Serveur MCP-Server-Creator MCP

Que fait le serveur MCP “MCP-Server-Creator” ?

Le serveur MCP-Server-Creator MCP est un méta-serveur conçu pour faciliter la création d’autres serveurs Model Context Protocol (MCP). Agissant comme un puissant outil de développement, il permet aux utilisateurs de générer dynamiquement des configurations de serveur FastMCP et du code Python sans tâches répétitives manuelles. Grâce à un créateur d’outils intégré, un gestionnaire de ressources et des capacités de génération de code, MCP-Server-Creator simplifie les flux de travail pour les développeurs souhaitant connecter des assistants IA à des sources de données externes, des API ou des services. Ce serveur permet des tâches telles que l’ajout d’outils personnalisés, la gestion de ressources statiques et dynamiques, et l’exportation de code Python exécutable, améliorant ainsi la productivité des équipes développant des environnements complexes activés par l’IA.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

• Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans la documentation ou les fichiers du dépôt fourni.

Liste des outils

• Création dynamique de serveurs : Permet aux utilisateurs de créer de nouvelles configurations de serveur MCP à la volée.
• Créateur d’outils : Fournit un mécanisme pour ajouter des outils personnalisés avec des paramètres, types de retour et implémentations personnalisables.
• Gestionnaire de ressources : Permet d’ajouter des ressources statiques ou dynamiques avec prise en charge des modèles.
• Génération de code : Génère du code Python complet et exécutable pour les nouveaux serveurs MCP définis.
• Export de fichiers : Permet d’enregistrer les serveurs générés directement dans des fichiers Python pour le déploiement ou le partage.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Prototypage rapide de serveurs MCP : Concevez et déployez rapidement des serveurs MCP sur mesure adaptés à des besoins spécifiques d’intégration ou de workflow.
• Outillage personnalisé pour assistants IA : Développez et ajoutez de nouveaux outils pour les agents IA, permettant des interactions sur mesure avec des bases de données, fichiers ou API externes.
• Gestion des ressources : Gérez et servez efficacement des ressources statiques ou dynamiques comme contexte pour des interactions LLM (Large Language Model).
• Génération automatisée de code : Produisez automatiquement le code serveur Python, réduisant les erreurs manuelles et accélérant le déploiement.
• Déploiement de serveurs basé sur des modèles : Utilisez des modèles d’exemple pour créer des configurations de serveur standardisées pour des besoins de développement récurrents.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et Windsurf sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par ex., windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP-Server-Creator MCP à l’aide de ce fragment JSON :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP s’affiche dans vos serveurs disponibles.

Claude

1. Installez MCP-Server-Creator avec pip :
   pip install mcp-server-creator
2. Localisez la configuration de Claude Desktop (par ex., claude_desktop_config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP-Server-Creator :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez que le serveur fonctionne (voir CLAUDE.md et claude_desktop_config.json pour des exemples).

Cursor

1. Vérifiez que Node.js et Cursor sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Cursor.
3. Insérez le serveur MCP-Server-Creator :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cursor.
5. Confirmez que le serveur MCP est reconnu dans l’interface.

Cline

1. Installez MCP-Server-Creator avec pip :
   pip install mcp-server-creator
2. Trouvez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez MCP-Server-Creator ainsi :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-creator": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "mcp_server_creator"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le nouveau serveur fonctionne correctement.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser les clés API et autres secrets, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Exemple :

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_creator"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Remplacez MY_API_KEY par votre véritable clé et assurez-vous qu’elle est définie dans votre environnement.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow 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 avec ce format JSON :

{
  "MCP-Server-Creator": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil ayant accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-Server-Creator” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par l’endpoint de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

MCP-Server-Creator est un serveur hautement spécialisé pour le développement MCP, excellent pour la génération d’outils et de serveurs, mais sans définitions explicites de prompts ou de ressources. Il convient surtout aux utilisateurs techniques souhaitant lancer ou modéliser de nouveaux serveurs MCP. La documentation est claire pour l’installation, mais manque d’exemples d’extensibilité côté ressources et prompts.

Score MCP

Évaluation :
D’après ce qui précède, ce serveur MCP obtient une note de 6/10. Il propose de solides fonctionnalités de création de serveurs et d’outils, mais bénéficierait d’un support plus riche pour les prompts/ressources et d’une documentation d’usage élargie pour les utilisateurs moins techniques.