Model Context Protocol (MCP)

Qu’est-ce que le Model Context Protocol ?

Le Model Context Protocol, ou MCP, est un protocole ouvert et standardisé. Il permet de créer une communication structurée et fiable entre des logiciels clients et des serveurs de modèles de langage (LLM). Contrairement aux API classiques, MCP offre un moyen cohérent d’échanger du contexte, des outils et des ressources. Cela signifie que vous pouvez connecter des systèmes IA de différentes entreprises sans problèmes de compatibilité. MCP définit la façon d’emballer et d’envoyer non seulement les prompts, mais aussi des informations supplémentaires comme des métadonnées, des descriptions d’outils et des liens vers des ressources. Cela rend la communication prévisible et facile à étendre lorsque vous devez ajouter de nouvelles fonctionnalités.

Comment MCP s’intègre au développement serveur Python

Utiliser MCP dans des projets serveur Python permet d’éviter la confusion liée aux interfaces personnalisées ou uniques. Les serveurs conformes à MCP savent lire et gérer ces requêtes structurées. Cette approche vous aide à passer moins de temps sur l’intégration et à rendre votre code plus facile à maintenir. Vous pouvez rapidement créer des applications IA, les faire évoluer et interagir avec n’importe quel client prenant en charge MCP, quel que soit le système IA utilisé. Grâce à la définition claire du contexte, des ressources et des outils par MCP, vous écrivez moins de code de traduction et vous construisez sur une base solide de composants réutilisables.

Principes de base et architecture

MCP repose sur plusieurs éléments clés :

• Serveurs : Ce sont les systèmes qui hébergent les endpoints MCP. Ils acceptent des détails de contexte, des requêtes d’outils et des appels de ressources de la part des clients.
• Ressources et outils : Ce sont des fonctionnalités modulaires, comme des calculatrices ou des moteurs de recherche, que le serveur propose via MCP. Les clients et LLM peuvent les utiliser à la demande.
• Contexte et prompts : MCP permet d’envoyer un contexte détaillé, incluant des instructions utilisateur, l’historique de conversation et des informations supplémentaires. Cela favorise des réponses modèles plus précises et personnalisées.
• Extensibilité : Vous pouvez étendre MCP en ajoutant vos propres outils, ressources ou structures de contexte. Cela facilite le support de nouveaux workflows IA selon vos besoins.

En adoptant l’approche basée sur les schémas de MCP, vous préparez vos projets Python à l’évolution. Les serveurs conformes à MCP pourront fonctionner avec de nouveaux LLM et outils IA au fil des sorties. Ce protocole vous aide à miser sur la structure, l’adaptabilité et l’interopérabilité de vos systèmes IA.

Bibliothèques Python pour les fondations d’un serveur MCP

Construire un serveur Model Context Protocol (MCP) en Python est plus efficace avec des bibliothèques spécifiques qui respectent le protocole, gèrent les requêtes sans accroc et s’adaptent à une montée en charge.

MCP Python SDK

Le MCP Python SDK est l’outil principal pour créer des serveurs conformes aux règles MCP. Ce kit vous offre des fonctionnalités pour valider les formats de données (validation de schéma), gérer le contexte et appliquer la logique du protocole. Il vous permet de définir rapidement des ressources et outils. Le SDK garantit que votre serveur reste aligné avec les derniers standards MCP. Comme il gère l’essentiel de la logique protocolaire, vous écrivez moins de code sur-mesure et bénéficiez de mises à jour facilitées lorsque le protocole évolue.

Frameworks Web principaux : FastAPI et Flask

FastAPI

FastAPI est un framework web moderne et rapide, parfaitement adapté pour les serveurs MCP. Il prend en charge la programmation asynchrone, ce qui signifie que votre serveur peut traiter de nombreuses requêtes simultanément sans blocage. FastAPI génère automatiquement la documentation OpenAPI et valide vos données via pydantic. Grâce à son architecture ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) et à l’absence de tâches bloquantes, FastAPI gère un grand nombre de requêtes en parallèle, ce qui en fait un choix solide pour les applications d’intelligence artificielle ou les tâches à haute densité de contexte.

Flask

Flask est un autre framework web populaire, apprécié pour sa simplicité et sa prise en main rapide. Par défaut, Flask traite une requête à la fois, ce qui convient aux applications simples ou lorsque les tâches n’ont pas besoin de s’exécuter en parallèle. Si vous souhaitez que Flask gère plusieurs tâches à la fois, vous pouvez ajouter des bibliothèques complémentaires. Flask est idéal pour prototyper rapidement ou pour les serveurs qui n’ont pas besoin de supporter de nombreux utilisateurs simultanément.

Concurrence asynchrone : asyncio et trio

asyncio

asyncio est livré avec Python et permet d’écrire du code asynchrone. Il autorise l’utilisation des commandes async et await, aidant votre serveur à répondre à de nombreuses requêtes et à exécuter des tâches en arrière-plan sans attendre qu’une tâche se termine avant d’en commencer une autre. Si vous utilisez FastAPI ou créez votre propre application ASGI, asyncio facilite la gestion de plusieurs tâches simultanées, comme le traitement en arrière-plan ou les appels à d’autres systèmes, sans recourir à des threads supplémentaires.

trio

trio est une autre bibliothèque pour la programmation asynchrone avec des fonctionnalités avancées. Elle propose la concurrence structurée, qui facilite l’organisation et l’annulation sûre de groupes de tâches. trio améliore la gestion des erreurs et simplifie la gestion d’opérations asynchrones complexes. Les développeurs choisissent trio pour des serveurs MCP nécessitant un contrôle précis sur des tâches concurrentes.

Fondation pour des serveurs MCP évolutifs

Associer le MCP Python SDK à FastAPI (ou Flask) et à asyncio ou trio vous offre une base solide pour votre serveur MCP. Cette combinaison favorise une communication structurée et prépare votre serveur à des fonctionnalités avancées, de nouvelles intégrations et à l’échelle.

Bibliothèques et outils avancés pour des serveurs enrichis

Sérialisation et validation des données

Pour garantir la fiabilité d’un serveur basé sur un protocole, une validation stricte des données est essentielle. pydantic lit les annotations de types Python pour vérifier et parser les données à l’exécution. Cet outil requiert très peu de ressources et s’avère idéal pour créer des formats de messages rigoureux pour les messages MCP et les entrées d’outils. Pydantic utilise des méthodes de parsing modernes, et les benchmarks montrent qu’il valide des modèles de données courants en moins d’une milliseconde. Cela vous aide à détecter les types incorrects et à bloquer les requêtes non conformes.
marshmallow est un autre outil pour gérer la sérialisation et la désérialisation des données. Il prend en charge les champs personnalisés, la structuration de données imbriquées et permet d’effectuer des étapes supplémentaires avant ou après le traitement. C’est utile pour transformer ou nettoyer les données entrantes dans votre serveur MCP.

Communication temps réel : websockets et SSE

De nombreux systèmes IA interactifs nécessitent des mises à jour en temps réel. Avec websockets, votre serveur et vos clients peuvent échanger des messages à tout moment via une seule connexion TCP. Ce mode de communication permet de diffuser des réponses en streaming, d’envoyer des mises à jour en direct depuis les outils ou de collaborer sur des tâches de modèles partagés. Des tests montrent que les connexions websockets maintiennent généralement des latences inférieures à 50 millisecondes, bien plus rapides que le long-polling ou les requêtes HTTP classiques pour les communications continues.

Si vous souhaitez uniquement envoyer des mises à jour du serveur vers le client, les Server-Sent Events (SSE) sont adaptés. SSE utilise des connexions HTTP simples, supportées par la plupart des navigateurs. C’est une bonne solution pour des messages à sens unique, comme des notifications ou des mises à jour, tout en préservant les ressources serveur lorsque la communication bidirectionnelle n’est pas nécessaire.

Sécurité et authentification

La protection du contexte modèle et des données utilisateur passe par une authentification robuste. Authlib facilite l’implémentation d’OAuth2 et d’OpenID Connect. Ces méthodes sont courantes pour permettre une connexion sécurisée et la gestion de jetons d’accès. Authlib respecte les standards, facilite l’intégration avec divers fournisseurs d’identité et réduit les failles potentielles.

Pour la gestion de session, PyJWT permet l’utilisation de JSON Web Tokens. Ces jetons sont signés cryptographiquement, ce qui vous permet de vérifier rapidement l’identité et les droits d’accès d’un utilisateur sans interroger une base de données à chaque requête. PyJWT prend en charge des méthodes de signature avancées comme RS256 et HS512, répondant ainsi aux exigences de sécurité recommandées par l’industrie.

En combinant pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib et PyJWT dans votre serveur MCP, vous disposez d’une validation de données rigoureuse, de communications temps réel performantes et d’une authentification sécurisée. Chaque bibliothèque répond à un besoin précis, gardant votre serveur modulaire, facile à maintenir et prêt pour la production.

Stratégies d’intégration pour les serveurs MCP

Une intégration efficace permet aux serveurs MCP d’interagir avec des services externes, de gérer les données et d’assurer un déploiement fiable. Voici des stratégies concrètes, des explications claires et des exemples pratiques pour chaque bibliothèque clé utilisée dans le développement de serveurs MCP modernes en Python.

Connexion aux API externes

Les serveurs MCP doivent souvent enrichir le contexte modèle avec des données issues de sources tierces. La bibliothèque requests permet des appels HTTP synchrones lorsque le blocage n’est pas un problème, par exemple au démarrage du serveur ou en période de faible trafic. Si votre serveur doit gérer un grand nombre de requêtes simultanées ou éviter le blocage, la bibliothèque httpx fournit des fonctions HTTP asynchrones. HTTPX prend en charge le pooling de connexions et HTTP/2, améliorant la rapidité et la gestion des données pour des serveurs à fort trafic (voir les benchmarks HTTPX pour plus de détails).

Exemple :

• Utilisez requests.get() pour récupérer des ressources dans des scripts ou outils synchrones.
• Utilisez await httpx.AsyncClient().get() dans des endpoints FastAPI asynchrones pour des appels parallèles.

Intégration aux bases de données

Les serveurs MCP ont souvent besoin de stocker et traiter des données persistantes. Pour les bases de données relationnelles, SQLAlchemy propose un ORM (Object Relational Mapper). Cet outil permet d’écrire du code Python pour créer, lire, modifier et supprimer des enregistrements, ainsi que gérer des requêtes complexes et des migrations. L’ORM de SQLAlchemy vous évite d’écrire du SQL brut, réduisant les erreurs et facilitant la maintenance (voir la documentation SQLAlchemy et les études sur les avantages des ORM).

Pour les applications asynchrones, asyncpg offre un accès direct à PostgreSQL en mode asynchrone. Cette bibliothèque est idéale lorsque vous devez gérer un grand nombre de connexions en parallèle, comme dans des serveurs MCP propulsés par FastAPI. Les benchmarks montrent qu’asyncpg réduit la latence et traite plus de requêtes par seconde que les pilotes synchrones.

Exemple :

• Utilisez l’ORM SQLAlchemy pour enregistrer les actions utilisateur ou l’utilisation d’outils en base de données.
• Utilisez asyncpg pour les tâches événementielles nécessitant des opérations non bloquantes sur la base.

Déploiement en production

Pour servir des API MCP à de nombreux utilisateurs, uvicorn est un serveur ASGI efficace pour les applications FastAPI. Uvicorn exploite asyncio pour gérer de multiples requêtes en parallèle. Pour les serveurs bâtis avec des frameworks WSGI comme Flask, gunicorn orchestre plusieurs processus workers, assurant la fiabilité de l’application sous forte charge. Des tests scientifiques montrent que la boucle événementielle d’uvicorn est très performante pour des charges asynchrones orientées I/O. Gunicorn est parfaitement adapté aux applications synchrones traditionnelles.

Docker permet de regrouper votre serveur et ses dépendances dans une image unique et reproductible. Docker simplifie le déploiement, facilite l’orchestration via Kubernetes et soutient des processus CI/CD fiables. Des études montrent que Docker réduit les erreurs d’installation et facilite l’adaptation à l’échelle sur plusieurs machines.

Exemple :

• Lancez un serveur MCP FastAPI avec uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Placez votre code serveur dans un Dockerfile pour générer des images cohérentes sur tout environnement.

Vous pouvez combiner requests ou httpx pour les appels API, SQLAlchemy ou asyncpg pour le stockage de données, uvicorn ou gunicorn pour l’hébergement, et Docker pour le déploiement. Ces stratégies aident les serveurs MCP à se connecter à des systèmes externes, stocker les données efficacement et tourner de façon fiable en production.

Exemple pratique – Construction d’un serveur MCP simple

Étape 1 : Installer les paquets nécessaires

Commencez par utiliser pip pour ajouter toutes les bibliothèques nécessaires à votre serveur MCP :

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Étape 2 : Définir un outil calculatrice et créer le serveur MCP

Vous utiliserez FastAPI pour gérer les requêtes HTTP, pydantic pour valider et structurer les données d’entrée, et le SDK MCP Python pour appliquer le protocole MCP.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Explications :

• FastAPI met en place l’application web et les routes HTTP nécessaires.
• pydantic utilise la classe AddInput pour valider la structure et le type des entrées de l’outil.
• Le décorateur Tool du SDK MCP expose la fonction add en tant que ressource MCP conforme au protocole.
• MCPServer relie votre outil à FastAPI et génère automatiquement les endpoints MCP.

Étape 3 : Lancer le serveur

Démarrez le serveur ASGI avec uvicorn pour rendre les endpoints MCP disponibles :

uvicorn main:app --reload

Fonctionnement

Lorsque le serveur reçoit une requête MCP correctement formatée pour l’outil add, FastAPI la route vers la fonction appropriée. pydantic valide les données. Le SDK MCP gère toute la logique protocolaire. L’outil add calcule la somme et renvoie un objet JSON avec le résultat. Vous pouvez ajouter d’autres outils en créant de nouveaux modèles d’entrée et de nouvelles fonctions, puis en les enregistrant auprès du serveur MCP.

Cet exemple vous offre une base complète pour un serveur MCP simple et standardisé, utilisant FastAPI, pydantic, le SDK Python MCP et uvicorn. Ce schéma vous permet de bâtir des serveurs MCP de plus grande envergure avec davantage d’outils et de fonctionnalités.