# कोड में Tool Registry — AI Agents और Tool Use

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/ai-agents-mcp/use-registry

> Python functions को tools के रूप में register करें, उनके schemas बनाएँ और calls सुरक्षित रूप से भेजें।

## सच्चाई का एक स्रोत

हर function के पास हाथ से schema लिखना बेमेल होने का न्योता है। छोटी **registry** हर function का signature पढ़कर schema बनाती है और function को नाम से सहेजती है। तब tool जोड़ना यानी एक function लिखना है।

## Schema बनाने वाला decorator

यह जैसा दिखाया गया वैसा ही चला। जिस parameter का default नहीं है वह `required` बनता है; `rate` का default है इसलिए वैकल्पिक है। Decorator docstring को description की तरह पढ़ता है।

```python
import inspect, json
TOOLS = {}
PY2JSON = {int: "integer", float: "number", str: "string", bool: "boolean"}

def tool(fn):
    sig = inspect.signature(fn)
    props = {n: {"type": PY2JSON[p.annotation]} for n, p in sig.parameters.items()}
    required = [n for n, p in sig.parameters.items() if p.default is inspect._empty]
    TOOLS[fn.__name__] = {"fn": fn, "schema": {
        "name": fn.__name__,
        "description": (fn.__doc__ or "").strip(),
        "input_schema": {"type": "object", "properties": props, "required": required}}}
    return fn

@tool
def get_balance(account_id: int) -> str:
    """Return the current balance of one account."""
    return f"account {account_id}: 1500"

@tool
def convert(amount: float, rate: float = 1.0) -> str:
    """Convert an amount using a rate."""
    return str(round(amount * rate, 2))

print(json.dumps(TOOLS["convert"]["schema"]["input_schema"]))
print(sorted(TOOLS))
```

Output:

```
{"type": "object", "properties": {"amount": {"type": "number"}, "rate": {"type": "number"}}, "required": ["amount"]}
['convert', 'get_balance']
```

## सुरक्षित dispatcher

Validation errors ऐसे tool results बनते हैं जिन्हें model पढ़कर ठीक कर सकता है। ये चार calls जैसे दिखाए वैसे, क्रम से चले।

```python
def call_tool(name, args):
    if name not in TOOLS:
        return {"is_error": True, "content": f"Unknown tool '{name}'. Available: {sorted(TOOLS)}"}
    schema = TOOLS[name]["schema"]["input_schema"]
    missing = [r for r in schema["required"] if r not in args]
    if missing:
        return {"is_error": True, "content": f"Missing required argument(s): {missing}"}
    extra = [a for a in args if a not in schema["properties"]]
    if extra:
        return {"is_error": True, "content": f"Unexpected argument(s): {extra}"}
    try:
        return {"is_error": False, "content": TOOLS[name]["fn"](**args)}
    except Exception as exc:
        return {"is_error": True, "content": f"{type(exc).__name__}: {exc}"}

print(call_tool("get_balance", {"account_id": 7}))
print(call_tool("get_balance", {}))
print(call_tool("get_balanse", {"account_id": 7}))
print(call_tool("convert", {"amount": 10, "rate": 0.5}))
```

Output:

```
{'is_error': False, 'content': 'account 7: 1500'}
{'is_error': True, 'content': "Missing required argument(s): ['account_id']"}
{'is_error': True, 'content': "Unknown tool 'get_balanse'. Available: ['convert', 'get_balance']"}
{'is_error': False, 'content': '5.0'}
```

**Quiz:** किसी call में ज़रूरी argument नहीं है। Dispatcher को क्या करना चाहिए?

- [ ] पूरा प्रोग्राम crash करे
- [ ] Tool हटा दे
- [ ] चुपचाप कोई मान अनुमान से भर दे
- [x] छूटे argument का नाम बताने वाला error result लौटाए

*Answer:* छूटे argument का नाम बताने वाला error result लौटाए. साफ़ error model को अगली बारी में call सुधारने देता है।