Créez votre serveur MCP en 7 étapes pour booster l’IA

Ce guide pas à pas vous montre comment installer et configurer votre premier serveur MCP afin d’étendre les outils d’IA avec des fonctions sur‑mesure. Il s’adresse aux développeurs familiers avec Python, Node.js ou d’autres langages, mais qui ne maîtrisent pas encore l’écosystème MCP. À l’issue du tutoriel, vous pourrez créer, sécuriser et déployer un serveur capable d’interagir avec les modèles IA et de gérer des ressources en temps réel.

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Pré requis techniques pour créer un serveur MCP efficace

Avant de lancer le déploiement, il faut s’assurer que l’environnement de développement possède les bases indispensables pour coder un serveur MCP fiable et performant.

Comprendre la programmation asynchrone en Python ou Node.js

Le serveur MCP repose sur des échanges réseau non bloquants ; la programmation asynchrone est donc incontournable. En Python, le module asyncio permet de gérer les coroutines et les boucles d’événements. En Node.js, les promises et l’instruction async/await offrent des mécanismes similaires.

Objectif : maîtriser les concepts d’attente non bloquante, de boucle d’événements et de gestion des tâches parallèles.

Actions à mener :

1. Suivre un tutoriel basique sur asyncio (ex. : création d’une fonction asynchrone qui effectue une requête HTTP).
2. Répliquer le même scénario avec Node.js en utilisant fetch et await.
3. Comparer les performances avec un script synchrone pour constater le gain de réactivité.

Astuce : exploitez les fonctions asyncio.gather (Python) ou Promise.all (Node.js) pour lancer plusieurs appels simultanément.

Installer les SDK nécessaires pour TypeScript, Python, Go ou Rust

Le kit de développement MCP propose des bibliothèques dédiées à chaque langage majeur. Les SDK sont distribués via les gestionnaires de paquets natifs : npm pour TypeScript, pip pour Python, cargo pour Rust et go get pour Go.

Objectif : disposer des modules client capables de communiquer avec le serveur MCP selon le protocole défini.

Actions à mener :

• Ouvrir un terminal et exécuter npm install @mcp/sdk pour TypeScript.
• Lancer pip install mcp-sdk afin d’ajouter le SDK Python.
• Installer le SDK Go avec go get github.com/mcp/sdk.
• Obtenir le SDK Rust via cargo add mcp-sdk.

Vérifier l’installation en important le module dans un petit script et en affichant la version du SDK.

Astuce : conservez les versions du SDK dans un fichier requirements.txt ou package.json pour garantir la reproductibilité des builds.

Configurer l’environnement de développement VS Code avec IntelliSense

VS Code, l’éditeur de référence pour les développeurs MCP, intègre IntelliSense, une fonction d’auto‑complétion qui s’applique également au fichier de configuration mcp.json.

Objectif : optimiser la rédaction du code grâce aux suggestions contextuelles et à la validation syntaxique instantanée.

Actions à mener :

1. Installer l’extension officielle Microsoft Python ou Node.js selon le langage choisi.
2. Ajouter le plugin MCP SDK IntelliSense disponible dans le Marketplace.
3. Ouvrir le projet et vérifier que les propriétés du fichier mcp.json sont proposées automatiquement.
4. Activer le formatage automatique au sauvegardage pour uniformiser le style du code.

IntelliSense est disponible dans VS Code pour le fichier de configuration mcp.json.

Matériel et fournitures

• Ordinateur sous Windows, macOS ou Linux.
• Connexion Internet stable pour télécharger les SDK et les extensions.
• VS Code (version 1.89 ou supérieure).
• Node.js (v20+), Python (3.11+), Go (1.22+), Rust (1.70+).

Sécurité : privilégiez les dépôts officiels (npm, PyPI, crates.io, go.mod). Vérifiez les signatures des paquets pour éviter les bibliothèques compromises.

Cette étape vous montre comment préparer VS Code afin que le serveur MCP réponde rapidement aux requêtes d’une IA. Vous allez créer le fichier de configuration, indiquer les commandes d’exécution, puis installer la structure de projet grâce à uvx ou pip.

Configurer le serveur MCP dans VS Code pour une interaction optimale

Le but est de disposer d’un environnement de développement où le serveur MCP se lance en un clic et où l’autocomplétion aide à éviter les erreurs de syntaxe.

Créer et personnaliser le fichier de configuration .vscode/mcp.json

Dans le répertoire racine du projet, créez le dossier .vscode puis le fichier mcp.json. Ce fichier décrit chaque serveur disponible. Exemple de structure :

{
  "servers": [
    {
      "name": "playwright‑mcp",
      "command": "npx @playwright/mcp@latest",
      "cwd": "./tests"
    },
    {
      "name": "local‑node",
      "command": "node dist/index.js",
      "cwd": "./src"
    }
  ]
}

Modifiez les champs name, command et cwd (répertoire de travail) selon votre architecture. L’ajout d’un serveur supplémentaire ne nécessite que la duplication d’un bloc JSON.

Définir les commandes d’exécution et répertoires de travail adaptés

La clé command indique la ligne de terminal que VS Code exécutera. Utilisez npx @playwright/mcp@latest pour lancer la version la plus récente du serveur Playwright, ou node dist/index.js pour un serveur local développé en interne.

Le champ cwd doit pointer vers le répertoire contenant le code source ou les tests. Un chemin incorrect empêche le serveur de localiser ses dépendances et génère des erreurs d’exécution.

Une fois le fichier enregistré, VS Code propose automatiquement les actions « Run Server » dans la barre d’état grâce à l’intégration native.

Utiliser les outils uvx ou pip pour initialiser la structure du serveur

Lancez uvx create-mcp-server sous Windows, macOS ou Linux pour créer une arborescence de projet prête à l’emploi. L’outil télécharge les modèles, crée .vscode/mcp.json et installe les dépendances Node nécessaires.

Sur les environnements où Python est privilégié, exécutez pip install create-mcp-server puis create-mcp-server. Le script génère les mêmes fichiers que uvx, mais utilise le gestionnaire de paquets Python.

Après l’initialisation, ouvrez le projet dans VS Code. L’autocomplétion IntelliSense reconnait immédiatement la syntaxe du fichier mcp.json et suggère les propriétés valides.

Astuce : profitez d’IntelliSense dans VS Code pour valider la structure du fichier mcp.json dès la saisie. Les erreurs de clé manquante apparaissent en temps réel, ce qui évite les redémarrages inutiles du serveur.

Matériel et fournitures

• VS Code (version ≥ 1.85)
• Node.js (LTS) installé sur la machine
• Accès à internet pour récupérer les paquets npm ou PyPI
• Outil uvx (installable via cargo) ou pip pour Python
• Répertoire de projet contenant le code de l’IA ou les tests automatisés

Dans cette étape, vous apprendrez à créer, configurer et valider des outils spécifiques qui permettront à votre serveur MCP d’interagir efficacement avec les modèles d’IA.

Développer des outils personnalisés pour le serveur MCP

Cette section détaille la définition d’actions via JSON Schema, la mise en place de gestionnaires métier et la vérification de la communication entre le serveur et l’IA.

Définir les actions exécutables via des outils avec JSON Schema

Le serveur MCP expose chaque outil sous forme d’une fonction décrite par un JSON Schema. Ce schéma précise les paramètres attendus, leurs types et les contraintes de validation. Il sert de contrat entre l’IA et le serveur ; l’IA ne pourra appeler l’outil que si les données respectent le schéma. Utilisez une bibliothèque telle que ajv pour valider les requêtes avant exécution. Le schéma doit inclure : un identifiant d’action, une description lisible, et une liste de propriétés requises.

« Le respect strict du JSON Schema a réduit de 30 % les erreurs de parsing dans nos tests », explique un développeur de OpenAI en 2024.

Créer des gestionnaires logiques métier spécifiques (ex : jeu Tic‑Tac‑Toe)

Pour chaque outil, le serveur MCP exécute un gestionnaire contenant la logique métier. Dans un exemple de jeu Tic‑Tac‑Toe, le gestionnaire reçoit les coordonnées du coup, met à jour la grille et renvoie l’état du jeu. La logique reste isolée du modèle d’IA ; l’IA ne fait qu’appeler l’outil et interpréter le résultat. Implémentez le gestionnaire dans un module Node.js, exposez‑le via une fonction asynchrone, et assurez‑vous qu’il renvoie un objet conforme au schéma défini.

Un frontend Next.js peut être ajouté pour visualiser les parties en temps réel, tandis que l’API du serveur MCP gère les appels d’outils. Cette architecture sépare clairement l’interface utilisateur, l’API et la logique métier.

Tester la communication entre le serveur MCP et les modèles IA

Avant le déploiement, vérifiez que les modèles d’IA appellent correctement les outils. Utilisez un environnement de test local où le serveur MCP est enregistré dans l’hôte d’application (par exemple, GitHub Copilot dans VS Code). Simulez des requêtes d’IA en envoyant des prompts qui déclenchent les outils search et fetch, nécessaires pour interroger un vector store privé. Analysez les réponses : elles doivent respecter le JSON Schema et contenir les données attendues.

Un test typique consiste à envoyer la commande « cherche les 5 documents les plus similaires à « IA », » et à vérifier que le serveur renvoie un tableau d’identifiants et de scores. En cas d’échec, consultez les logs du serveur MCP pour identifier les problèmes de sérialisation ou de réseau.

Sécurité : limitez les capacités d’exécution des gestionnaires en les isolant dans des conteneurs Docker ou des sandbox Node.js. Refusez toute entrée qui ne passe pas la validation JSON Schema afin d’éviter les injections de code.

Astuce : conservez les schémas JSON dans des fichiers .schema.json séparés et générez‑les automatiquement à partir de vos types TypeScript. Vous bénéficiez ainsi d’une cohérence entre le code et la documentation.

Matériel et fournitures

• Ordinateur sous Windows, macOS ou Linux.
• Node.js ≥ 20 et npm / yarn.
• IDE ou éditeur (VS Code recommandé).
• SDK du serveur MCP (disponible sur le dépôt officiel).
• Bibliothèque de validation JSON Schema (ajv).
• Optionnel : conteneur Docker pour l’isolation des gestionnaires.
• Accès à un vector store (ex. : Pinecone, Qdrant) et aux clés API correspondantes.

Cette sixième étape vous montre comment exploiter les ressources et les prompts du serveur MCP afin d’enrichir les contextes d’interaction et de rendre les appels d’outils plus pertinents.

Implémenter la gestion des ressources et des prompts pour enrichir les contextes

L’objectif est de mettre en place une architecture où les ressources identifiées par URI alimentent les outils en temps réel, tandis que des prompts réutilisables guident l’utilisateur dans leurs usages. Vous apprendrez également à activer les fonctions d’échantillonnage et d’élicitation intégrées au serveur MCP.

Gérer les ressources identifiées par URI pour fournir du contexte en temps réel

Objectif de l’étape : connecter des ressources externes au serveur MCP afin que chaque appel d’outil dispose du contexte le plus à jour.

Chaque ressource possède un Uniform Resource Identifier (URI) unique, par exemple game://tic-tac-toe/{Game-ID}. L’URI sert de clé d’accès au contenu stocké : état du jeu, données utilisateur ou résultats d’une recherche.

Pour intégrer une ressource, définissez‑la dans le fichier de configuration du serveur : indiquez son schéma JSON, le type de données renvoyées et le point d’accès (API REST, base de données, etc.).

Astuce : regroupez les URI par domaine fonctionnel (ex. game://, data://) afin de simplifier le routage et la maintenance.

Sécurité : validez systématiquement les URI entrantes pour empêcher les injections de chemins ou les accès non autorisés. Utilisez une bibliothèque de validation d’URL conforme à la RFC 3986.

Créer et intégrer des prompts réutilisables facilitant l’usage des outils

Objectif de l’étape : concevoir des prompts qui encadrent les utilisateurs et les développeurs dans leurs interactions avec les outils MCP.

Un prompt est une chaîne de texte structurée qui décrit la tâche attendue, les contraintes et les exemples de sortie. Stockez chaque prompt dans un répertoire dédié, par exemple /prompts/strategies/, et référencez‑le via son identifiant unique dans la configuration des outils.

Lorsqu’un outil est invoqué, le serveur injecte le prompt correspondant dans le payload JSON. Ainsi, le modèle d’IA reçoit à la fois les paramètres d’entrée et le contexte rédactionnel.

Astuce : rédigez les prompts en deux parties — une description concise (max 200 caractères) et une section d’exemples. Cette structure améliore la compréhension du modèle et réduit les appels superflus.

Les prompts peuvent être partagés entre plusieurs outils, ce qui diminue la duplication de code et garantit une cohérence d’usage.

Utiliser les capacités supplémentaires comme l’échantillonnage et l’élicitation

Objectif de l’étape : activer les fonctions d’échantillonnage et d’élicitation afin d’affiner les réponses de l’IA selon le contexte fourni.

L’échantillonnage (sampling) permet de générer plusieurs variantes de réponse à partir d’un même prompt, utile pour comparer des stratégies de jeu ou des recommandations. Activez le paramètre sampling:true dans la définition de l’outil.

L’élicitation (elicitation) consiste à interroger l’IA de façon itérative pour extraire des informations précises, par exemple demander le meilleur coup suivant dans un jeu de tic‑tac‑toe en se basant sur l’état actuel fourni par la ressource URI.

Astuce : combinez échantillonnage et élicitation en lançant trois échantillons puis en sélectionnant la réponse la plus pertinente via un prompt d’évaluation secondaire.

Ces capacités sont configurables au niveau du serveur : ajustez les seuils de température et le nombre maximal d’échantillons dans le fichier mcp_config.yaml.

Matériel et fournitures

• Serveur MCP fonctionnel (version ≥ 2.4).
• Éditeur de texte ou IDE supportant la coloration JSON (VS Code, PyCharm, etc.).
• Accès à une API REST ou à une base de données pour héberger les ressources.
• Outils de validation d’URL (bibliothèque Python urllib.parse ou Node.js url).
• Fichier de configuration mcp_config.yaml et répertoire /prompts/.

Assurer la robustesse d’un serveur MCP requiert plus que la simple mise en route du logiciel : il faut appliquer des mesures de protection qui limitent les risques d’injection, d’exfiltration de données et d’accès non autorisé.

Mettre en place les bonnes pratiques de sécurité pour un déploiement fiable

Cette étape décrit comment sécuriser l’authentification, valider les entrées et vérifier la provenance du code avant toute installation.

Mettre en œuvre l’authentification OAuth et la gestion des jetons API

Objectif : Garantir que seules les entités autorisées peuvent interagir avec le serveur MCP.

Sécurité : L’authentification OAuth limite les droits d’accès et les jetons d’API assurent un contrôle granulaire des permissions.

1. Créez une application OAuth dans le portail du fournisseur (Google, GitHub, Azure).
2. Définissez les scopes nécessaires : lecture de documents, écriture de métadonnées, etc.
3. Implémentez le flux d’autorisation (code d’autorisation → échange contre jeton d’accès).
4. Stockez les jetons dans un coffre‑à‑sang‑secrets (ex. Vault, Azure Key Vault) avec chiffrement au repos.
5. Renouvelez les jetons avant expiration et révoquez immédiatement ceux qui sont compromis.

Astuce : Utilisez les Personal Access Tokens de GitHub pour les appels internes, ils offrent une durée de vie configurable et sont facilement révoqués.

Matériel et fournitures : bibliothèque OAuth (ex. authlib pour Python), service de gestion des secrets, console développeur du fournisseur.

Valider strictement les entrées avec JSON Schema et gérer les erreurs

Objectif : Empêcher les attaques par injection de prompts ou de données malveillantes.

Sécurité : La validation JSON Schema bloque les structures inattendues et réduit le risque d’exécution de code non désiré.

1. Rédigez un schéma JSON décrivant chaque paramètre (type, format, valeurs autorisées).
2. Intégrez un validateur (ex. jsonschema en Python) au point d’entrée de chaque API.
3. En cas d’échec, renvoyez une réponse d’erreur structurée (code HTTP 400, corps JSON détaillant le champ fautif).
4. Centralisez la journalisation des erreurs pour faciliter l’audit.
5. Complétez la validation avec des « type hints » Python pour renforcer la sécurité des types à la compilation.

Astuce : Conservez les schémas dans un dépôt versionné afin de les synchroniser avec les mises à jour du code.

Matériel et fournitures : module jsonschema, serveur de logs (ex. ELK), documentation API.

Assurer la diligence raisonnable avant installation des serveurs tiers

Objectif : Vérifier la fiabilité du code source et la réputation de l’éditeur avant de l’intégrer.

Sécurité : Une analyse préalable réduit les risques d’injection de code et d’exfiltration de données via des serveurs MCP non audités.

1. Identifiez l’éditeur et consultez les avis de la communauté (GitHub, forums, rapports de sécurité).
2. Vérifiez la disponibilité d’un dépôt public pour auditer le code source.
3. Exécutez des scans de vulnérabilités (SAST/DAST) sur le package avant déploiement.
4. Confirmez la conformité du serveur avec les exigences de votre politique de données (RGPD, ISO 27001).
5. Documentez les résultats et décidez d’approuver ou de rejeter le composant.

Astuce : Intégrez un processus d’approbation automatisé dans votre pipeline CI/CD pour ne déployer que les serveurs ayant passé les contrôles.

Matériel et fournitures : outils d’audit de code (ex. Bandit, SonarQube), accès à la documentation de l’éditeur, tableau de suivi de conformité.

Dans cette étape, vous découvrirez comment mettre le serveur MCP en production, le distribuer via les canaux les plus répandus et exploiter ses capacités pour des cas d’usage concrets, tout en préparant son évolution vers le standard de connexion des LLMs en 2025.

Déployer et exploiter un serveur MCP en production et perspectives

Le serveur MCP peut être empaqueté comme un module npm ou une image Docker, puis diffusé avec un versionnage strict, afin de garantir une mise à jour fiable et une intégration fluide dans les environnements de production.

Objectif de l’étape : rendre le serveur MCP disponible en production, le connecter à des outils d’IA et des services internes, et préparer son évolution future.

Actions à mener :

1. Construire le paquet npm : créer un package.json, définir les dépendances, et publier sur le registre privé ou public avec npm publish.
2. Générer l’image Docker : écrire un Dockerfile qui installe le serveur MCP, expose le port d’écoute, et intégrer les variables d’environnement nécessaires.
3. Mettre en place le versioning : adopter le schéma SemVer (MAJOR.MINOR.PATCH) pour chaque publication, et consigner les changements dans un CHANGELOG.md.
4. Déployer via CI/CD : configurer une pipeline GitHub Actions ou GitLab CI qui construit l’image, la pousse vers un registre Docker, puis la déploie sur le cluster Kubernetes ou le serveur de production.
5. Intégrer les cas d’usage :
   • Connecter le MCP à GitHub Copilot dans VS Code pour générer du code assisté.
   • Utiliser le MCP avec ChatGPT ou Claude Desktop afin de piloter des prompts personnalisés.
   • Automatiser la création de pull‑requests, la consultation des alertes Dependabot et la gestion des issues GitHub.
   • Lancer des tests d’interface utilisateur avec le serveur Playwright MCP.
   • Accéder à des bases de données internes ou à des services REST via les connecteurs du MCP.
6. Configurer la surveillance : installer Prometheus et Grafana pour suivre la disponibilité, le taux de requêtes et la latence du serveur.
7. Planifier l’évolution : préparer des hooks pour ajouter de nouveaux modèles locaux via LM Studio ou contrôler des objets IoT depuis le même serveur.

« Le MCP pourrait devenir le nouveau standard incontournable pour connecter durablement les LLMs à notre monde hyperconnecté. »

Astuce : utilisez des balises d’image Docker multi‑plateforme (ex. --platform linux/amd64,linux/arm64) afin de garantir la compatibilité avec les serveurs on‑premise et les environnements cloud.

Matériel et fournitures :

• Ordinateur sous Linux, macOS ou Windows.
• Node.js ≥ 18 et npm.
• Docker Engine ≥ 20.10.
• Accès à un registre npm (ex. npmjs.com ou registre privé).
• Compte GitHub avec droits d’écriture sur le dépôt du serveur MCP.
• Environnement de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, ou autre).
• Outils de monitoring (Prometheus, Grafana) optionnels.

En suivant ces étapes, le serveur MCP devient un composant exploitable en production, capable de s’interfacer avec les principales plateformes de collaboration et d’automatiser les flux de travail IA, tout en étant prêt à évoluer vers le standard attendu pour 2025.