Serveur MCP Attestable

À quoi sert le Serveur MCP « Attestable » ?

Le Serveur MCP Attestable est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour offrir un haut niveau de sécurité et de confiance grâce à l’attestation à distance. Il permet aux assistants IA et aux clients MCP de vérifier que le serveur avec lequel ils interagissent exécute exactement le code d’origine, non altéré, tel que construit et publié, en s’appuyant sur l’informatique confidentielle et les environnements d’exécution de confiance (TEE). Avant toute connexion, le serveur génère un certificat matériel et fournit une preuve cryptographique (via RA-TLS avec quote SGX intégrée) de l’intégrité de son code, permettant une validation indépendante. Ceci garantit des workflows IA sécurisés pouvant interagir en toute confiance avec des sources de données externes, des services ou des API sensibles tout en assurant que l’environnement serveur reste inviolé.

Liste des Prompts

Aucune information sur des modèles de prompts n’est disponible dans le dépôt.

Liste des Ressources

Aucune information sur les ressources MCP exposées par le serveur n’est disponible dans le dépôt.

Liste des Outils

Aucune information sur des outils ou fonctions exécutables fournis par le serveur n’est disponible dans le dépôt (par exemple, pas de server.py ou de définitions d’outils).

Cas d’usage de ce Serveur MCP

• Passerelle API sécurisée : Permettre aux agents IA d’accéder à des API sensibles uniquement si l’intégrité du serveur est attestée et vérifiée, assurant ainsi la protection des données.
• Accès fiable aux données : Autoriser des requêtes sécurisées à des bases de données ou des sources de données, avec preuve que le code traitant les données est inchangé.
• Conformité et audit : Fournir des journaux et preuves vérifiables pour répondre aux exigences réglementaires en matière de traitement et de manipulation des données, en prouvant l’intégrité du serveur.
• Vérification de la supply chain : Rassurer les utilisateurs et partenaires en aval que le serveur avec lequel ils interagissent exécute exactement le code publié, réduisant les risques d’altération.
• Développement de workflows IA confidentiels : Faciliter des pipelines IA confidentiels de bout en bout où seul du code attesté peut traiter ou transformer des informations sensibles.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez les prérequis : installez Node.js et Docker.
2. Recherchez le fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le Serveur MCP Attestable avec l’extrait JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible au port spécifié.

Claude

1. Vérifiez que Docker est installé.
2. Trouvez les paramètres d’intégration MCP de Claude.
3. Enregistrez le Serveur MCP Attestable avec :

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Testez la connexion de l’agent IA pour confirmer l’installation.

Cursor

1. Installez Node.js et Docker.
2. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le Serveur MCP Attestable est détecté par les workflows IA.

Cline

1. Préparez l’environnement avec Docker et les dépendances système nécessaires.
2. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline.
3. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Vérifiez dans les logs système ou l’interface que le serveur MCP est bien enregistré.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser vos clés API, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "attestable-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "attestable-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer « attestable-mcp » par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations relevées, le Serveur MCP Attestable est hautement spécialisé en sécurité et attestation à distance mais ne propose actuellement ni modèles de prompt, ni ressources, ni outils comme on en trouve dans des serveurs MCP plus riches en fonctionnalités. Sa configuration et son orientation sécurité sont solides, mais les fonctionnalités côté développeur sont limitées.

Score MCP

Notre avis :
Ce serveur MCP obtient une note de 3/10. Il offre des fonctionnalités d’attestation et de sécurité robustes, précieuses pour la conformité et la confiance, mais il lui manque les fonctions MCP standard telles que prompts, ressources et outils qui le rendraient largement exploitable pour les workflows de développement IA classiques. Son statut open source est incertain en l’absence d’un fichier LICENSE, mais son accent unique sur l’attestation à distance est pertinent et utile pour les scénarios à haute exigence de confiance.