Intégration du serveur ModelContextProtocol (MCP)

Que fait le serveur “ModelContextProtocol” MCP ?

Le serveur ModelContextProtocol (MCP) est conçu comme un pont pour connecter les assistants IA à une variété de sources de données externes, d’APIs et de services. En mettant en œuvre le protocole Model Context, ce serveur permet aux clients IA d’augmenter leurs capacités — exécution de requêtes sur des bases de données, gestion de fichiers, interaction avec des APIs ou d’autres systèmes externes. Cette intégration simplifie les workflows de développement en permettant aux modèles de langage d’accéder, de récupérer et d’agir sur des données contextuelles en temps réel, améliorant ainsi la pertinence et l’efficacité de leurs réponses. Le serveur MCP permet aux développeurs de standardiser les interactions LLM, d’automatiser des workflows complexes et d’ouvrir de nouveaux cas d’usage pour les agents intelligents.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans la section du dépôt fournie.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est défini dans le server.py ou les fichiers visibles du dépôt à l’URL indiquée.

Cas d’usage de ce serveur MCP

Aucun cas d’utilisation spécifique n’est détaillé dans la section du dépôt fournie.

Comment l’installer

Windsurf

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur ModelContextProtocol MCP à l’aide du snippet JSON suivant :

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration dans le tableau de bord Windsurf.

Claude

1. Vérifiez que Node.js est bien installé.
2. Modifiez le fichier de configuration Claude.
3. Configurez le serveur MCP comme suit :

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est actif.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Accédez à votre panneau de configuration Cursor.
3. Insérez la configuration du serveur MCP :

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez et relancez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur MCP apparaît dans la liste des intégrations.

Cline

1. Vérifiez l’installation de Node.js.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur ModelContextProtocol MCP :

   "mcpServers": {
     "modelcontextprotocol": {
       "command": "npx",
       "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"]
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

• Utilisez des variables d’environnement pour toutes les clés ou identifiants sensibles.
• Exemple :

  "mcpServers": {
    "modelcontextprotocol": {
      "command": "npx",
      "args": ["@atlanhq/modelcontextprotocol@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
  

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utiliser le MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "modelcontextprotocol": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “modelcontextprotocol” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance.

Vue d’ensemble

D’après le résumé ci-dessus, le serveur ModelContextProtocol MCP fournit les bases de la configuration et de l’intégration mais est dépourvu de détails sur les prompts, ressources, outils et le support du sampling. Il est probablement à un stade précoce ou seulement partiellement documenté publiquement.

Notre avis

Ce serveur MCP obtient une note faible en termes de complétude documentaire, car seules les instructions de configuration et une vue d’ensemble sont fournies. Il est probablement utile comme point de départ, mais nécessite plus de détails pour une utilisation clé en main.

Score MCP

Note globale : 2/10 (instructions d’installation présentes, mais manque de détails sur prompts, ressources, outils et exemples d’usage).