈরির একটি নতুন উপায়। আপনার অভিজ্ঞতাকে মসৃণ এবং সফল করার জন্য এখানে কিছু টিপস দেওয়া হল:

  1. ESC চাপতে ভয় পাবেন না। AI কখনও কখনও এমন পদক্ষেপ বা কোড প্রস্তাব করবে যার সাথে আপনি একমত নন। প্রস্তাবিত পদক্ষেপ বাতিল করতে ESC কী ব্যবহার করুন এবং সঠিক দিকে পরিচালিত করার জন্য একটি নতুন প্রম্পট প্রদান করুন। আপনিই পাইলট।
  2. টুল ব্যবহারে উৎসাহিত করুন। যদি মনে হয় এআই হারিয়ে গেছে অথবা তথ্য তৈরি করছে, তাহলে এর উপলব্ধ টুলগুলি ব্যবহার করতে উৎসাহিত করুন। "আপনি কি এটি যাচাই করতে গুগল সার্চ ব্যবহার করতে পারেন?" অথবা "পরিবর্তন করার আগে বর্তমান কোডটি বুঝতে read_file টুলটি ব্যবহার করুন" এর মতো প্রম্পটগুলি খুবই কার্যকর হতে পারে।
  3. ম্যানুয়াল পরিবর্তন প্রতিরোধ করুন। সমস্ত কাজ AI-কে করতে চেষ্টা করুন। এটিই আপনার অনুশীলনের মূল দক্ষতা। তবে, যদি আপনাকে ম্যানুয়াল পরিবর্তন করতেই হয়, তাহলে পরে AI-কে এটি সম্পর্কে বলুন। "আমি README.md ফাইলটি ম্যানুয়ালি আপডেট করেছি। আপনার জ্ঞান রিফ্রেশ করার জন্য দয়া করে এটি আবার পড়ুন" এর মতো একটি প্রম্পট নিশ্চিত করবে যে AI আপনার প্রকল্পের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকবে।
  4. আপনি কি এটি বন্ধ করে আবার চালু করার চেষ্টা করেছেন? বিরল ক্ষেত্রে যখন AI আপনার কমান্ডের বিরুদ্ধে কোনও নির্দিষ্ট পথ জোর করে ব্যবহার করার চেষ্টা করে, তখন এটি কনটেক্সট ডিগ্রেডেশনের কারণে হতে পারে (কখনও কখনও "কনটেক্সট রট"ও বলা হয়)। এই ক্ষেত্রে আপনি কনটেক্সট নয়েজ কমাতে জেমিনি CLI কমান্ড "/compress" ব্যবহার করতে পারেন অথবা, চরম ক্ষেত্রে, আপনি সম্পূর্ণ সেশন ইতিহাস পরিষ্কার করতে "/clear" কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন।

2. পরিবেশ সেটআপ

নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে একটি বেছে নিন: যদি আপনি এটি চালাতে চান তবে স্ব-গতিসম্পন্ন পরিবেশ সেটআপ

আপনার নিজের মেশিনে কোডল্যাব ব্যবহার করুন, অথবা; যদি আপনি এই কোডল্যাবটি সম্পূর্ণরূপে ক্লাউডে চালাতে চান তবে ক্লাউড শেল শুরু করুন ।

স্ব-গতিসম্পন্ন পরিবেশ সেটআপ

  1. গুগল ক্লাউড কনসোলে সাইন-ইন করুন এবং একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করুন অথবা বিদ্যমান একটি পুনরায় ব্যবহার করুন। যদি আপনার ইতিমধ্যেই একটি জিমেইল বা গুগল ওয়ার্কস্পেস অ্যাকাউন্ট না থাকে, তাহলে আপনাকে অবশ্যই একটি তৈরি করতে হবে।

295004821bab6a87.png সম্পর্কে

37d264871000675d.png সম্পর্কে

96d86d3d5655cdbe.png সম্পর্কে

  • এই প্রকল্পের অংশগ্রহণকারীদের জন্য প্রজেক্টের নামটি প্রদর্শন করা হবে। এটি একটি অক্ষর স্ট্রিং যা Google API গুলি ব্যবহার করে না। আপনি যেকোনো সময় এটি আপডেট করতে পারেন।
  • সমস্ত Google ক্লাউড প্রোজেক্টে প্রোজেক্ট আইডি অনন্য এবং অপরিবর্তনীয় (সেট করার পরে এটি পরিবর্তন করা যাবে না)। ক্লাউড কনসোল স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অনন্য স্ট্রিং তৈরি করে; সাধারণত আপনি এটি কী তা নিয়ে চিন্তা করেন না। বেশিরভাগ কোডল্যাবে, আপনাকে আপনার প্রোজেক্ট আইডি (সাধারণত PROJECT_ID হিসাবে চিহ্নিত) উল্লেখ করতে হবে। যদি আপনি জেনারেট করা আইডি পছন্দ না করেন, তাহলে আপনি অন্য একটি র্যান্ডম তৈরি করতে পারেন। বিকল্পভাবে, আপনি নিজের চেষ্টা করে দেখতে পারেন, এবং এটি উপলব্ধ কিনা তা দেখতে পারেন। এই ধাপের পরে এটি পরিবর্তন করা যাবে না এবং প্রকল্পের সময়কালের জন্য থাকবে।
  • আপনার তথ্যের জন্য, তৃতীয় একটি মান আছে, একটি Project Number , যা কিছু API ব্যবহার করে। ডকুমেন্টেশনে এই তিনটি মান সম্পর্কে আরও জানুন।
  1. এরপর, ক্লাউড রিসোর্স/API ব্যবহার করার জন্য আপনাকে ক্লাউড কনসোলে বিলিং সক্ষম করতে হবে। এই কোডল্যাবটি চালানোর জন্য খুব বেশি খরচ হবে না, এমনকি কিছু খরচও হবে না। এই টিউটোরিয়ালের বাইরে বিলিং এড়াতে রিসোর্স বন্ধ করতে, আপনি আপনার তৈরি রিসোর্সগুলি মুছে ফেলতে পারেন অথবা প্রকল্পটি মুছে ফেলতে পারেন। নতুন গুগল ক্লাউড ব্যবহারকারীরা $300 USD ফ্রি ট্রায়াল প্রোগ্রামের জন্য যোগ্য।

ক্লাউড শেল শুরু করুন

যদিও গুগল ক্লাউড আপনার ল্যাপটপ থেকে দূরবর্তীভাবে পরিচালিত হতে পারে, এই কোডল্যাবে আপনি গুগল ক্লাউড শেল ব্যবহার করবেন, যা ক্লাউডে চলমান একটি কমান্ড লাইন পরিবেশ।

গুগল ক্লাউড কনসোল থেকে, উপরের ডানদিকের টুলবারে ক্লাউড শেল আইকনে ক্লিক করুন:

ক্লাউড শেল সক্রিয় করুন

পরিবেশের সাথে সংযোগ স্থাপন এবং সংযোগ স্থাপন করতে মাত্র কয়েক মুহূর্ত সময় লাগবে। এটি সম্পন্ন হলে, আপনি এরকম কিছু দেখতে পাবেন:

গুগল ক্লাউড শেল টার্মিনালের স্ক্রিনশট যা দেখায় যে পরিবেশটি সংযুক্ত হয়েছে

এই ভার্চুয়াল মেশিনটিতে আপনার প্রয়োজনীয় সকল ডেভেলপমেন্ট টুল রয়েছে। এটি একটি স্থায়ী ৫ জিবি হোম ডিরেক্টরি অফার করে এবং গুগল ক্লাউডে চলে, যা নেটওয়ার্ক কর্মক্ষমতা এবং প্রমাণীকরণকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। এই কোডল্যাবে আপনার সমস্ত কাজ একটি ব্রাউজারেই করা যেতে পারে। আপনাকে কিছু ইনস্টল করার প্রয়োজন নেই।

৩. জেমিনি সিএলআই দিয়ে শুরু করা

এই বিভাগে আপনি জেমিনি সিএলআই সম্পর্কে শিখবেন, আপনার পরিবেশের জন্য এটি কীভাবে ইনস্টল এবং কনফিগার করবেন তা সহ।

জেমিনি সিএলআই কী?

জেমিনি সিএলআই হল একটি এআই-চালিত কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস যা আপনাকে বিভিন্ন ধরণের উন্নয়নমূলক কাজে সহায়তা করতে পারে। এটি আপনার প্রকল্পের প্রেক্ষাপট বুঝতে পারে, প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, কোড তৈরি করতে পারে এবং এর ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বহিরাগত সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে।

স্থাপন

npm ব্যবহার করে বিশ্বব্যাপী Gemini CLI ইনস্টল করুন।

npm install -g @google/gemini-cli

আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালিয়ে নিশ্চিত করতে পারেন যে CLI ইনস্টল করা আছে:

gemini --version

কনফিগারেশন

জেমিনি সিএলআই-এর আচরণ কনফিগারেশন ফাইল এবং পরিবেশ ভেরিয়েবল দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। দুটি মূল ফাইল রয়েছে:

  • GEMINI.md : এই ফাইলটি AI-এর জন্য নির্দেশিকা এবং প্রেক্ষাপট প্রদান করে। CLI আপনার প্রকল্পের কোডিং মান এবং নিয়মাবলী বোঝার জন্য এই ফাইলটি পড়ে।
  • .gemini/settings.json : এই ফাইলটি CLI এর কনফিগারেশন নিয়ন্ত্রণ করে, যার মধ্যে রয়েছে বহিরাগত সরঞ্জামগুলির সাথে কীভাবে সংযোগ স্থাপন করতে হয়। আমরা এই ল্যাবে যে MCP সার্ভারটি তৈরি করছি তা ব্যবহার করার জন্য CLI কনফিগার করার জন্য পরে এই ফাইলটি ব্যবহার করব।

আমরা প্রথমে পরিবেশ সেট আপ করব এবং তারপর GEMINI.md ফাইল তৈরি করব। settings.json ফাইলটি পরবর্তী ধাপে কনফিগার করা হবে।

  1. একটি প্রকল্প ডিরেক্টরি তৈরি এবং আরম্ভ করুন: 
mkdir godoctor && cd godoctor
go mod init godoctor
  1. গুগল ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন ডিফল্ট শংসাপত্রের সাহায্যে প্রমাণীকরণ করুন:

এই কোডল্যাবের জন্য আপনি যে GCP প্রকল্পটি ব্যবহার করতে যাচ্ছেন তার অ্যাক্সেস আছে এমন একটি অ্যাকাউন্টে আমাদের লগইন করতে হবে:

gcloud auth application-default login

৪. প্রসঙ্গ ফাইল (GEMINI.md)

কনটেক্সট ফাইল, যা ডিফল্ট নাম GEMINI.md ব্যবহার করে, জেমিনি মডেলকে নির্দেশনামূলক প্রসঙ্গ প্রদানের জন্য ব্যবহৃত হয়। আপনি এই ফাইলগুলি প্রকল্প-নির্দিষ্ট নির্দেশনা দিতে, একটি ব্যক্তিত্ব সংজ্ঞায়িত করতে, অথবা কোডিং স্টাইল নির্দেশিকা প্রদান করতে পারেন যাতে AI এর প্রতিক্রিয়াগুলি আরও নির্ভুল এবং আপনার প্রয়োজন অনুসারে তৈরি করা যায়।

এআই সহকারী যাতে উচ্চমানের, ইডিওম্যাটিক গো কোড তৈরি করে তা নিশ্চিত করতে, আমরা গো ডেভেলপারদের জন্য কিছু সাধারণ সেরা অনুশীলন সহ একটি GEMINI.md লিখব।

লক্ষ্য: একটি GEMINI.md ফাইল তৈরি করুন যা এই প্রকল্পের সময় AI সহকারীর জন্য নিয়মের সেট হিসেবে কাজ করবে।

নিচের কন্টেন্ট দিয়ে GEMINI.md ফাইল তৈরি করতে আপনার IDE খুলুন। যদি আপনি Cloud Shell ব্যবহার করেন, তাহলে নিচের কমান্ড ব্যবহার করে একটি এডিটর খুলতে পারেন:

cloudshell edit .

কাজ: আপনার godoctor ডিরেক্টরির রুটে GEMINI.md নামে একটি ফাইল তৈরি করুন এবং এতে নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু পেস্ট করুন।

# Go Development Guidelines
All code contributed to this project must adhere to the following principles.

## 1. Formatting
All Go code **must** be formatted with `gofmt` before being submitted.

## 2. Naming Conventions
- **Packages:** Use short, concise, all-lowercase names.
- **Variables, Functions, and Methods:** Use `camelCase` for unexported identifiers and `PascalCase` for exported identifiers.
- **Interfaces:** Name interfaces for what they do (e.g., `io.Reader`), not with a prefix like `I`.

## 3. Error Handling
- Errors are values. Do not discard them.
- Handle errors explicitly using the `if err != nil` pattern.
- Provide context to errors using `fmt.Errorf("context: %w", err)`.

## 4. Simplicity and Clarity
- "Clear is better than clever." Write code that is easy to understand.
- Avoid unnecessary complexity and abstractions.
- Prefer returning concrete types, not interfaces.

## 5. Documentation
- All exported identifiers (`PascalCase`) **must** have a doc comment.
- Comments should explain the *why*, not the *what*.

## 6. Project structure
- cmd/ contains source code for target binaries (e.g. server, client)
- internal/ contains source code for packages not meant to be exported (e.g. internal/tools/hello)
- bin/ contains the compiled binaries
- At the root place README.md, go.mod and go.sum

এখন আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সম্পূর্ণরূপে সেট আপ হয়ে গেছে।

৫. প্রাথমিক নির্মাণ: একটি ডকুমেন্টেশন সার্ভার

আপনার প্রথম লক্ষ্য হল godoctor সার্ভারের প্রাথমিক সংস্করণ তৈরি করা। এই সংস্করণটি একটি ন্যূনতম অ্যাপ্লিকেশন হওয়া উচিত যা read_docs নামক একটি একক সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা Go ডকুমেন্টেশন অনুসন্ধান করার ক্ষমতা সরবরাহ করে।

লক্ষ্য: একটি প্রোডাকশন-রেডি MCP সার্ভার তৈরি করুন যা go doc কমান্ডটি প্রকাশ করে, একটি LLM কে Go ডকুমেন্টেশন জিজ্ঞাসা করার অনুমতি দেয়।

শেলটিতে Gemini CLI কমান্ড চালান:

gemini

যখন আপনি প্রথমবারের মতো CLI চালাবেন তখন এটি আপনাকে একটি প্রমাণীকরণ মোড এবং একটি থিম বেছে নিতে বলবে।

যদি আপনি ক্লাউড শেলে এই কোডল্যাবটি চালাচ্ছেন, তাহলে "ক্লাউড শেল ব্যবহারকারীর শংসাপত্র ব্যবহার করুন" বিকল্পটি বেছে নিন। যদি না হয়, তাহলে আপনি একটি ব্যক্তিগত গুগল অ্যাকাউন্ট দিয়ে লগইন করতে login with Google ব্যবহার করতে পারেন যাতে আপনি Gemini CLI এর উদার ফ্রি টিয়ার থেকে উপকৃত হতে পারেন। প্রমাণীকরণ নির্বাচন স্ক্রিনটি দেখতে এইরকম হবে:

অনুসরণ

যদি আপনার নির্বাচন পরিবর্তন করার প্রয়োজন হয়, তাহলে আপনি /auth টাইপ করে এন্টার টিপে আবার এই মেনুটি খুলতে পারেন।

এরপর আপনাকে একটি থিম বেছে নিতে বলা হবে:

6289bdfb3b519fa7.png সম্পর্কে

/auth এর মতো, আপনি পরে /theme কমান্ডের সাহায্যে থিম পরিবর্তন করতে পারেন।

প্রমাণীকরণ পদ্ধতি এবং আপনার পছন্দের থিম নির্বাচন করার পরে আপনাকে কমান্ড প্রম্পটে নিয়ে যাওয়া হবে। এখানে আপনি আপনার কমান্ড টাইপ করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ:

Write a hello world application in Go

CLI তার নিজস্ব যুক্তি (Gemini Flash বা Gemini Pro এর মতো Gemini মডেলের মাধ্যমে) এবং কাজগুলি সম্পাদনের জন্য টুলসের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। ফাইল সিস্টেম বা API, ডাটাবেস ইত্যাদির মতো বহিরাগত পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার প্রয়োজন হলে এটি টুলস ব্যবহার করে। বাক্স থেকে আসা টুলস বা "অভ্যন্তরীণ টুলস" এর উদাহরণ হল read_file , write_file , web_fetch এবং google_search । আমরা যে MCP সার্ভারটি তৈরি করছি তা CLI-এর জন্য উপলব্ধ একটি টুল হয়ে উঠবে।

প্রথমবার যখন এটি কোনও টুল চালাবে তখন এটি আপনার অনুমতি চাইবে। আপনি এটিকে একবারের জন্য অনুমতি (একবার অনুমতি), বাকি সেশনের জন্য সম্পূর্ণ অনুমোদন (সর্বদা অনুমতি) দিতে পারেন, অথবা এর অনুরোধ প্রত্যাখ্যান করতে পারেন। যদি এটি একটি ফাইল সম্পাদনা অপারেশন হয় তবে আপনি একটি বহিরাগত সম্পাদক ব্যবহার করে ফাইলটি সম্পাদনা করার বিকল্পও পাবেন, যদি আপনি কিছু সমন্বয় করতে চান। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি হ্যালো ওয়ার্ল্ড প্রোগ্রাম তৈরি করার জন্য উপরের প্রম্পটের আউটপুট:

2cfd761183e4b770.png সম্পর্কে

প্রম্পট ছাড়াও, আপনি স্ল্যাশ কমান্ডও ব্যবহার করতে পারেন। আপনি যদি "/" টাইপ করেন, তাহলে CLI স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ করার বিকল্পগুলি দেখাবে। আপনি সম্পূর্ণ কমান্ডটি টাইপ করা চালিয়ে যেতে পারেন অথবা বিকল্পগুলি থেকে একটি নির্বাচন করতে পারেন। উপরে উল্লিখিত /auth এবং /theme কমান্ডগুলি এরকম কয়েকটি কমান্ড।

26c3f3f7b8bceb3f.png

ইন্টারফেসের সাথে পরিচিত হয়ে গেলে, আপনি এই বিভাগের মূল কাজটি শুরু করতে পারেন, যা হল CLI কে আমাদের জন্য MCP সার্ভার লিখতে বলা।

একটি হ্যালো ওয়ার্ল্ড এমসিপি সার্ভার তৈরি করা হচ্ছে

মডেলটি আরও ধারাবাহিকভাবে জিনিসগুলি তৈরি করবে তা নিশ্চিত করার সেরা উপায়গুলির মধ্যে একটি হল জটিল কাজগুলিকে ক্রমবর্ধমান ধাপে ভাগ করা। যদিও মডেলটি নিজেই একটি জটিল কাজ বের করতে সক্ষম হতে পারে, সঠিক সেটআপ ছাড়া সঠিক বাস্তবায়ন আবিষ্কার করতে অনেক সময় লাগবে।

আরও সুসংগত পদ্ধতির জন্য, আমরা প্রথমে এটিকে একটি "হ্যালো ওয়ার্ল্ড" MCP সার্ভার তৈরি করার নির্দেশ দেব, তারপর আমরা যে কার্যকারিতাটি চাই তা বাস্তবায়ন করব (গো ডকুমেন্টেশন পড়া)।

একটি উদাহরণ প্রম্পট নিচে দেখানো হল:

Create a Model Context Protocol (MCP) server that exposes a "hello_world" tool. This tool, when called, should return the message "Hello, MCP world!"

For the MCP implementation, you should use the official Go SDK for MCP (github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp) and use the stdio transport.

TODO:
- Download the dependency: `go get github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp`
- Inspect the documentation of the SDK: `go doc github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp`
- Build a `server` command that supports stdio transport only
- Build a `client` command that connects to the server over command transport to test the server

Acceptance Criteria:
- `./bin/client --list-tools` returns the list of server tools including "hello_world"
- `./bin/client --call-tool` "hello_world" returns the output "Hello, MCP world!"

মনে রাখবেন যে উপরের প্রম্পটটি তিনটি প্রধান অংশ দ্বারা গঠিত:

  1. সমস্যার স্পেসিফিকেশন, আমরা কী তৈরি করতে চাই এবং সীমাবদ্ধতাগুলি সহ (যেমন যেকোনো SDK এর পরিবর্তে অফিসিয়াল SDK ব্যবহার করুন, http এর পরিবর্তে stdio ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করুন)
  2. সম্পাদনযোগ্য কার্যগুলির বিভাজন (করণীয়)
  3. কাজের জন্য গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড, যা একটি পরীক্ষামূলক পদ্ধতি হিসেবে কাজ করে যাতে এজেন্ট জানতে পারে কখন এটি সম্পন্ন হয়েছে।

এই তিনটি উপাদান থাকা মডেলটিকে আরও ধারাবাহিকভাবে কাঙ্ক্ষিত ফলাফল অর্জনে সহায়তা করবে।

read_docs টুল বাস্তবায়ন

একবার আপনার একটি কার্যকরী বাস্তবায়ন হয়ে গেলে, আমরা আসল "read_docs" টুলটি বাস্তবায়নে এগিয়ে যেতে পারি: 

Add a new tool to our MCP server called "read_docs" that invokes the "go doc" shell command. The tool will take a mandatory "package" argument and an optional "symbol" argument.

TODO:
- create a package `./internal/tools/docs`
- register the tool with the MCP server
- update the client to support the "read_docs" tool by providing arguments to the tool call

Acceptance Criteria:
- `./bin/client --tools-list` show both hello_world and read_docs
- `./bin/client --tool-call read_docs fmt` returns the documentation for the `fmt` package
- `./bin/client --tool-call read_docs fmt.Println` returns the documentation for the `fmt.Println` function
- `./bin/client --tool-call read_docs github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp` returns documentation for the `mcp` package

দ্রষ্টব্য: এই প্রম্পটটি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে দ্বিধা করবেন না অথবা আপনার নিজস্ব প্রম্পট তৈরি করার চেষ্টা করুন।

দরকারী টিপস

যেহেতু MCP এখনও একটি অভিনব ধারণা এবং MCP-এর জন্য Go SDK একটি নতুন লাইব্রেরি, এই ধাপে Gemini-এর সঠিক বাস্তবায়ন আবিষ্কার করতে অনেক সময় লাগতে পারে। মডেলটিকে সঠিক সমাধান নিয়ে আসতে সাহায্য করার জন্য, আপনি নিম্নলিখিতগুলি চেষ্টা করতে পারেন:

  1. যদি মডেলটি কোনও ধাপে ডকুমেন্টেশন পড়া বাদ দেয়, তাহলে ESC টিপুন এবং এটি করার কথা মনে করিয়ে দিন। যদি আপনি go এর সাথে পরিচিত না হন, তাহলে "go doc" এবং প্যাকেজের নাম "go doc github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp " লিখে রান করলে সঠিক ডকুমেন্টেশন ফিরে আসবে।
  2. শীর্ষ স্তরের মডিউল " github.com/modelcontextprotocol/go-sdk " এর কোনও ডকুমেন্টেশন নেই (কারণ এতে কোনও Go কোড নেই), আপনাকে মডেলটিকে সম্পূর্ণ পথটি সন্ধান করতে বলতে হবে।
  3. বিপরীতভাবে, যদি মডেলটি এমন কোনও প্যাকেজকে হ্যালুসিনেট করে যা বিদ্যমান নেই, যেমন, "go doc github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp/server ", তাহলে এটিকে শীর্ষ স্তরের প্যাকেজের দিকে নিয়ে যান।

৬. জেমিনি সিএলআই-এর জন্য গোডক্টরকে এমসিপি সার্ভার হিসেবে কনফিগার করা

AI সহকারী ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার উভয়ের জন্য কোড তৈরি করার পরে, আপনি এটিকে কয়েকটি ম্যানুয়াল পরীক্ষা চালানোর নির্দেশ দিতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ: 

retrieve the documentation for the package net/http

নিশ্চিত করুন যে আপনি এটি একটি বহিরাগত নির্ভরতা দিয়েও পরীক্ষা করছেন (স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে নয়): 

retrieve the documentation for the github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp package

ফলাফলে সন্তুষ্ট হয়ে গেলে, এই প্রকল্পটি কীভাবে ব্যবহার এবং বিকাশ করবেন তার নির্দেশাবলী সহ একটি README.md লিখতে নির্দেশ দিন। 

Now write a detailed README.md file explaining both from a user and a developer perspective how to use and to build this project.

এখন আমরা সার্ভারটি এমনভাবে কনফিগার করতে যাচ্ছি যাতে জেমিনি সিএলআই ডেভেলপমেন্টের পরবর্তী পর্যায়ে এটি ব্যবহার করতে পারে।

  1. ডকুমেন্টেশন পড়ার জন্য পছন্দের পদ্ধতি হিসেবে read_docs ব্যবহার করার জন্য CLI-কে GEMINI.md আপডেট করতে বলুন: 
update the GEMINI.md file to include instructions to always use the read_docs tool to retrieve documentation about Go packages or symbols. This should be done whenever seeing an import for the first time in a session or after a new dependency is installed to the project (e.g. via `go get`)
  1. এখন আমাদের MCP সার্ভার কনফিগার করার জন্য Gemini CLI পুনরায় চালু করতে হবে। প্রথমে, চ্যাট সেশনটি সংরক্ষণ করা যাক যাতে এটি পুনরায় চালু হওয়ার পরে আপনি যেখানে থামিয়েছিলেন সেখান থেকে পুনরায় শুরু করতে পারেন। 
/chat save godoctor-workshop
  1. Ctrl+D দুবার চেপে অথবা /quit কমান্ড লিখে CLI থেকে বেরিয়ে আসুন।
  2. পূর্ববর্তী ধাপগুলিতে এজেন্টের আপনার জন্য একটি সার্ভার বাইনারি কম্পাইল করা উচিত ছিল, কিন্তু আমরা সার্ভারটিকে আবার একটি ভিন্ন নামে কম্পাইল করছি যাতে আমরা এর সোর্স কোড পরিবর্তন করলে এটি প্রভাবিত না হয়: 
mkdir -p bin && go build -o ./bin/godoctor ./cmd/server
  1. স্থানীয় টুলের জন্য Gemini CLI কনফিগার করুন: আপনার প্রজেক্ট রুটে একটি .gemini/settings.json ফাইল তৈরি করুন এবং Gemini CLI কে আপনার কম্পাইল করা সার্ভারটি কীভাবে চালাবেন তা জানাতে একটি mcpServers বিভাগ যুক্ত করুন। 
mkdir -p .gemini && touch .gemini/settings.json
  1. এখন, ক্লাউডশেল এডিটর অথবা আপনার পছন্দের IDE ব্যবহার করে নতুন ফাইলে নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু যোগ করুন। 
{
  "mcpServers": {
    "godoctor": {
      "command": "./bin/godoctor"
    }
  }
}
  1. gemini কমান্ড ব্যবহার করে জেমিনি সিএলআই চালু করুন।
  2. /mcp কমান্ড টাইপ করে আপনি দেখতে পাবেন যে টুলটি লোড হয়েছে। আপনি /mcp desc ব্যবহার করেও টুলগুলির সম্পূর্ণ বিবরণ দেখাতে পারেন:

13a5a979b9d5408d.png সম্পর্কে

  1. "Show me the documentation for the package net/http" এর মতো একটি প্রম্পট ব্যবহার করে Gemini CLI কে আপনার টুলটি ব্যবহার করতে বলে ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা করুন।

তোমার এরকম কিছু দেখা উচিত:

fdaa342e76dc5b52.png সম্পর্কে

যদি টুলটি সঠিকভাবে কাজ করে তবে আপনি টুল কলের মাধ্যমে প্রাপ্ত ডকুমেন্টেশন দেখতে পাবেন:

defa9d11314522d4.png সম্পর্কে

অভিনন্দন, তুমি একটি MCP টুল তৈরি করেছো! কিন্তু এখানেই শেষ নয়, আমরা এখনও এই সার্ভারটিকে আরও কিছুটা কার্যকর করে তুলতে পারি।

৭. একজন এআই-চালিত কোড রিভিউয়ার যোগ করা

আসুন আরও পরিশীলিত, AI-চালিত বৈশিষ্ট্য যুক্ত করি: একটি কোড রিভিউয়ার যা জেমিনি API ব্যবহার করে।

আপনি এখন /chat resume godoctor-workshop. এটি সেশনের প্রসঙ্গটি সেই বিন্দু পর্যন্ত লোড করবে যেখানে আমরা read_docs তৈরি শেষ করেছি, তাই মডেলটির কাছে নতুন টুল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান থাকবে।

এই টুলটির Vertex AI অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হবে, তাই আমাদের প্রথমে API সক্রিয় করতে হবে। আপনি খালি প্রম্পটে একটি বিস্ময়বোধক চিহ্ন (!) টাইপ করে Gemini CLI ছাড়াই শেল কমান্ড চালাতে পারেন। এটি Gemini CLI কে শেল মোডে পরিবর্তন করবে।

Vertex AI API সক্রিয় করতে শেল মোডে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান: 

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

কমান্ডটি সম্পন্ন হয়ে গেলে, আপনি escape কী (Esc) টাইপ করে প্রম্পট মোডে ফিরে যেতে পারেন।

লক্ষ্য: বিদ্যমান প্রকল্পে code_review নামে একটি নতুন টুল যোগ করুন। এই টুলটি Go কোড বিশ্লেষণ করতে এবং প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে Gemini API ব্যবহার করবে।

উদাহরণ প্রম্পট: 

Add a new tool to my project called code_review. This tool should use the Gemini API on Vertex AI (with model id gemini-2.5-pro) to analyze Go code and provide a list of improvements according to the best practices accepted by the Go community.

The tool should take the Go code content and an optional hint as input. The hint will be used to provide additional guidance for the AI reviewer, like "focus on security" or "help me simplify this code".

The tool output should be text in Markdown format.

TODO:
- add the genai SDK dependency with `go get import google.golang.org/genai`
- create the tool code in ./internal/tools/code/review.go
- create a code review prompt to be used by the tool
- use go-genai with Vertex AI authentication to call gemini-2.5-pro
- register the tool with the server
- add a flag to the server to set the Google Cloud Project ID: --project
- add a flag to the server to set the Google Cloud Location: --location
- add support to the review tool in the client CLI

NOT TO DO:
- DO NOT use the package github.com/google/generative-ai-go/genai as it is DEPRECATED
- DO NOT use the package cloud.google.com/go/vertexai/genai as it has been superseded by google.golang.org/genai

Acceptance Criteria:
- `./bin/client --tools-list` show all tools including `code_review`
- `./bin/client --tool-call code_review internal/tools/code/review.go` returns the code review for the "review.go" file

দরকারী টিপস

  1. মডেলটি কাজ শুরু করার পর, আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে দেখতে পাবেন যে এটি genai প্যাকেজের ডকুমেন্টেশন ব্রাউজ করার জন্য read_docs টুলটি কল করার অনুরোধ করছে। যদি তা না হয়, তাহলে আপনি সর্বদা escape কী দিয়ে প্রক্রিয়াটি বন্ধ করতে পারেন এবং মনে করিয়ে দিতে পারেন যে এখন এটির কাছে read_docs টুল রয়েছে।
  2. যদি আপনি দেখেন যে এটি ভুল GenAI SDK ব্যবহার করার চেষ্টা করছে (যদিও প্রম্পটে একটি স্পষ্ট "অনুমোদিত নয়" তালিকা রয়েছে), তাহলে এটিকে সঠিকটিতে ফিরিয়ে আনুন।

কোড রিভিউয়ার পরীক্ষা করা হচ্ছে

  1. /chat save godoctor-workshop দিয়ে চ্যাট সেশনটি সেভ করুন এবং তারপর Ctrl+D দুবার চেপে CLI থেকে বেরিয়ে আসুন।
  2. নতুন টুল সংজ্ঞা দিয়ে সার্ভারটি পুনরায় কম্পাইল করুন:। 
go build -o ./bin/godoctor ./cmd/server
  1. আপনার IDE ব্যবহার করে, Vertex AI এর জন্য পরিবেশ কনফিগারেশন অন্তর্ভুক্ত করতে .gemini/settings.json ফাইলটি আপডেট করুন: 
{
  "mcpServers": {
    "godoctor": {
      "command": "./bin/godoctor",
      "env": {
        "GOOGLE_CLOUD_USE_VERTEXAI": "true",
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "<your-project-id>",
        "GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "<your-preferred-region>"
      }
    }
  }
}
  1. আবার জেমিনি সিএলআই চালু করুন। /chat resume godoctor-workshop
  2. /mcp কমান্ডটি টাইপ করে নিশ্চিত করুন যে টুলটি সক্রিয় আছে। আপনি এরকম কিছু দেখতে পাবেন:

f78b39f95edf358a.png সম্পর্কে

  1. এবার আসুন code_review টুলটি পরীক্ষা করে দেখি টুলের সোর্স ফাইলগুলির একটি পর্যালোচনা করে: 
Use the code_review tool to review cmd/server/main.go

    You should see something like this:

d946dcc99f5e37b9.png সম্পর্কে

কোড পর্যালোচনা টুলটি কাজ করার সাথে সাথে, এখন আপনি মডেলটিকে একটি সম্পূর্ণ "স্ব-উন্নতিশীল" কর্মপ্রবাহের জন্য, পাওয়া কিছু উন্নতি প্রয়োগ করার পরামর্শ দিতে পারেন!

আপনি এখন নিশ্চিত করেছেন যে code-review টুলটি কাজ করে। পরবর্তী বিভাগে আপনি এটি ক্লাউডে স্থাপনের কাজ করবেন। আপনার বর্তমান সেশনটি /chat save godoctor-workshop এবং CLI থেকে প্রস্থান করুন।

৮. ক্লাউডের জন্য আপনার সার্ভার প্রস্তুত করুন

আমরা এখন পর্যন্ত যে MCP সার্ভারটি তৈরি করেছি তা শুধুমাত্র স্থানীয় মেশিনে চলে, যা আপনার নিজস্ব ব্যবহারের জন্য সরঞ্জাম তৈরি করলে ঠিক আছে, তবে প্রায়শই এন্টারপ্রাইজ পরিবেশে আমাদের শত শত এমনকি হাজার হাজার ডেভেলপারের বৃহত্তর ব্যবহারের জন্য সরঞ্জাম স্থাপন করতে হয়।

আমাদের MCP সার্ভারকে স্কেল করার জন্য, আমাদের এটিকে এমন একটি সার্ভার থেকে রূপান্তর করতে হবে যা শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড I/O কথা বলে এমন একটি সার্ভারে যা HTTP কথা বলতে পারে, এবং এটিকে এমন কোথাও স্থাপন করতে হবে যেখানে এটি বিভিন্ন ডেভেলপারদের দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য হতে পারে। এই উদ্দেশ্যে আমরা MCP স্পেসিফিকেশনে স্ট্রিমেবল HTTP হিসাবে সংজ্ঞায়িত একটি পরিবহন মোড ব্যবহার করতে যাচ্ছি এবং আমাদের স্থাপনার লক্ষ্য হিসাবে Cloud Run ব্যবহার করব।

লক্ষ্য: স্ট্রিমেবল HTTP ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করার জন্য godoctor সার্ভারটিকে রিফ্যাক্টর করুন।

উদাহরণ প্রম্পট: 

The godoctor server is currently using the stdio transport. I want to prepare it to be deployed to Cloud Run, so we need to add support to use the Streamable HTTP transport.

TODO:
- Update server to enable Streamable HTTP via the -http flag.
- An optional -listen flag can be specified to set the port to listen
- If no -http flag is specified, the server defaults to stdio transport and -listen is ignored
- Update client to use Streamable HTTP via the -addr flag
- If no flag is specified, the client defaults to command transport
- Create a shell script test_server.sh to support testing

NOT TO DO:
- DO NOT use the HTTP+SSE protocol as it has been deprecated by the MCP specification

Acceptance Criteria
- Create a shell script that:
  - Runs the server in the background;
  - Runs the client connecting over HTTP and call list tools
  - Kills the background process
- The shell script should run without failures

দরকারী টিপস

  1. মডেলটি HTTP+SSE ব্যবহার করার চেষ্টা করতে পারে, যা এখন বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে। যদি আপনি দেখেন যে এটি এই পথ দিয়ে যাচ্ছে, তাহলে এটিকে আবার স্ট্রিমেবল HTTP-এর দিকে ফিরিয়ে আনুন।
  2. জেমিনি সিএলআই (0.26.0) এর বর্তমান সংস্করণটি ব্যাকগ্রাউন্ডে চলমান প্রক্রিয়াগুলিকে সমর্থন করে না ( run_shell_command দিয়ে চালু হওয়া যেকোনো প্রক্রিয়া টুল কল ফিরে আসার পরে বন্ধ হয়ে যায়), তাই আমরা জেমিনিকে একটি স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে পরীক্ষা প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে বলছি। এই বৈশিষ্ট্যটি পরিকল্পনা করা হয়েছে এবং অদূর ভবিষ্যতে যোগ করা হবে, যা পরীক্ষার প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করতে পারে।

ঐচ্ছিক: HTTP ব্যবহার করে MCP সার্ভার পরীক্ষা করা হচ্ছে

যদি আপনি HTTP এর মাধ্যমে সার্ভার ব্যবহার করার জন্য Gemini CLI কনফিগার করতে চান:

  1. আপনার সেশন সংরক্ষণ করুন এবং CLI থেকে প্রস্থান করুন।
  2. আপনার .gemini/settings.json ফাইলটি সম্পাদনা করুন এবং আপনার স্থানীয় চলমান সার্ভারের দিকে নির্দেশ করার জন্য কনফিগারেশনটি পরিবর্তন করুন। 
"mcpServers": {
  "godoctor": {
    "httpUrl": "http://localhost:8080"
  }
}
  1. দ্বিতীয় টার্মিনালে, স্থানীয়ভাবে HTTP সক্রিয় সার্ভারটি চালান: 
go build -o ./bin/godoctor ./cmd/server && ./bin/godoctor -listen=:8080
  1. জেমিনি সিএলআই পুনরায় চালু করুন এবং সংযোগটি পরীক্ষা করার জন্য একটি প্রম্পট দিন, যেমন, "fmt.Println এর ডকুমেন্টেশন পেতে godoctor টুলটি ব্যবহার করুন।"
  2. পরীক্ষা শেষ হলে Ctrl+C দিয়ে সার্ভারটি বন্ধ করুন।

৯. ডকারের সাহায্যে অ্যাপ্লিকেশনটি কন্টেইনারাইজ করা

এখন যেহেতু আমাদের সার্ভার সঠিক পরিবহন প্রোটোকল ব্যবহার করছে, আমরা এটি স্থাপনের জন্য কন্টেইনারাইজ করতে পারি।

লক্ষ্য: godoctor সার্ভারটিকে একটি পোর্টেবল, উৎপাদন-প্রস্তুত কন্টেইনার ছবিতে প্যাকেজ করার জন্য একটি Dockerfile তৈরি করুন।

উদাহরণ প্রম্পট: 

Please create a multi-stage Dockerfile that compiles the Go binary and copies it into a minimal golang image like golang:1.25.6-alpine. The image should support the following environment variables:
- GOOGLE_CLOUD_USE_VERTEXAI
- GOOGLE_CLOUD_PROJECT
- GOOGLE_CLOUD_LOCATION

Acceptance Criteria:
- The image builds successfully
- Create a script test_docker.sh to launch the docker image in background and test the connectivity with the client:
    - Call list_tools on the client pointing to the server running on Docker
    - Call read_docs for fmt.Println
    - Stop the server
- The script should run without failures

ঐচ্ছিক: ডকার ইমেজটি ম্যানুয়ালি পরীক্ষা করা হচ্ছে

Dockerfile তৈরি হওয়ার পর, ছবিটি তৈরি করুন এবং এটি সঠিকভাবে কাজ করছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য এটি চালান।

  1. পাত্রটি তৈরি করুন: 
docker build -t godoctor:latest .
  1. স্থানীয়ভাবে কন্টেইনারটি চালান: 
docker run -p 8080:8080 -e PORT=8080 godoctor:latest
  1. চলমান কন্টেইনারটি পরীক্ষা করুন: অন্য একটি টার্মিনালে, জেমিনি CLI শুরু করুন এবং ডকুমেন্টেশন আনতে বলুন।
  2. পরীক্ষা শেষ হলে Ctrl+C দিয়ে সার্ভারটি বন্ধ করুন।

১০. ক্লাউড রানে মোতায়েন করা

এখন আমাদের কন্টেইনারটিকে ক্লাউডে স্থাপন করার সময়।

লক্ষ্য: কন্টেইনারাইজড গোডক্টর সার্ভারটি গুগল ক্লাউড রানে স্থাপন করুন।

উদাহরণ প্রম্পট: 

Now please deploy this image to Cloud Run and return me an URL I can use to call the MCP tool. Configure Cloud Run to use the following environment variables:
- GOOGLE_CLOUD_USE_VERTEXAI: true,
- GOOGLE_CLOUD_PROJECT: <your-project-id>
- GOOGLE_CLOUD_LOCATION: <your-preferred-region>

TODO:
- Run `docker build -t gcr.io/daniela-genai-sandbox/godoctor .`
- Run `gcloud run deploy godoctor --image` with the image created above

Acceptance Criteria:
- Call list-tools with the client pointing to the CloudRun endpoint

একবার স্থাপন শেষ হয়ে গেলে, আমরা আপনার স্থাপন করা টুলটি ব্যবহার করার জন্য জেমিনি সিএলআই কনফিগার করব।

আপনার .gemini/settings.json ফাইলটি আপডেট করুন যাতে MCP টুল কনফিগারেশনটি আপনার ডিপ্লয় করা পরিষেবার দিকে নির্দেশিত হয়, অথবা Gemini CLI কে আপনার জন্য এটি করতে বলুন: 

now update the .gemini/settings.json file to use this URL for the godoctor server

চূড়ান্ত mcpServers বিভাগটি দেখতে এরকম হওয়া উচিত (প্লেসহোল্ডারটি আপনার আসল Cloud Run অ্যাপ URL দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে ভুলবেন না): 

"mcpServers": {
  "godoctor": {
    "httpUrl": "https://<your-cloud-run-id>.us-central1.run.app"
  }
}

ক্লাউড রান ডিপ্লয়মেন্ট পরীক্ষা করা হচ্ছে

তুমি এখন চূড়ান্ত, এন্ড-টু-এন্ড পরীক্ষার জন্য প্রস্তুত।

শেষবারের মতো জেমিনি সিএলআই পুনরায় চালু করুন (আপনার প্রসঙ্গ সংরক্ষণ করতে /chat save এবং /chat resume ব্যবহার করে)। এখন সিএলআই দূরবর্তী এমসিপি সার্ভারে কল করতে সক্ষম হবে। যেকোনো প্যাকেজের জন্য ডকুমেন্টেশন জিজ্ঞাসা করার চেষ্টা করুন।

আপনি কোড পর্যালোচনা টুলটিও পরীক্ষা করতে পারেন: 

Use the godoctor tool to review the cmd/godoctor/main.go file

পরিষ্কার করা

পরীক্ষা শেষ হয়ে গেলে, পরিবেশ পরিষ্কার করতে ভুলবেন না। আপনি জেমিনিকে আপনার প্রকল্পটি মুছে ফেলতে অথবা কেবল ক্লাউডরান স্থাপনাটি সরিয়ে ফেলতে বলতে পারেন। উদাহরণ প্রম্পট: 

I'm done with my tests on the CloudRun server, please delete this deployment for me and revert my .gemini/settings.json to use the local version.

১১. অভিনন্দন!

আপনি একজন AI সহকারীকে একটি অত্যাধুনিক, AI-চালিত টুল তৈরি, কন্টেইনারাইজ এবং স্থাপনের জন্য সফলভাবে নির্দেশিত করেছেন। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, আপনি আধুনিক সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের অপরিহার্য দক্ষতা অনুশীলন করেছেন: প্রয়োজনীয়তাগুলিকে কার্যকর প্রম্পটে রূপান্তরিত করা। আপনি একটি কাস্টম MCP টুল দিয়ে Gemini CLI সফলভাবে প্রসারিত করেছেন, যা এটিকে আরও শক্তিশালী এবং বিশেষায়িত Go ডেভেলপমেন্ট সহকারী করে তুলেছে।

রেফারেন্স ডক্স