Guide Simplifié du Protocole de Contexte de Modèle pour les Ingénieurs Logiciels

Résumé Concis : Guide Simplifié sur le Protocole de Contexte de Modèle pour les Ingénieurs Logiciels Qu'est-ce que le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) ? Le Model Context Protocol (MCP) est une norme proposée par Anthropic en novembre 2024 qui vise à simplifier et standardiser l'échange de contexte structuré entre les applications et les grands modèles de langage (LLMs). Ce protocole agit comme une couche intermédiaire, permettant aux applications de communiquer de manière cohérente avec les LLMs, sans avoir besoin de réécrire du code spécifique pour chaque cas d'utilisation ou chaque fournisseur. Pourquoi avons-nous besoin de MCP ? Avant MCP, l'injection de contexte dans les LLMs était manuelle et sujette aux erreurs. Les developers devaient écrire des prompts personnalisés pour chaque requête, ce qui devenait ingérable avec l'augmentation de la quantité de données et la complexification des tâches. Deux approches ont depuis été introduites pour améliorer cette situation : Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Cette méthode permet au modèle de chercher dynamiquement des informations pertinentes dans une base de connaissances définie. Par exemple, un chatbot pouvait interroger les documents d'politique RH pour répondre à une question sur les jours de congé payés. RAG a amélioré la précision et la qualité des réponses, mais reste un processus en lecture seule où le modèle ne peut pas interagir avec les systèmes externes. Appel de Fonctions : Cette avancée a permis aux LLMs de utiliser des outils et non seulement de traiter du texte. Les développeurs pouvaient désormais programmer le modèle pour effectuer des actions comme récupérer des informations utilisateur ou exécuter des requêtes d'API. Cependant, chaque plateforme ayant sa propre approche, cette méthodologie a conduit à une fragmentation, imposant aux développeurs d'écrire du code d'interfaçage ("glue code"). MCP résout cette fragmentation en offrant un langage commun entre les applications et les modèles. Il facilite l'orchestration d'agents et la chaîne dynamique d'outils, rendant les intégrations plus homogènes et scalables. Comment fonctionne MCP ? L'architecture de MCP se compose de trois éléments principaux : Host : C'est l'application utilisateur principale, servant d'environnement pour l'interaction avec le modèle de langage. Le Host gère l'entrée/sortie et contient le client MCP intégré. Client : Le client s'exécute à l'intérieur du Host et gère la communication avec un ou plusieurs serveurs MCP. Il découvre les services disponibles, échange les capacités et routent les messages. Server : Le serveur expose ses capacités au modèle, y compris des outils (fonctions), des ressources (données) et des prompts (modèles). Chaque serveur enregistre ses capacités lors du processus de handshake appelé Capability Exchange. Exemple de Scénario Pratique Imaginez qu'un utilisateur demande : "Quels documents se trouvent sur mon bureau ?" Voici comment MCP traite cette requête : Analyse du Prompt : Le Host analyse la requête et détermine qu'il a besoin d'accéder au système de fichiers local. Initialisation de la Connection : Le client MCP intégré initialise une connection avec le serveur MCP du système de fichiers. Échange de Capacités : Le client et le serveur effectuent un échange de capacités, par lequel le serveur fournit une liste d'outils disponibles (par exemple, list_txt_files). Invocation de l'Outil : Le client sélectionne et invoque l'outil approprié. Retour de Résultats : Le serveur retourne la liste des documents sur le bureau. Génération de la Réponse : Le Host utilise ces résultats pour générer une réponse à l'utilisateur. Comment les Développeurs Peuvent Utiliser ou Construire avec MCP ? Le Cursor, un environnement de travail intégré (IDE) centré sur les développeurs, supporte nativement MCP, ce qui facilite grandement son utilisation. Utilisation de MCP dans Cursor Lorsqu'un utilisateur pose une question comme "Écris des tests unitaires pour cette fonction", voici ce qui se passe derrière le scenes : Envoi de la Requête : Cursor envoie la requête au modèle LLM (comme Claude ou GPT). Découverte d'Outils : Cursor découvre automatiquement les outils et le contexte disponibles via MCP. Exécution de l'Outil : Si nécessaire, il invoque le bon outil (par exemple, un analyseur de fichiers). Retour du Résultat : Le résultat de l'outil est renvoyé au modèle. Génération de la Réponse : Le LLM utilise cette sortie structurée pour générer une réponse précise. Création d'Outils Personnalisés avec MCP dans Cursor Pour intégrer votre propre logique backend dans le workflow AI de Cursor, vous pouvez créer un serveur MCP personnalisé en Python : Prérequis d'Installation Initialisation du Projet : bash mcp uv init mcp-demo Cela crée un projet de base dans un dossier nommé mcp-demo. Activation de l'Environnement Virtuel : bash cd mcp-demo uv venv source .venv/bin/activate Installation des Packages MCP : bash uv add mcp uv add 'mcp[cli]' Création du Code Fichier server.py : ```python from mcp.server.fastmcp import FastMCP import os mcp = FastMCP() @mcp.tool() def list_text_files() -> list[dict]: """Lists all .txt files in the project folder.""" files = [] for root, _, filenames in os.walk("."): for fname in filenames: if fname.endswith(".txt"): full_path = os.path.join(root, fname) files.append({ "path": full_path, "name": fname }) return files @mcp.tool() def count_words_in_file(path: str) -> dict: """Count the number of words in a given file.""" if not os.path.isfile(path): return {"error": f"File not found: {path}"} with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read() word_count = len(content.split()) return { "file": path, "word_count": word_count } ``` Fichier main.py : ```python from server import mcp if name == "main": mcp.run(transport="stdio") ``` Exécution et Test du Serveur Lancement Local du Serveur : bash uv run mcp dev main.py Utilisation de l'Inspecteur MCP : Copiez l'URL locale affichée et ouvrez-la dans votre navigateur pour accéder à l'inspecteur MCP. Vous pouvez tester et explorer manuellement vos outils : Cliquez sur "Connect" en haut à droite. Cliquez sur "List Tools" pour voir les outils exposés par votre serveur. Sélectionnez un outil comme list_text_files ou count_words_in_file. Entrez des entrées échantillons et exécutez l'outil. Observez les sorties structurées en temps réel. Activation du Serveur dans Cursor Ajout du Serveur à la Configuration Globale : json { "mcpServers": { "word-counter": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "{FILE_PATH}/mcp-demo/main.py"] } } } Redémarrage de Cursor : Redémarrez Cursor. Il lancera automatiquement votre serveur MCP et exposer ses outils au assistant AI intégré. Vous pourrez alors demander des commandes précisées comme : "Liste tous les fichiers textes dans ce dossier." "Compte les mots de ce fichier." Évaluation Professionnelle et Profil de l'Entreprise Des professionnels de l'industrie saluent l'introduction de MCP pour sa capacité à unifier et simplifier la gestion du contexte dans les interactions AI. En proposant une norme standardisée, Anthropic facilite la collaboration entre différents systèmes et outils, améliorant ainsi l'efficacité et la maintenabilité du développement logiciel. Les entreprises peuvent espérer des réductions significatives du temps consacré à l'intégration et une meilleure adaptabilité aux besoins changeants de leurs applications. Le Cursor est un exemple concret de l'application de MCP, permettant aux développeurs de créer des outils intelligents avec une facilité sans précédent. Ce protocole ouvre la voie à des environnements de développement plus avancés et plus efficaces, où l'IA augmente considérablement la productivité des développeurs sans nécessiter une expertise avancée en intégration API.