Tablestore MCP Server Quick Start - Tablestore: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Introdução às funcionalidades

O service MCP do Tablestore disponibiliza duas ferramentas:

Ferramenta de armazenamento (tablestore-store): Converte o texto de entrada em vetores por meio de um modelo de embedding (padrão: BAAI/bge-base-zh-v1.5) e grava tanto o texto original quanto sua representação vetorial no Tablestore.
Ferramenta de busca (tablestore-search): Transforma um texto de consulta em vetor usando um modelo de embedding e recupera resultados relevantes do índice de busca do Tablestore mediante consultas híbridas vetoriais e escalares.

Quais são as vantagens de usar o Tablestore como banco de dados vetorial?

Em comparação com bancos de dados tradicionais e bancos vetoriais dedicados, o Tablestore apresenta benefícios significativos em cenários MCP:

Consultas híbridas: Suporta nativamente consultas vetoriais e escalares combinadas. Seu índice de busca possibilita recursos avançados de consulta — incluindo filtros em qualquer coluna (chave primária ou não), consultas booleanas, geoespaciais, índices de texto completo, buscas aproximadas, consultas aninhadas, deduplicação, ordenação, contagem total de linhas e agregações estatísticas — para atender a requisitos de negócio complexos.
Implantação rápida e suporte completo ao ciclo de vida: Disponibiliza operações de API padronizadas e consultas SQL. Integra-se perfeitamente a frameworks open-source populares como LangChain, LlamaIndex, PAI-RAG, LangEngine, LangChain4J, Dify e MCP, acelerando significativamente o desenvolvimento e a entrega de valor.
Integração com o ecossistema: Conecta-se de forma transparente ao ecossistema de big data da Alibaba Cloud, incluindo serviços como RDS, Flink e MaxCompute, eliminando silos de dados.
Serverless: Oferece uma experiência serverless que remove a carga de O&M de hardware e software, além do dimensionamento, permitindo que você foque na inovação do negócio e em iterações rápidas.
Baixo custo: Adota o modelo de pagamento conforme o uso e uma arquitetura com separação entre armazenamento e computação, garantindo que você nunca pague por recursos ociosos.
Escalabilidade: Processa dados na escala de petabytes com sharding horizontal automático e agendamento elástico de recursos.

Preparativos

Ative o Tablestore e crie uma instância.
Crie um AccessKey para sua conta Alibaba Cloud ou para um usuário do Resource Access Management (RAM) com permissões de acesso ao Tablestore.
Prepare um servidor para implantar o MCP Server. É possível utilizar o Alibaba Cloud ECS.

Nota
O exemplo utiliza uma instância ECS com Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 bits, Python 3.13.2 e Java 17.0.15.

Etapas de uso

Etapa 1: Baixe o código-fonte

Instale o Git. Ignore esta etapa caso o Git já esteja instalado.
```
yum -y install git
```
Baixe o código-fonte.
```
git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-tablestore-mcp-server
```
Se problemas de rede impedirem o download, baixe diretamente o arquivo tablestore-mcp-server, faça upload para o servidor e extraia-o com o seguinte comando:
```
tar -zxvf alibabacloud-tablestore-mcp-server.tar.gz
```

Etapa 2: Execute o service

O Tablestore fornece services MCP nas versões Python e Java.

Python

A versão Python do service MCP do Tablestore requer Python 3.10 ou superior e utiliza o uv para gerenciamento de pacotes e ambientes.

O Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 bits vem com Python 3.6.8 por padrão. Para instruções sobre como atualizar o Python, consulte Atualizar a versão do Python .

Acesse o diretório do código-fonte do MCP.

cd alibabacloud-tablestore-mcp-server/tablestore-python-mcp-server

Crie e ative um ambiente virtual.

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

Instale o uv.
```
pip3 install uv
```

Defina as variáveis de ambiente.

export HF_ENDPOINT=https://huggingface.co
export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID=LTAI********************
export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET=******************************
export TABLESTORE_ENDPOINT=https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
export TABLESTORE_INSTANCE_NAME=k01r********

As variáveis de ambiente estão descritas abaixo.

Nome da variável	Descrição
HF_ENDPOINT	Endpoint do HuggingFace.
TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID	AccessKey ID da sua conta Alibaba Cloud ou do usuário RAM.
TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET	AccessKey secret da sua conta Alibaba Cloud ou do usuário RAM.
TABLESTORE_ENDPOINT	Endpoint da sua instância do Tablestore. Se você usar ECS, escolha o endpoint com base na região: Se o ECS e o Tablestore estiverem na mesma região: use o endereço de rede pública ou o endereço VPC. Se o ECS e o Tablestore estiverem em regiões diferentes: use o endereço de rede pública. Importante Instâncias recém-criadas do Tablestore não habilitam o acesso pela rede pública por padrão. Para usar um endpoint público, acesse o console do Tablestore, navegue até Instance Management > Network Management, selecione Allowed Network Type, marque Internet e clique em Configure para salve.
TABLESTORE_INSTANCE_NAME	Nome da sua instância do Tablestore.

Variáveis de ambiente opcionais adicionais

Nome da variável	Descrição
SERVER_PORT	Porta do service. Padrão: 8001.
TABLESTORE_TABLE_NAME	Nome da tabela de dados do Tablestore. Padrão: ts_mcp_server_py_v1.
TABLESTORE_INDEX_NAME	Nome do índice de busca na tabela do Tablestore. Padrão: ts_mcp_server_py_index_v1.
TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION	Dimensões do vetor. Padrão: 768. Deve corresponder à dimensão de saída do modelo de embedding.
TABLESTORE_TEXT_FIELD	Nome do campo de texto. Padrão: _content.
TABLESTORE_VECTOR_FIELD	Nome do campo vetorial. Padrão: _embedding.
EMBEDDING_PROVIDER_TYPE	Provedor do modelo de embedding. Atualmente suporta apenas hugging_face.
EMBEDDING_MODEL_NAME	Nome do modelo de embedding. Padrão: BAAI/bge-base-zh-v1.5. A dimensão vetorial do modelo deve corresponder a TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION.
TOOL_STORE_DESCRIPTION	Insira uma descrição para a ferramenta.
TOOL_SEARCH_DESCRIPTION	Descrição da ferramenta de busca.

Execute o service MCP.
```
uv run tablestore-mcp-server
```
A primeira execução baixa as dependências. Aguarde a conclusão. Se o download falhar devido a problemas de rede, execute o comando novamente. Após a execução bem-sucedida, você verá logs semelhantes a:
```
INFO:tablestore_mcp_server.server:mcp host:0.0.0.0, port:8001
INFO:root:run tablestore-mcp-server by: sse
```

Java

A execução do service MCP do Tablestore requer o JDK 17.

Instale o JDK.

yum -y install java-17-openjdk-devel.x86_64

Acesse o diretório do código-fonte do MCP.

cd alibabacloud-tablestore-mcp-server/tablestore-java-mcp-server

Compile o código-fonte.

./mvnw package -DskipTests -s settings.xml

Após a compilação bem-sucedida, você verá logs semelhantes a:

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  01:58 min
[INFO] Finished at: 2025-03-26T11:31:21+08:00
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

Defina as variáveis de ambiente.

export HF_ENDPOINT=http://hf-mirror.com
export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID=LTAI********************
export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET=******************************
export TABLESTORE_ENDPOINT=https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
export TABLESTORE_INSTANCE_NAME=k01r********

As variáveis de ambiente estão descritas abaixo.

Nome da variável	Descrição
HF_ENDPOINT	Endpoint espelho do HuggingFace.
TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID	AccessKey ID da sua conta Alibaba Cloud ou do usuário RAM.
TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET	AccessKey secret da sua conta Alibaba Cloud ou do usuário RAM.
TABLESTORE_ENDPOINT	Endpoint da sua instância do Tablestore. Se você usar ECS, escolha o endpoint com base na região: Se o ECS e o Tablestore estiverem na mesma região: use o endereço de rede pública ou o endereço VPC. Se o ECS e o Tablestore estiverem em regiões diferentes: use o endereço de rede pública. Importante Instâncias recém-criadas do Tablestore não habilitam o acesso pela rede pública por padrão. Para usar um endpoint público, acesse o console do Tablestore, navegue até Instance Management > Network Management, selecione Allowed Network Type, marque Internet e clique em Configure para salve.
TABLESTORE_INSTANCE_NAME	Nome da sua instância do Tablestore.

Variáveis de ambiente opcionais adicionais

Nome da variável	Descrição
SERVER_PORT	Porta do service. Padrão: 8080.
TABLESTORE_TABLE_NAME	Nome da tabela de dados do Tablestore. Padrão: tablestore_java_mcp_server_v1.
TABLESTORE_INDEX_NAME	Nome do índice de busca na tabela do Tablestore. Padrão: tablestore_java_mcp_server_index_v1.
TABLESTORE_TABLE_PK_NAME	Nome da coluna de chave primária. Padrão: id.
TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION	Dimensões do vetor. Padrão: 768. Deve corresponder à dimensão de saída do modelo de embedding.
TABLESTORE_TEXT_FIELD	Nome do campo de texto. Padrão: _content.
TABLESTORE_VECTOR_FIELD	Nome do campo vetorial. Padrão: _embedding.
EMBEDDING_MODEL_NAME	Nome do modelo de embedding. Padrão: ai.djl.huggingface.rust/BAAI/bge-base-en-v1.5/0.0.1/bge-base-en-v1.5. A dimensão vetorial do modelo deve corresponder a TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION.

Execute o service MCP.

java -jar target/tablestore-java-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

Após a execução bem-sucedida, você verá logs semelhantes a:

2025-03-26T11:35:31.519+08:00  INFO 5116 --- [           main] o.s.b.web.embedded.netty.NettyWebServer  : Netty started on port 8080 (http)
2025-03-26T11:35:31.534+08:00  INFO 5116 --- [           main] c.a.openservices.tablestore.sample.App   : Started App in 44.143 seconds (process running for 44.766)

Etapa 3: Utilizar o service MCP

Acesse o site do Cherry Studio para baixe e instale o cliente.
Clique em no botão Settings no canto inferior esquerdo para configurar o service de modelo, o modelo padrão e o servidor MCP.
1. Serviço de modelo: O Cherry Studio inclui vários provedores de modelos. Selecione um conforme suas necessidades, obtenha sua chave de API e insira a chave em Model Service para gerencie os modelos. Este exemplo usa o qwen-max do Alibaba Cloud Model Studio. Antes de utilizá-lo, obtenha uma chave de API.
2. Modelo padrão: Defina um modelo padrão ou escolha um durante a conversa.
  
  Na barra de ferramentas de entrada de mensagens, clique em no ícone @ para abrir o painel de seleção de modelos. Você pode escolha modelos do Alibaba Cloud Model Studio como qwen-vl-plus, qwen-coder-plus, qwen-turbo, qwen-plus e qwen-max.
3. Servidor MCP: Clique em Add Server. É possível personalizar o nome e a descrição. Defina Type como SSE. O formato da URL é http://server_ip:port/sse. A porta padrão é 8001 para Python e 8080 para Java. Na primeira vez que acessar a página de configurações do servidor MCP, instale o UV e o Bun conforme solicitado.
  
  Importante
  Se você usar ECS, adicione uma regra de grupo de segurança. Nas regras de entrada, permita o tráfego TCP personalizado para a porta utilizada pelo service MCP.
  
  Na seção Request Headers, defina Content-Type=application/json e Authorization=Bearer token.
Selecione o servidor MCP na interface de chat.

Clique em no ícone verde de terminal na barra de ferramentas inferior. Um painel será exibido indicando que o Tablestore foi conectado com sucesso. O endereço de conexão aparece como http://<IP address>:8001/sse. Uma marca de verificação verde indica uma conexão saudável.
Converse com o assistente para gravar um documento no Tablestore.

Insira uma pergunta como What are the basic billing methods for Alibaba Cloud ECS? Please generate a document and write it to Tablestore. A resposta do assistente exibirá um cartão de chamada da ferramenta tablestore-store com status Completed ✓, indicando que o documento foi gravado com sucesso no Tablestore por meio da ferramenta MCP.

É possível visualize o log de chamadas do MCP no servidor:
```
INFO:mcp.server.lowlevel.server:Processing request of type CallToolRequest
Batches: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 13.82it/s]
INFO:tablestore_mcp_server.tablestore_connector:Storing Node ID: 2d80f2ab-9996-49d4-b23f-28b3d02b70bc
Text: There are two base billing models for Alibaba Cloud ECS: Pay-As-
You-Go and Subscription.
```
Também é possível visualize os dados gravados no console do Tablestore.

Na aba Data Management da tabela ts_mcp_server_py_v1, você verá a linha inserida contendo as colunas id (chave primária), _content, _embedding e title, confirmando o armazenamento bem-sucedido.

Converse com o assistente para recuperar documentos relevantes do Tablestore.

A resposta do assistente exibirá um status de chamada da ferramenta tablestore-search como "Completed ✓", indicando que o service MCP recuperou documentos relevantes do Tablestore e gerou uma resposta com base neles.

É possível visualize o log de chamadas do MCP no servidor:

INFO:mcp.server.lowlevel.server:Processing request of type CallToolRequest
INFO:tablestore_mcp_server.tablestore_connector:Search query: Alibaba Cloud ECS billing models, size: 5
Batches: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 14.34it/s]
INFO:llama_index.vector_stores.tablestore.base:Tablestore search successfully. request_id:000639da-cc10-5075-8fac-bb0a59c4b4bd

Depuração local e desenvolvimento personalizado

É possível execute o código-fonte do MCP na sua IDE local e depurá-lo usando a ferramenta MCP Inspector.

Etapa 1: Configurar variáveis de ambiente

Antes de execute o código, configure as variáveis de ambiente do sistema. Após a configuração, reinicie ou atualize sua IDE, interface de linha de comando, aplicativos de desktop e services em segundo plano para garantir que as novas variáveis de ambiente entrem em vigor.

Linux

Na interface de linha de comando, anexe as variáveis de ambiente ao arquivo ~/.bashrc.

echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.bashrc
echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.bashrc
echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.bashrc
echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.bashrc
echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.bashrc

Aplique as alterações.
```
source ~/.bashrc
```

Verifique as variáveis de ambiente.

echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
echo $TABLESTORE_ENDPOINT
echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
echo $HF_ENDPOINT

macOS

No Terminal, verifique seu shell padrão.
```
echo $SHELL
```

Prossiga conforme o tipo de shell.

Zsh

Anexe as variáveis de ambiente ao arquivo ~/.zshrc.

echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.zshrc
echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.zshrc
echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.zshrc
echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.zshrc
echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.zshrc

Aplique as alterações.
```
source ~/.zshrc
```

Verifique as variáveis de ambiente.

echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
echo $TABLESTORE_ENDPOINT
echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
echo $HF_ENDPOINT

Bash

Anexe as variáveis de ambiente ao arquivo ~/.bash_profile.

echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.bash_profile
echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.bash_profile
echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.bash_profile
echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.bash_profile
echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.bash_profile

Aplique as alterações.
```
source ~/.bash_profile
```

Execute o comando a seguir para verifique se a variável de ambiente entrou em vigor.

echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
echo $TABLESTORE_ENDPOINT
echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
echo $HF_ENDPOINT

Windows

CMD

No CMD, defina as variáveis de ambiente.

setx TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID "LTAI********************"
setx TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET "******************************"
setx TABLESTORE_ENDPOINT "https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com"
setx TABLESTORE_INSTANCE_NAME "k01r********"
setx HF_ENDPOINT "http://hf-mirror.com"

Após reiniciar o CMD, verifique as variáveis de ambiente.

echo %TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID%
echo %TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET%
echo %TABLESTORE_ENDPOINT%
echo %TABLESTORE_INSTANCE_NAME%
echo %HF_ENDPOINT%

PowerShell

No PowerShell, execute:

[Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID", "LTAI********************", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET", "******************************", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ENDPOINT", "https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_INSTANCE_NAME", "k01r********", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("HF_ENDPOINT", "http://hf-mirror.com", [EnvironmentVariableTarget]::User)

Verifique as variáveis de ambiente.

[Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ENDPOINT", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_INSTANCE_NAME", [EnvironmentVariableTarget]::User)
[Environment]::GetEnvironmentVariable("HF_ENDPOINT", [EnvironmentVariableTarget]::User)

Etapa 2: Execute o código-fonte

Python

Requisitos para execute o código-fonte do MCP localmente:

Python 3.10 ou superior.
PyCharm 2024.3.2 ou superior.
Configurar o uv no PyCharm.

Após configurar o ambiente, abra o diretório tablestore-python-mcp-server no PyCharm e execute src/tablestore_mcp_server/main.py. Após a execução bem-sucedida, o console exibirá:

INFO:tablestore_mcp_server.server:mcp host:0.0.0.0, port:8001
INFO:root:run tablestore-mcp-server by: sse

Java

Requisito para execute o código-fonte do MCP localmente: JDK 17.

Após configurar o ambiente, abra o diretório tablestore-java-mcp-server no IDEA e execute src/main/java/com.alicloud.openservices.tablestore.sample/App.java. Após a execução bem-sucedida, o console exibirá:

2025-03-31T16:50:50.582+08:00  INFO 27160 --- [           main] o.s.b.web.embedded.netty.NettyWebServer  : Netty started on port 8080 (http)
2025-03-31T16:50:50.594+08:00  INFO 27160 --- [           main] c.a.openservices.tablestore.sample.App   : Started App in 79.764 seconds (process running for 80.524)

Etapa 3: Depuração de ferramentas

Instale o Node.js.
No terminal, execute o comando a seguir. Insira y quando solicitado para iniciar o MCP Inspector.
```
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
```
A primeira execução baixa a ferramenta. Aguarde um momento. Em caso de sucesso, o terminal exibirá algo semelhante a (a porta pode variar):
```
MCP Inspector is up and running at:
   http://localhost:6274
```
No navegador, acesse o endereço mostrado no terminal para abrir o painel do MCP Inspector. Escolha um tipo de transporte e insira a URL, depois clique em Connect para conectar-se ao service MCP. Clique em List Tools para visualize as ferramentas disponíveis.

Por exemplo, defina Transport Type como SSE e URL como http://localhost:8001/sse. Após uma conexão bem-sucedida, o status ficará verde ("Connected"). Ao clicar em List Tools, as ferramentas registradas serão exibidas: tablestore-store (armazena documentos no Tablestore para recuperação posterior) e tablestore-search (busca documentos semanticamente semelhantes no Tablestore usando linguagem natural).
Selecione a ferramenta tablestore-store. Insira o conteúdo no campo information e clique em Run Tool para gravar dados no Tablestore.

É possível visualize os logs no console da sua IDE ou fazer login no console do Tablestore para verifique os dados.

Na aba Data Management, você verá uma linha inserida na tabela ts_mcp_server_py_v1, contendo três colunas: id (chave primária), _content (texto) e _embedding (vetor), confirmando a inserção bem-sucedida.
Selecione a ferramenta tablestore-search. Insira uma consulta e o tamanho (número de resultados) no campo query e clique em Run Tool para buscar no Tablestore.

Em caso de sucesso, os resultados mostrarão documentos semanticamente semelhantes à sua consulta, incluindo o texto correspondente (_content) e a pontuação de similaridade (_score).

Atualizar a versão do Python

As etapas a seguir mostram como atualizar para o Python 3.13.2.

Baixe o Python.
```
wget https://www.python.org/ftp/python/3.13.2/Python-3.13.2.tgz
```
Se problemas de rede impedirem o download, baixe diretamente o arquivo Python-3.13.2 e faça upload para o servidor.
Extraia o arquivo.
```
tar -zxvf Python-3.13.2.tgz
```

Instale as dependências.

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel xz-devel libffi-devel libuuid-devel libtirpc-devel libnsl2-devel

Acesse o diretório do Python.
```
cd Python-3.13.2
```
Configure o caminho de instalação.
```
./configure
```
Compile o Python.
```
make
```
Instale o Python.
```
make install
```
Verifique a versão instalada.
1. Verifique a versão do Python.
```
python3 --version
```
2. Verifique a versão do pip.
```
pip3 --version
```

Tablestore:Tablestore MCP Server

Introdução às funcionalidades

Preparativos

Etapas de uso

Etapa 1: Baixe o código-fonte

Etapa 2: Execute o service

Python

Java

Etapa 3: Utilizar o service MCP

Depuração local e desenvolvimento personalizado

Etapa 1: Configurar variáveis de ambiente

Linux

macOS

Zsh

Bash

Windows

CMD

PowerShell

Etapa 2: Execute o código-fonte

Python

Java

Etapa 3: Depuração de ferramentas

Atualizar a versão do Python

Referências