Qu’est-ce qu’un serveur MCP ?
Un serveur MCP est un programme qui fait le pont entre un agent IA et le monde extérieur. Il expose des outils (tools) que le LLM peut appeler pour lire des fichiers, interroger une base de données, envoyer un message Slack ou piloter n’importe quel système.
Le tout suit le Model Context Protocol (MCP), un standard open source créé par Anthropic pour normaliser la communication entre les LLM et les outils externes.
Comment ça fonctionne ?
L’architecture MCP repose sur trois rôles :
- L’hôte (host) — L’application utilisateur (Claude Desktop, un IDE, votre application custom)
- Le client MCP — Intégré dans l’hôte, il gère la connexion avec les serveurs
- Le serveur MCP — Il expose les outils et les ressources que l’IA peut utiliser
Quand un agent IA a besoin d’une information externe, le flux est le suivant :
- L’agent identifie qu’il a besoin d’un outil (ex : lire un fichier)
- Le client MCP envoie la requête au serveur approprié
- Le serveur exécute l’action et retourne le résultat
- L’agent intègre le résultat dans son raisonnement
Ce qu’un serveur MCP expose
Un serveur MCP peut proposer trois types de capacités :
- Tools — Des fonctions que l’IA peut appeler (lire un fichier, exécuter une requête SQL, créer un ticket)
- Resources — Des données que l’IA peut consulter (documentation, schéma de base de données, configuration)
- Prompts — Des templates de prompts réutilisables pour des tâches récurrentes
Exemples concrets de serveurs MCP
| Serveur | Ce qu’il permet |
|---|---|
| Filesystem | Lire, écrire et chercher des fichiers sur le disque |
| PostgreSQL | Interroger une base de données en SQL |
| GitHub | Créer des PR, lire des issues, naviguer dans du code |
| Slack | Lire et envoyer des messages dans des channels |
| Brave Search | Faire des recherches web en temps réel |
Des plateformes comme n8n permettent également de connecter un serveur MCP à un workflow d’automatisation complet : un webhook déclenche un scénario, l’agent IA appelle les outils MCP nécessaires, puis le résultat est envoyé vers une API tierce — le tout sans écrire de code.
Créer son propre serveur MCP
Avec le SDK TypeScript, un serveur minimal ressemble à ceci :
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
const server = new McpServer({ name: "mon-serveur", version: "1.0.0" });
server.tool("get-status", "Vérifie le statut du système", async () => {
return { content: [{ type: "text", text: "Système opérationnel" }] };
});Vous définissez un outil avec un nom, une description (que le LLM utilise pour comprendre quand l’appeler) et une fonction d’exécution.
Serveur local vs serveur distant
Deux modes de transport existent :
- stdio — Le serveur tourne en local sur votre machine. Communication directe, rapide, idéal pour le développement et le self-hosting
- SSE / HTTP — Le serveur est accessible via le réseau. Adapté au déploiement en production et au partage entre utilisateurs
Pour débuter, le mode stdio avec un serveur local est le plus simple. Vous lancez le serveur, vous le connectez à Claude Desktop, et votre agent a immédiatement accès aux outils exposés.
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Questions fréquentes
C'est quoi un serveur MCP ?
Un serveur MCP est un programme qui expose des outils (tools), des ressources (resources) et des prompts à un agent IA via le Model Context Protocol. Il fait le lien entre un LLM et un système externe — une base de données, une API, un service SaaS — en permettant à l'IA de découvrir et d'appeler ces fonctionnalités de manière autonome.
Quelle est la différence entre un serveur MCP et une API ?
Une API expose des endpoints fixes que le développeur doit intégrer manuellement. Un serveur MCP expose des outils que l'agent IA peut découvrir et utiliser de manière autonome. Le serveur MCP inclut des descriptions qui permettent au LLM de comprendre quand et comment utiliser chaque outil, sans intégration codée en dur.
Peut-on créer son propre serveur MCP ?
Le SDK MCP est disponible en Python, TypeScript, Java, Kotlin, Go et d'autres langages (10+ SDKs existent à ce jour). Vous définissez des tools (fonctions appelables par l'IA), des resources (données consultables) et des prompts (templates réutilisables). Un serveur simple peut être créé en une dizaine de lignes de code.
Quels serveurs MCP existent déjà ?
Des milliers de serveurs MCP sont disponibles : système de fichiers, bases de données (PostgreSQL, SQLite), outils de développement (GitHub, GitLab), services cloud (AWS, GCP), applications métier (Slack, Notion, Linear) et bien d'autres. Anthropic maintient une liste de serveurs de référence sur GitHub.