Model Context Protocol (MCP) Explained in 20 Minutes

Summary

Dans cette vidéo, Shaw explique le protocole de contexte modèle (MCP), un standard développé par Anthropic permettant de connecter des outils et des contextes aux applications IA. Il présente les avantages de MCP, comme la possibilité d'intégrer des outils personnalisés et de rendre les ensembles d'outils portables entre différentes applications. Shaw détaille ensuite comment implémenter un serveur MCP personnalisé en Python, en utilisant un assistant virtuel, Ava, comme exemple. L'intégration avec des outils tels que Gmail et des modèles de prompts est abordée, ainsi que l'utilisation de serveurs locaux ou HTTP pour les applications en ligne.

Takeaways

• 😀 MCP (Model Context Protocol) est un standard développé par Anthropic pour connecter des outils externes et des contextes aux applications IA.
• 😀 MCP agit comme un port universel, similaire à un port USBC, permettant de connecter facilement des outils à des applications IA.
• 😀 Les applications IA bénéficient de l'intégration d'outils externes comme Slack et Google Drive via MCP, pour accéder à des données et interagir avec ces services.
• 😀 MCP permet la portabilité des ensembles d'outils, ce qui signifie qu'une fois créés, ces ensembles peuvent être utilisés dans n'importe quel IDE ou application compatible.
• 😀 Le client MCP envoie des requêtes à un serveur MCP, qui répond avec des outils, des ressources et des modèles de prompts selon les besoins de l'application IA.
• 😀 Le serveur MCP gère des primitives comme les modèles de prompts, les ressources (fichiers ou bases de données) et les outils (fonctions ou API externes).
• 😀 Le client MCP est généralement intégré dans les applications IA, ce qui permet à l'utilisateur de découvrir les outils et ressources disponibles sans avoir à développer un client personnalisé.
• 😀 Les serveurs MCP peuvent être exécutés localement via Standard IO ou sur le cloud via HTTP et SSE (Server-Sent Events) pour la communication à distance.
• 😀 L'exemple concret montre comment créer un serveur MCP avec Python en utilisant le SDK officiel d'Anthropic et UV, un gestionnaire d'environnements Python rapide.
• 😀 Le script Python créé permet de gérer des prompts, des ressources et des outils pour une application IA, comme l'assistant virtuel Ava, qui aide à la rédaction d'e-mails.
• 😀 Une fois le serveur MCP testé localement, il peut être intégré à des applications comme Claude Desktop, où l'on configure les paramètres du serveur et les intégrations via un fichier JSON.
• 😀 Bien que les outils soient automatiquement accessibles, il est nécessaire de spécifier les ressources et prompts à utiliser dans l'application IA pour obtenir les résultats souhaités.

Q & A

Qu'est-ce que le protocole MCP (Model Context Protocol) et pourquoi est-il important pour les applications d'IA ?

Le protocole MCP est un standard développé par Anthropic qui permet de connecter de manière universelle des outils et des contextes aux applications d'IA. Il est comparé à un port USB-C, permettant de relier facilement des outils externes à une application d'IA, facilitant l'intégration et la portabilité des systèmes.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation du protocole MCP pour les applications d'IA ?

Les principaux avantages incluent la possibilité d'intégrer facilement des outils personnalisés, de créer des ensembles d'outils portables entre différentes plateformes et d'améliorer la valeur d'une application d'IA en permettant l'accès à un écosystème de serveurs MCP ouverts.

Qu'est-ce qu'un client MCP et quel rôle joue-t-il dans l'architecture du protocole MCP ?

Le client MCP est intégré directement dans les applications d'IA et envoie des requêtes au serveur MCP. Il est responsable de la découverte des capacités du serveur, de la gestion de l'exécution des outils et de la récupération des données des serveurs pour les transmettre à l'application LLM.

Comment fonctionne l'architecture client-serveur dans le contexte de MCP ?

Dans MCP, le client envoie des requêtes au serveur (comme un client dans un café qui passe une commande) et le serveur répond en fonction de ses capacités. Le client peut demander des informations sur les outils disponibles, des ressources ou des modèles de prompt, et le serveur fournit les réponses.

Qu'est-ce qu'un serveur MCP et quel rôle joue-t-il dans l'architecture globale ?

Le serveur MCP est responsable de l'écoute des requêtes provenant des clients MCP et de la réponse appropriée. Il fournit des modèles de prompt, des ressources (comme des fichiers ou des bases de données), et des outils (comme des fonctions Python ou des API) permettant aux applications d'IA d'accomplir des tâches spécifiques.

Quelles sont les différences entre les ressources, les outils et les modèles de prompt dans un serveur MCP ?

Les ressources sont des fichiers statiques ou des bases de données accessibles par le client, les outils sont des fonctions exécutables permettant de réaliser des actions (comme envoyer un email ou traiter une image), et les modèles de prompt sont des instructions préformatées utilisées pour générer des textes dans des applications LLM.

Quels sont les deux moyens principaux de transporter les informations entre le client et le serveur MCP ?

Les informations peuvent être échangées via standard IO (idéal pour le développement local) ou via HTTP avec des événements serveur-sent (SSE), qui permet de faire communiquer le client et le serveur sur Internet.

Comment mettre en place un serveur MCP personnalisé avec Python ?

Il est possible de créer un serveur MCP personnalisé en utilisant le SDK Python officiel d'Anthropic. Il suffit d'importer une classe serveur, de définir les ressources, les outils et les modèles de prompt, puis de configurer le transport (via standard IO ou HTTP) pour communiquer avec les clients.

Qu'est-ce que UV et pourquoi est-il utilisé dans la création du serveur MCP avec Python ?

UV est un gestionnaire de projets Python rapide écrit en Rust. Il facilite la gestion de l'environnement Python et permet de lancer le serveur MCP avec une seule commande, ce qui est particulièrement utile pour simplifier la configuration et la gestion des dépendances nécessaires.

Comment tester un serveur MCP localement avant de l'intégrer à une application d'IA ?

Après avoir créé le serveur MCP, vous pouvez le tester localement en utilisant la commande UV run pour démarrer le serveur en mode développement. Cela vous permet de vérifier que toutes les ressources, outils et modèles de prompt sont accessibles et fonctionnent correctement avant de les intégrer dans une application d'IA comme Claude Desktop.