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Prise en main

Cette section comprend plusieurs leçons :

  • 1 Votre premier serveur, dans cette première leçon, vous apprendrez à créer votre premier serveur et à l’inspecter avec l’outil d’inspection, un moyen précieux pour tester et déboguer votre serveur, vers la leçon

  • 2 Client, dans cette leçon, vous apprendrez à écrire un client capable de se connecter à votre serveur, vers la leçon

  • 3 Client avec LLM, une façon encore meilleure d’écrire un client est d’y ajouter un LLM pour qu’il puisse "négocier" avec votre serveur sur ce qu’il doit faire, vers la leçon

  • 4 Consommation d’un serveur en mode GitHub Copilot Agent dans Visual Studio Code. Ici, nous verrons comment exécuter notre MCP Server depuis Visual Studio Code, vers la leçon

  • 5 Consommation via SSE (Server Sent Events) SSE est une norme pour le streaming serveur-client, permettant aux serveurs d’envoyer des mises à jour en temps réel aux clients via HTTP vers la leçon

  • 6 Streaming HTTP avec MCP (Streamable HTTP). Découvrez le streaming HTTP moderne, les notifications de progression, et comment implémenter des serveurs et clients MCP évolutifs et en temps réel grâce à Streamable HTTP. vers la leçon

  • 7 Utilisation de AI Toolkit pour VSCode pour consommer et tester vos MCP Clients et Servers vers la leçon

  • 8 Tests. Ici, nous nous concentrerons particulièrement sur les différentes manières de tester notre serveur et notre client, vers la leçon

  • 9 Déploiement. Ce chapitre abordera différentes façons de déployer vos solutions MCP, vers la leçon

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole ouvert qui standardise la manière dont les applications fournissent du contexte aux LLM. Pensez à MCP comme un port USB-C pour les applications d’IA - il offre un moyen standardisé de connecter les modèles d’IA à différentes sources de données et outils.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette leçon, vous serez capable de :

  • Configurer des environnements de développement pour MCP en C#, Java, Python, TypeScript et JavaScript
  • Construire et déployer des serveurs MCP basiques avec des fonctionnalités personnalisées (ressources, prompts, et outils)
  • Créer des applications hôtes qui se connectent aux serveurs MCP
  • Tester et déboguer des implémentations MCP
  • Comprendre les problèmes courants d’installation et leurs solutions
  • Connecter vos implémentations MCP aux services LLM populaires

Configuration de votre environnement MCP

Avant de commencer à travailler avec MCP, il est important de préparer votre environnement de développement et de comprendre le flux de travail de base. Cette section vous guidera à travers les étapes initiales pour assurer un démarrage sans accroc avec MCP.

Prérequis

Avant de vous lancer dans le développement MCP, assurez-vous de disposer de :

  • Environnement de développement : Pour le langage choisi (C#, Java, Python, TypeScript ou JavaScript)
  • IDE/Éditeur : Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ, Eclipse, PyCharm, ou tout éditeur de code moderne
  • Gestionnaires de paquets : NuGet, Maven/Gradle, pip, ou npm/yarn
  • Clés API : Pour tout service d’IA que vous prévoyez d’utiliser dans vos applications hôtes

SDK officiels

Dans les chapitres à venir, vous verrez des solutions construites avec Python, TypeScript, Java et .NET. Voici tous les SDK officiellement supportés.

MCP fournit des SDK officiels pour plusieurs langages :

  • C# SDK - Maintenu en collaboration avec Microsoft
  • Java SDK - Maintenu en collaboration avec Spring AI
  • TypeScript SDK - L’implémentation officielle en TypeScript
  • Python SDK - L’implémentation officielle en Python
  • Kotlin SDK - L’implémentation officielle en Kotlin
  • Swift SDK - Maintenu en collaboration avec Loopwork AI
  • Rust SDK - L’implémentation officielle en Rust

Points clés à retenir

  • La mise en place d’un environnement de développement MCP est simple grâce aux SDK spécifiques aux langages
  • Construire des serveurs MCP implique de créer et d’enregistrer des outils avec des schémas clairs
  • Les clients MCP se connectent aux serveurs et aux modèles pour exploiter des capacités étendues
  • Les tests et le débogage sont essentiels pour des implémentations MCP fiables
  • Les options de déploiement vont du développement local aux solutions cloud

Pratique

Nous disposons d’un ensemble d’exemples qui complètent les exercices que vous trouverez dans tous les chapitres de cette section. De plus, chaque chapitre propose également ses propres exercices et devoirs

Ressources supplémentaires

Et après ?

Suivant : Créer votre premier MCP Server

Avertissement :
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