Bauen Sie Ihren eigenen CLI-Coding-Agenten: Eine praktische Anleitung mit Pydantic-AI und MCP

Dieser Artikel beschreibt, wie der Autor einen CLI-Coding-Agenten mit dem Pydantic-AI-Framework und dem Model Context Protocol (MCP) gebaut hat. Durch die Integration des Claude-Modells, Testläufern, einer Code-Ausführungssandbox, Dokumentationsuche und AWS-Tools ermöglicht der Agent Code-Tests, Debugging, Dokumentationsabfragen und Code-Änderungen, was die Entwicklungseffizienz deutlich steigert. Der Autor hebt die Bedeutung von MCP bei der Erweiterung der Agentenfunktionen und die Vorteile des Bauens eines benutzerdefinierten Agenten hervor, um die spezifischen Projektbedürfnisse zu erfüllen. Letztendlich fungiert der Agent als intelligenter Programmierpartner und arbeitet mit Entwicklern zusammen, um Code zu schreiben, zu debuggen und zu testen.