Serveur MCP oatpp-mcp

Que fait le serveur MCP “oatpp-mcp” ?

Le serveur MCP oatpp-mcp est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic pour le framework web Oat++. Il sert de passerelle entre les assistants IA et les API ou services externes, permettant une intégration et une interaction fluides. En exposant les contrôleurs API Oat++ et des ressources via le protocole MCP, oatpp-mcp permet aux agents IA d’effectuer des tâches telles que l’interrogation d’API, la gestion de fichiers et l’utilisation d’outils côté serveur. Cela améliore les workflows de développement en permettant aux grands modèles de langage (LLM) et aux clients d’accéder aux données backend, de les manipuler, d’automatiser des opérations et de standardiser les interactions via des modèles de prompts et des workflows réutilisables. Le serveur peut fonctionner sur STDIO ou HTTP SSE, ce qui le rend flexible pour différents environnements de déploiement.

Liste des Prompts

• CodeReview
  Un modèle de prompt conçu pour les tâches de revue de code, permettant aux LLM d’analyser et de fournir un retour sur les extraits de code soumis par les utilisateurs.

Liste des Ressources

• File
  Expose les opérations du système de fichiers comme ressource, permettant aux clients et LLM de lire et écrire des fichiers sur le serveur.

(Aucune autre ressource n’est explicitement mentionnée dans la documentation disponible.)

Liste des Outils

• Logger
  Un outil qui fournit des capacités de journalisation, permettant aux LLM et aux clients d’enregistrer des événements ou actions lors des interactions avec le serveur.

(Aucun autre outil n’est explicitement mentionné dans la documentation disponible.)

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Automatisation de la Revue de Code
  Les développeurs peuvent soumettre des extraits de code pour une revue automatisée, s’appuyant sur les LLM pour obtenir un retour instantané et des suggestions, accélérant l’assurance qualité du code.
• Requête API
  Le serveur peut générer automatiquement des outils à partir des contrôleurs API Oat++, permettant aux assistants IA d’interagir directement avec des API personnalisées pour la récupération de données ou l’automatisation de processus.
• Gestion de fichiers
  Grâce à la ressource File, les agents IA peuvent lire et écrire des fichiers sur le serveur, prenant en charge des tâches comme la mise à jour de configurations, la récupération de logs ou le prétraitement de données.
• Journalisation et supervision
  À l’aide de l’outil Logger, les développeurs peuvent suivre les actions pilotées par l’IA, superviser les workflows et déboguer les problèmes plus efficacement.
• Standardisation des workflows LLM
  En exposant des prompts et outils standard, les équipes peuvent créer des workflows cohérents et réutilisables pour l’automatisation et l’intégration basées sur LLM.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que tous les prérequis sont installés (Oat++, Node.js si nécessaire, et oatpp-mcp compilé/installé).
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, settings.json).
3. Ajoutez le serveur oatpp-mcp sous l’objet mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez votre configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur oatpp-mcp fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "oatpp-mcp": {
      "command": "oatpp-mcp",
      "env": {
        "API_KEY": "env:OATPP_API_KEY"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Oat++ et oatpp-mcp selon les instructions de compilation.
2. Ouvrez la configuration d’intégration MCP de Claude.
3. Enregistrez le serveur oatpp-mcp avec le JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude.
5. Testez la connectivité au serveur MCP oatpp-mcp.

Sécurisation des clés API
Suivez le même schéma que sous Windsurf.

Cursor

1. Compilez et installez oatpp-mcp.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor (voir la documentation pour son emplacement).
3. Ajoutez oatpp-mcp comme serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur est listé et accessible.

Sécurisation des clés API
Identique ci-dessus.

Cline

1. Assurez-vous que les prérequis (Oat++, oatpp-mcp) sont installés.
2. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline.
3. Ajoutez oatpp-mcp en utilisant :

   {
     "mcpServers": {
       "oatpp-mcp": {
         "command": "oatpp-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Testez l’intégration du serveur MCP.

Sécurisation des clés API
Identique ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utiliser 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 au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “oatpp-mcp” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation, oatpp-mcp propose une implémentation MCP minimale mais fonctionnelle, couvrant l’essentiel du protocole (prompts, ressources, outils et configuration) mais sans fonctionnalités avancées comme le sampling ou les roots. La documentation est claire et couvre l’essentiel, mais reste limitée en portée et en détail.

Score MCP

Notre avis :
oatpp-mcp offre une implémentation MCP propre, fonctionnelle et conforme pour Oat++. Il couvre les bases (avec au moins un outil, un prompt et une ressource), mais n’est pas riche en fonctionnalités et ne fournit pas de documentation ou d’éléments pour les roots, le sampling ou un ensemble plus large de primitives. C’est un bon point de départ pour les utilisateurs Oat++, mais il faudra probablement l’étendre pour des workflows avancés.

Note :
6/10 – Bonne base et conformité au protocole, mais exposition fonctionnelle limitée et extensibilité réduite selon la documentation disponible.