MCP, ADK ve A2A'yı kullanmaya başlama

1. Genel Bakış

Yapay zeka temsilcileri, bağımsız olarak çalışabilme, öğrenme ve hedeflere ulaşmak için çevreleriyle etkileşim kurma becerileri sayesinde görev otomasyonunda ve karar alma süreçlerinde devrim yaratarak popülerliklerini hızla artırıyor.

Peki bir aracı tam olarak nasıl oluştururuz? Bu codelab, farklı ülkelerin para birimleri arasında dönüşüm yapabilen bir para birimi aracısı oluşturmayı göstererek başlamanıza yardımcı olacaktır. İnternette gördüğünüz kısaltmaları (MCP, ADK, A2A) anlamanıza yardımcı olmak için en son teknolojileri açıklamak.

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP), uygulamaların LLM'lere bağlam sağlama şeklini standartlaştıran açık bir protokoldür. MCP, yapay zeka modellerini kaynaklara, istemlere ve araçlara bağlamak için standart bir yöntem sunar.

Aracı Geliştirme Kiti (ADK)

Agent Development Kit (ADK), yapay zeka aracı geliştirme ve dağıtma için esnek bir düzenleme çerçevesidir. ADK, modele ve dağıtıma bağlı değildir ve diğer çerçevelerle uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. ADK, geliştiricilerin basit görevlerden karmaşık iş akışlarına kadar çeşitli görevleri yerine getirebilen aracı mimarileri oluşturmasını, dağıtmasını ve düzenlemesini kolaylaştırmak için aracı geliştirmeyi yazılım geliştirmeye daha çok benzeyecek şekilde tasarlanmıştır.

Agent2Agent (A2A) Protocol

Agent2Agent (A2A) Protokolü, yapay zeka temsilcileri arasında sorunsuz iletişim ve işbirliği sağlamak için tasarlanmış açık bir standarttır. MCP, LLM'lerin verilere ve araçlara erişmesi için standart bir yöntem sağlarken A2A, aracıların diğer aracılarla konuşması için standart bir yöntem sağlar. A2A, farklı satıcılar tarafından çeşitli çerçeveler kullanılarak oluşturulan aracıların bulunduğu bir dünyada ortak bir dil sunarak bilgi silolarını ortadan kaldırır ve birlikte çalışabilirliği teşvik eder.

Neler öğreneceksiniz?

• Yerel MCP sunucusu oluşturma
• MCP sunucusunu Cloud Run'a dağıtma
• MCP araçlarını kullanan bir aracı, Agent Development Kit ile oluşturma
• ADK aracısını A2A sunucusu olarak kullanıma sunma
• A2A istemcisini kullanarak A2A sunucusunu test etme

İhtiyacınız olanlar

• Chrome veya Firefox gibi bir tarayıcı
• Faturalandırmanın etkin olduğu bir Google Cloud projesi.

2. Başlamadan önce

Proje oluşturma

1. Google Cloud Console'daki proje seçici sayfasında bir Google Cloud projesi seçin veya oluşturun.
2. Cloud projeniz için faturalandırmanın etkinleştirildiğinden emin olun. Faturalandırmanın bir projede etkin olup olmadığını kontrol etmeyi öğrenin.
3. Bu bağlantıyı tıklayarak Cloud Shell'i etkinleştirin. Cloud Shell'deki ilgili düğmeyi tıklayarak Cloud Shell Terminali (bulut komutlarını çalıştırmak için) ve Düzenleyici (projeleri oluşturmak için) arasında geçiş yapabilirsiniz.
4. Cloud Shell'e bağlandıktan sonra aşağıdaki komutu kullanarak kimliğinizin doğrulanmış olduğunu ve projenin proje kimliğinize ayarlandığını kontrol edin:

gcloud auth list

5. gcloud komutunun projeniz hakkında bilgi sahibi olduğunu doğrulamak için Cloud Shell'de aşağıdaki komutu çalıştırın.

gcloud config list project

6. Projenizi ayarlamak için aşağıdaki komutu kullanın:

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

7. Aşağıdaki komutu kullanarak gerekli API'leri etkinleştirin. Bu işlem birkaç dakika sürebilir.

gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       run.googleapis.com \
                       cloudbuild.googleapis.com \
                       artifactregistry.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com

8. Python 3.10 veya sonraki bir sürümün yüklü olduğundan emin olun.

gcloud komutları ve kullanımı için belgelere bakın.

3. Kurulum

1. Kod deposunu klonlayın:

git clone https://github.com/jackwotherspoon/currency-agent.git
cd currency-agent

2. uv'yi (bağımlılıkları yönetmek için kullanılır) yükleyin:

# macOS and Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (uncomment below line)
# powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

NOTE "uv not found" (uv bulunamadı) hatası alırsanız uv'yi yükledikten sonra yeniden başlatmanız veya yeni bir terminal açmanız gerekebilir.

3. Ortam değişkenlerini yapılandırma (.env dosyası aracılığıyla):

Aşağıdaki komutu çalıştırarak bir .env dosyası oluşturun:

echo "GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE" >> .env \
&& echo "GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$PROJECT_ID" >> .env \
&& echo "GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1" >> .env

4. Yerel bir MCP sunucusu oluşturma

Para birimi temsilcinizi düzenlemeye başlamadan önce, temsilcinizin ihtiyaç duyacağı araçlarınızı kullanıma sunmak için bir MCP sunucusu oluşturursunuz.

MCP sunucusu, belirli özellikleri (ör. döviz kurlarını getirme) araç olarak kullanıma sunmak için basit programlar yazmanıza olanak tanır. Bir veya daha fazla temsilci, standartlaştırılmış Model Context Protocol (MCP) kullanarak bu araçlara erişebilir.

FastMCP Python paketi, get_exchange_rate adlı tek bir aracı kullanıma sunan bir MCP sunucusu oluşturmak için kullanılabilir. get_exchange_rate aracı, iki para birimi arasındaki mevcut döviz kurunu almak için internet üzerinden Frankfurter API'ye çağrı yapar.

MCP sunucusunun kodu mcp-server/server.py dosyasında bulunabilir:

import logging
import os

import httpx
from fastmcp import FastMCP

# Set up logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(format="[%(levelname)s]: %(message)s", level=logging.INFO)

mcp = FastMCP("Currency MCP Server 💵")

@mcp.tool()
def get_exchange_rate(
    currency_from: str = 'USD',
    currency_to: str = 'EUR',
    currency_date: str = 'latest',
):
    """Use this to get current exchange rate.

    Args:
        currency_from: The currency to convert from (e.g., "USD").
        currency_to: The currency to convert to (e.g., "EUR").
        currency_date: The date for the exchange rate or "latest". Defaults to "latest".

    Returns:
        A dictionary containing the exchange rate data, or an error message if the request fails.
    """
    logger.info(f"--- 🛠️ Tool: get_exchange_rate called for converting {currency_from} to {currency_to} ---")
    try:
        response = httpx.get(
            f'https://api.frankfurter.app/{currency_date}',
            params={'from': currency_from, 'to': currency_to},
        )
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        if 'rates' not in data:
            return {'error': 'Invalid API response format.'}
        logger.info(f'✅ API response: {data}')
        return data
    except httpx.HTTPError as e:
        return {'error': f'API request failed: {e}'}
    except ValueError:
        return {'error': 'Invalid JSON response from API.'}

if __name__ == "__main__":
    logger.info(f"🚀 MCP server started on port {os.getenv('PORT', 8080)}")
    # Could also use 'sse' transport, host="0.0.0.0" required for Cloud Run.
    asyncio.run(
        mcp.run_async(
            transport="http",
            host="0.0.0.0",
            port=os.getenv("PORT", 8080),
        )
    )

MCP sunucusunu yerel olarak başlatmak için bir terminal açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın (sunucu http://localhost:8080 üzerinde başlatılır):

uv run mcp-server/server.py

MCP sunucusunun düzgün çalıştığını ve get_exchange_rate aracına Model Context Protocol kullanılarak erişilebildiğini test edin.

Yeni bir terminal penceresinde (böylece yerel MCP sunucusunu durdurmazsınız) aşağıdakileri çalıştırın:

uv run mcp-server/test_server.py

1 ABD dolarının avro cinsinden güncel döviz kurunu görmelisiniz:

--- 🛠️ Tool found: get_exchange_rate ---
--- 🪛 Calling get_exchange_rate tool for USD to EUR ---
--- ✅ Success: {
  "amount": 1.0,
  "base": "USD",
  "date": "2025-05-26",
  "rates": {
    "EUR": 0.87866
  }
} ---

Mükemmel! Aracınızın erişebileceği bir araçla çalışan bir MCP sunucunuz var.

Bir sonraki istasyona geçmeden önce, başlattığınız terminalde Ctrl+C (veya Mac'te Command+C) komutunu çalıştırarak yerel olarak çalışan MCP sunucusunu durdurun.

5. MCP sunucunuzu Cloud Run'a dağıtma

Artık MCP sunucusunu Cloud Run'a uzaktan MCP sunucusu olarak dağıtmaya hazırsınız 🚀☁️

MCP sunucusunu uzaktan çalıştırmanın avantajları

Cloud Run'da uzaktan bir MCP sunucusu çalıştırmanın çeşitli avantajları vardır:

• 📈Ölçeklenebilirlik: Cloud Run, gelen tüm istekleri karşılamak için hızlı bir şekilde ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır. Cloud Run, MCP sunucunuzu talebe göre otomatik olarak ölçeklendirir.
• 👥Merkezi sunucu: Merkezi bir MCP sunucusuna erişimi IAM ayrıcalıkları aracılığıyla ekip üyeleriyle paylaşabilirsiniz. Böylece ekip üyeleri, kendi sunucularını yerel olarak çalıştırmak yerine yerel makinelerinden sunucuya bağlanabilir. MCP sunucusunda yapılan değişikliklerden tüm ekip üyeleri yararlanır.
• 🔐Güvenlik: Cloud Run, kimliği doğrulanmış istekleri zorunlu kılmanın kolay bir yolunu sunar. Bu, MCP sunucunuza yalnızca güvenli bağlantılara izin vererek yetkisiz erişimi önler.

ÖNEMLİ: Daha önce bahsedilen güvenlik yönü çok önemlidir. Kimlik doğrulama zorunlu kılınmazsa herkese açık internetteki herkes MCP sunucunuza erişebilir ve sunucunuzu çağırabilir.

mcp-server dizinine geçin:

cd mcp-server

MCP sunucusunu Cloud Run'a dağıtın:

gcloud run deploy mcp-server --no-allow-unauthenticated --region=us-central1 --source .

Hizmetiniz başarıyla dağıtıldıysa aşağıdakine benzer bir mesaj görürsünüz:

Service [mcp-server] revision [mcp-server-12345-abc] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.

MCP İstemcilerinin Kimliğini Doğrulama

Kimlik doğrulama gerektirmek için --no-allow-unauthenticated seçeneğini belirlediğinizden, uzak MCP sunucusuna bağlanan tüm MCP istemcilerinin kimlik doğrulaması yapması gerekir.

Host MCP servers on Cloud Run (MCP sunucularını Cloud Run'da barındırma) başlıklı resmi belgelerde, MCP istemcinizi nerede çalıştırdığınıza bağlı olarak bu konuyla ilgili daha fazla bilgi verilmektedir.

Yerel makinenizde uzak MCP sunucusuna kimliği doğrulanmış bir tünel oluşturmak için Cloud Run proxy'sini çalıştırmanız gerekir.

Varsayılan olarak, Cloud Run hizmetlerinin URL'si tüm isteklerin Cloud Run Çağırıcı (roles/run.invoker) IAM rolüyle yetkilendirilmesini gerektirir. Bu IAM politika bağlaması, yerel MCP istemcinizin kimliğini doğrulamak için güçlü bir güvenlik mekanizması kullanılmasını sağlar.

Sizin veya uzak MCP sunucusuna erişmeye çalışan ekip üyelerinin, IAM asıl üyelerine (Google Cloud Hesabı) bağlı roles/run.invoker IAM rolüne sahip olduğundan emin olmanız gerekir.

NOT: Aşağıdaki komut, Cloud Run proxy'si henüz yüklenmemişse indirmenizi isteyebilir. İndirip yüklemek için talimatları uygulayın.

gcloud run services proxy mcp-server --region=us-central1

Aşağıdaki çıkışı göreceksiniz:

Proxying to Cloud Run service [mcp-server] in project [<YOUR_PROJECT_ID>] region [us-central1]
http://127.0.0.1:8080 proxies to https://mcp-server-abcdefgh-uc.a.run.app

http://127.0.0.1:8080 adresine giden tüm trafik artık doğrulanacak ve uzak MCP sunucusuna yönlendirilecek.

Uzak MCP sunucusunu test etme

Yeni bir terminalde kök klasöre geri dönün ve uzak MCP sunucusunun çalıştığından emin olmak için mcp-server/test_server.py dosyasını yeniden çalıştırın.

NOT: Bu codelab'in geri kalanında Cloud Run proxy'sinin çalıştığından emin olun.

cd ..
uv run mcp-server/test_server.py

Sunucuyu yerel olarak çalıştırırken gördüğünüz çıkışa benzer bir çıkış görmeniz gerekir:

--- 🛠️ Tool found: get_exchange_rate ---
--- 🪛 Calling get_exchange_rate tool for USD to EUR ---
--- ✅ Success: {
  "amount": 1.0,
  "base": "USD",
  "date": "2025-05-26",
  "rates": {
    "EUR": 0.87866
  }
} ---

Uzak sunucunun gerçekten çağrıldığını doğrulamak istiyorsanız dağıtılan Cloud Run MCP sunucusunun günlüklerini sorgulayabilirsiniz:

gcloud run services logs read mcp-server --region us-central1 --limit 5

Günlüklerde aşağıdaki çıkışı görmeniz gerekir:

2025-06-04 14:28:29,871 [INFO]: --- 🛠️ Tool: get_exchange_rate called for converting USD to EUR ---
2025-06-04 14:28:30,610 [INFO]: HTTP Request: GET https://api.frankfurter.app/latest?from=USD&to=EUR "HTTP/1.1 200 OK"
2025-06-04 14:28:30,611 [INFO]: ✅ API response: {'amount': 1.0, 'base': 'USD', 'date': '2025-06-03', 'rates': {'EUR': 0.87827}}

Artık uzak bir MCP sunucunuz olduğuna göre aracı oluşturma işlemine geçebilirsiniz. 🤖

6. Agent Development Kit (ADK) ile temsilci oluşturma

Dağıtılmış bir MCP sunucunuz var. Artık Agent Development Kit (ADK)'yi kullanarak para birimi aracısı oluşturmanın zamanı geldi.

Agent Development Kit kısa süre önce v1.0.0 kararlı sürümünü yayınladı. Bu dönüm noktası, Python ADK'nın artık üretime hazır olduğunu gösteriyor. Geliştiriciler, bu güvenilir ve sağlam platformda canlı ortamlarda güvenle aracı oluşturup dağıtabilir.

ADK, aracı oluşturmayı son derece kolaylaştırır ve MCP Araçları için yerleşik destek sayesinde aracıların MCP sunucularına kolayca bağlanmasına olanak tanır. Para birimi aracısı, ADK'nın MCPToolset sınıfını kullanarak get_exchange_rate aracına erişir.

Para birimi aracısının kodu currency_agent/agent.py konumundadır:

import logging
import os

from dotenv import load_dotenv
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a
from google.adk.tools.mcp_tool import MCPToolset, StreamableHTTPConnectionParams

logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(format="[%(levelname)s]: %(message)s", level=logging.INFO)

load_dotenv()

SYSTEM_INSTRUCTION = (
    "You are a specialized assistant for currency conversions. "
    "Your sole purpose is to use the 'get_exchange_rate' tool to answer questions about currency exchange rates. "
    "If the user asks about anything other than currency conversion or exchange rates, "
    "politely state that you cannot help with that topic and can only assist with currency-related queries. "
    "Do not attempt to answer unrelated questions or use tools for other purposes."
)

logger.info("--- 🔧 Loading MCP tools from MCP Server... ---")
logger.info("--- 🤖 Creating ADK Currency Agent... ---")

root_agent = LlmAgent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="currency_agent",
    description="An agent that can help with currency conversions",
    instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(
                url=os.getenv("MCP_SERVER_URL", "http://localhost:8080/mcp")
            )
        )
    ],
)

Para birimi aracını hızlıca test etmek için adk web komutunu çalıştırarak erişebileceğiniz ADK'nın geliştirme kullanıcı arayüzünden yararlanabilirsiniz:

uv run adk web

Tarayıcıda http://localhost:8000 adresine giderek temsilciyi görebilir ve test edebilirsiniz.

Web kullanıcı arayüzünün sol üst köşesinde aracı olarak currency_agent seçildiğinden emin olun.

Sohbet alanında temsilcinize "250 Kanada doları kaç ABD doları eder?" gibi bir soru sorun. Temsilcinin yanıt vermeden önce get_exchange_rate MCP aracımızı aradığını görmelisiniz.

Temsilci çalışıyor. Para birimi dönüştürme 💸 ile ilgili sorguları işleyebilir.

7. Agent2Agent (A2A) Protocol

Agent2Agent (A2A) Protokolü, yapay zeka temsilcileri arasında sorunsuz iletişim ve işbirliği sağlamak için tasarlanmış açık bir standarttır. Bu sayede, farklı çerçeveler kullanılarak ve farklı satıcılar tarafından oluşturulan aracıların ortak bir dilde iletişim kurması sağlanır. Böylece, bilgi siloları ortadan kaldırılır ve birlikte çalışabilirlik teşvik edilir.

A2A, temsilcilerin şunları yapmasına olanak tanır:

• Keşfedin: Standartlaştırılmış Agent Cards'ı kullanarak diğer aracıları bulun ve becerilerini (AgentSkill) ve yeteneklerini (AgentCapabilities) öğrenin.
• İletişim: Mesaj ve verileri güvenli bir şekilde paylaşın.
• Ortak çalışma: Karmaşık hedeflere ulaşmak için görevleri devredin ve işlemleri koordine edin.

A2A protokolü, bu iletişimi kolaylaştırmak için "Aracı Kartları" gibi mekanizmalar kullanır. Bu kartlar, aracıların yeteneklerini ve bağlantı bilgilerini tanıtmak için kullanabileceği dijital kartvizitler olarak işlev görür.

Şimdi, diğer temsilciler ve istemciler tarafından çağrılabilmesi için A2A kullanarak para birimi temsilcisini kullanıma sunma zamanı.

A2A Python SDK

A2A Python SDK, yukarıda belirtilen kaynakların her biri için Pydantic modelleri sağlar: AgentSkill, AgentCapabilities ve AgentCard. Bu, A2A protokolüyle geliştirme ve entegrasyonu hızlandırmak için bir arayüz sağlar.

Bir AgentSkill, döviz temsilcisinin get_exchange_rate için bir aracı olduğunu diğer temsilcilere nasıl duyuracağınızdır:

# A2A Agent Skill definition
skill = AgentSkill(
    id='get_exchange_rate',
    name='Currency Exchange Rates Tool',
    description='Helps with exchange values between various currencies',
    tags=['currency conversion', 'currency exchange'],
    examples=['What is exchange rate between USD and GBP?'],
)

Ardından, AgentCard kapsamında, aracının becerileri ve yetenekleri, aracının işleyebileceği giriş ve çıkış modları gibi ek ayrıntılarla birlikte listelenir:

# A2A Agent Card definition
agent_card = AgentCard(
    name='Currency Agent',
    description='Helps with exchange rates for currencies',
    url=f'http://{host}:{port}/',
    version='1.0.0',
    defaultInputModes=["text"],
    defaultOutputModes=["text"],
    capabilities=AgentCapabilities(streaming=True),
    skills=[skill],
)

Artık para birimi aracısıyla her şeyi bir araya getirip A2A'nın gücünü gösterme zamanı!

8. Para Birimi Aracısı A2A Sunucusunu İnternete Açma

ADK, A2A protokolünü kullanarak aracı oluşturma ve bağlama sürecini sizin için basitleştirir. Mevcut bir ADK aracısını A2A sunucusu olarak erişilebilir (görünür) hale getirmek için ADK'nın to_a2a(root_agent) işlevi kullanılır (Ayrıntılı bilgi için ADK belgelerine bakın).

to_a2a işlevi, mevcut bir aracıyı A2A ile çalışacak şekilde dönüştürür ve uvicorn aracılığıyla sunucu olarak kullanıma sunulmasını sağlar. Bu, aracınızı üretime almayı planlıyorsanız göstermek istediğiniz içerikler üzerinde daha sıkı bir kontrol sahibi olacağınız anlamına gelir. to_a2a() işlevi, arka planda A2A Python SDK'yı kullanarak aracı kodunuza göre otomatik olarak bir aracı kartı oluşturur.

Dosyanın içine baktığınızda currency_agent/agent.py, to_a2a kullanımını ve para birimi aracısının yalnızca iki satır kodla nasıl A2A sunucusu olarak kullanıma sunulduğunu görebilirsiniz.

from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a
# ... see file for full code

# Make the agent A2A-compatible
a2a_app = to_a2a(root_agent, port=10000)

A2A sunucusunu çalıştırmak için yeni bir terminalde aşağıdakileri çalıştırın:

uv run uvicorn currency_agent.agent:a2a_app --host localhost --port 10000

Sunucu başarıyla başlatılırsa çıkış, 10000 numaralı bağlantı noktasında çalıştığını belirtecek şekilde aşağıdaki gibi görünür:

[INFO]: --- 🔧 Loading MCP tools from MCP Server... ---
[INFO]: --- 🤖 Creating ADK Currency Agent... ---
INFO:     Started server process [45824]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://localhost:10000 (Press CTRL+C to quit)

Döviz temsilcisi artık A2A protokolü kullanılarak diğer temsilciler veya istemciler tarafından çağrılabilen bir A2A sunucusu olarak başarıyla çalışıyor.

Uzaktan Aracının Çalıştığını Doğrulama

to_a2a() işlevi tarafından otomatik olarak oluşturulan para birimi aracısının aracı kartı URL'sini ziyaret ederek aracınızın çalışır durumda olduğunu tekrar kontrol edebilirsiniz.

Tarayıcınızda [http://localhost:10000/.well-known/agent.json] adresine gidin.

Aşağıdaki temsilci kartını görmeniz gerekir:

{
  "capabilities": {

  },
  "defaultInputModes": [
    "text/plain"
  ],
  "defaultOutputModes": [
    "text/plain"
  ],
  "description": "An agent that can help with currency conversions",
  "name": "currency_agent",
  "preferredTransport": "JSONRPC",
  "protocolVersion": "0.3.0",
  "skills": [
    {
      "description": "An agent that can help with currency conversions I am a specialized assistant for currency conversions. my sole purpose is to use the 'get_exchange_rate' tool to answer questions about currency exchange rates. If the user asks about anything other than currency conversion or exchange rates, politely state that I cannot help with that topic and can only assist with currency-related queries. Do not attempt to answer unrelated questions or use tools for other purposes.",
      "id": "currency_agent",
      "name": "model",
      "tags": [
        "llm"
      ]
    },
    {
      "description": "Use this to get current exchange rate.\n\nArgs:\n    currency_from: The currency to convert from (e.g., \"USD\").\n    currency_to: The currency to convert to (e.g., \"EUR\").\n    currency_date: The date for the exchange rate or \"latest\". Defaults to \"latest\".\n\nReturns:\n    A dictionary containing the exchange rate data, or an error message if the request fails.",
      "id": "currency_agent-get_exchange_rate",
      "name": "get_exchange_rate",
      "tags": [
        "llm",
        "tools"
      ]
    }
  ],
  "supportsAuthenticatedExtendedCard": false,
  "url": "http://localhost:10000",
  "version": "0.0.1"
}

A2A sunucusunu test etme

Artık A2A'yı kullanarak sunucuya bazı istekler göndererek sunucuyu test edebilirsiniz.

A2A Python SDK'sı, bu işlemi sizin için basitleştiren bir a2a.client.A2AClient sınıfı sağlar.

Not: Çoklu aracı mimarisine sahipseniz A2AClient ile burada yaptığınıza benzer bir kalıp kullanırsınız.

currency_agent/test_client.py dosyası, A2A sunucusuna karşı çeşitli farklı test senaryoları üzerinden çalışan kodu içerir.

# ... see file for full code

# Example test using A2AClient
async def run_single_turn_test(client: A2AClient) -> None:
    """Runs a single-turn non-streaming test."""

    send_message_payload = create_send_message_payload(text="how much is 100 USD in CAD?")
    request = SendMessageRequest(
        id=str(uuid4()), params=MessageSendParams(**send_message_payload)
    )

    print("--- ✉️  Single Turn Request ---")
    # Send Message
    response: SendMessageResponse = await client.send_message(request)
    print_json_response(response, "📥 Single Turn Request Response")
    if not isinstance(response.root, SendMessageSuccessResponse):
        print("received non-success response. Aborting get task ")
        return

    if not isinstance(response.root.result, Task):
        print("received non-task response. Aborting get task ")
        return

    task_id: str = response.root.result.id
    print("--- ❔ Query Task ---")
    # query the task
    get_request = GetTaskRequest(id=str(uuid4()), params=TaskQueryParams(id=task_id))
    get_response: GetTaskResponse = await client.get_task(get_request)
    print_json_response(get_response, "📥 Query Task Response")

# ----- Main Entrypoint (Create client --> Run tests) -----
async def main() -> None:
    """Main function to run the tests."""
    print(f'--- 🔄 Connecting to agent at {AGENT_URL}... ---')
    try:
        async with httpx.AsyncClient() as httpx_client:
            # Create a resolver to fetch the agent card
            resolver = A2ACardResolver(
                httpx_client=httpx_client,
                base_url=AGENT_URL,
            )
            agent_card = await resolver.get_agent_card()
            # Create a client to interact with the agent
            client = A2AClient(
                httpx_client=httpx_client,
                agent_card=agent_card,
            )
            print('--- ✅ Connection successful. ---')

            await run_single_turn_test(client)
            await run_multi_turn_test(client)

    except Exception as e:
        traceback.print_exc()
        print(f'--- ❌ An error occurred: {e} ---')
        print('Ensure the agent server is running.')

Aşağıdaki komutu kullanarak testleri çalıştırın:

uv run currency_agent/test_client.py

Başarılı bir test çalıştırması şu sonuçları verir:

--- 🔄 Connecting to agent at http://localhost:10000... ---
--- ✅ Connection successful. ---
--- ✉️ Single Turn Request ---
--- 📥 Single Turn Request Response ---
{"id":"3bc92d7b-d857-4e93-9ff0-b2fb865f6e35","jsonrpc":"2.0","result":{"artifacts":[{"artifactId":"35e89e14-b977-4397-a23b-92c84bc32379","parts":[{"kind":"text","text":"Based on the current exchange rate, 1 USD is equivalent to 1.3704 CAD. Therefore, 100 USD would be 137.04 CAD.\n"}]}],"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","history":[{"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","kind":"message","messageId":"59819269f7d04849b0bfca7d43ec073c","parts":[{"kind":"text","text":"how much is 100 USD in CAD?"}],"role":"user","taskId":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97"},{"contextId":"2d66f277-152c-46ef-881d-7fe32866e9f5","kind":"message","messageId":"286095c6-12c9-40cb-9596-a9676d570dbd","parts":[],"role":"agent","taskId":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97"}],"id":"52ae2392-84f5-429a-a14b-8413d3d20d97","kind":"task","status":{"state":"completed"}}}

// ...

--- 🚀 First turn completed, no further input required for this test case. ---

Çalışıyor! Para birimi aracısıyla A2A sunucusu üzerinden iletişim kurabildiğinizi başarıyla test ettiniz. 🎉

Daha gelişmiş kullanım alanlarını görmek için GitHub'daki a2a-samples deposuna göz atın.

Aracınızı dağıtmak mı istiyorsunuz? Vertex AI Agent Engine, yapay zeka aracılarını üretime dağıtmak için yönetilen bir deneyim sunar.

9. Tebrikler

Tebrikler! Uzak bir MCP sunucusunu başarıyla oluşturup dağıttınız, MCP kullanarak araçlara bağlanan bir para birimi aracısı oluşturmak için Agent Development Kit'i (ADK) kullandınız ve aracınızı Agent2Agent (A2A) protokolünü kullanarak kullanıma sundunuz. Para birimi temsilcisi artık A2A kullanarak herhangi bir çerçevedeki diğer temsilcilerle etkileşim kurabilir.

Tam kod dokümanının bağlantısını burada bulabilirsiniz.

İşlediğimiz konular

• Yerel MCP sunucusu oluşturma
• MCP sunucusunu Cloud Run'a dağıtma
• MCP araçlarını kullanan bir aracı, Agent Development Kit ile oluşturma
• ADK aracısını A2A sunucusu olarak kullanıma sunma
• A2A istemcisini kullanarak A2A sunucusunu test etme

Temizleme

Bu laboratuvarda kullanılan kaynaklar için Google Cloud hesabınızın ücretlendirilmesini istemiyorsanız şu adımları uygulayın:

1. Google Cloud Console'da Kaynakları yönetin sayfasına gidin.
2. Proje listesinde silmek istediğiniz projeyi seçin ve Sil'i tıklayın.
3. İletişim kutusunda proje kimliğini yazın ve projeyi silmek için Kapat'ı tıklayın.