Blog
Point de vue

Test du serveur MCP Brave (avec l'API Brave Search), voici mes réflexions :

Apprenez à créer un serveur MCP avec l'API Brave Search. Guide facile pour débutants ! Connectez l'IA au web et à la recherche locale.

Louis Dupont

Louis Dupont

5 June 2025

Test du serveur MCP Brave (avec l'API Brave Search), voici mes réflexions :

Souhaitez-vous booster les capacités de votre assistant IA avec des recherches web en temps réel ? Imaginez votre grand modèle de langage (LLM) préféré, comme Claude ou GPT-4o, parcourant Internet pour récupérer les dernières nouvelles ou trouver un café sympa à proximité, le tout alimenté par la Brave Search API et un serveur MCP personnalisé. Le Model Context Protocol (MCP) est comme un port USB pour l'IA, lui permettant de se connecter à des outils comme la Brave Search API pour une récupération de données épique. Dans ce guide pour débutants, je vais vous expliquer comment créer un serveur MCP qui exploite la Brave Search API, étape par étape, avec une ambiance conversationnelle aussi détendue qu'un après-midi ensoleillé. Pas besoin de doctorat, juste un peu de curiosité et un clavier. Prêt à faire de votre IA un magicien de la recherche ? Plongeons-nous !

💡
Avant de commencer avec la Brave Search API et le serveur MCP, faisons un petit clin d'œil à Apidog, un véritable révolutionnaire pour les fans d'API ! Cet outil astucieux facilite la conception, le test et la documentation des API, parfait pour peaufiner les points de terminaison de votre serveur MCP. Découvrez-le sur apidog.com, c'est le meilleur ami d'un développeur ! Maintenant, passons à la magie du serveur MCP…
button
apidog ui image

Qu'est-ce qu'un serveur MCP avec Brave Search API ?

Alors, qu'est-ce que ce truc de serveur MCP ? Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte d'Anthropic qui permet aux modèles d'IA, comme Claude, de se connecter à des outils et des sources de données externes via une configuration client-serveur. Un serveur MCP est comme un intermédiaire qui expose des outils (pensez à la recherche web, à l'accès aux fichiers ou même à l'intégration de GitHub) à votre IA via des appels standardisés de type API. La Brave Search API, quant à elle, est un moteur de recherche axé sur la confidentialité API qui fournit des résultats de recherche web et locaux, avec des fonctionnalités telles que la pagination, le contrôle de la fraîcheur et des solutions de repli intelligentes (par exemple, passer à la recherche web si les résultats locaux sont vides).

En combinant les deux, vous créez un serveur MCP qui permet à votre IA d'interroger la Brave Search API pour obtenir des informations en temps réel, comme trouver la meilleure pizza en ville ou les dernières nouvelles technologiques, sans quitter son environnement IA confortable. Pourquoi est-ce cool ? C'est privé, rapide et cela donne des superpouvoirs à votre IA. Construisons-en un !

Configuration de votre environnement pour le serveur MCP Brave Search : les bases

Avant de coder notre serveur MCP, préparons votre système. La configuration est simple, mais nous allons y aller doucement pour que ce soit facile pour les débutants.

Étape 1 : Prérequis

Vous aurez besoin de :

Étape 2 : Créer un dossier de projet

Restons organisés :

mkdir brave-mcp-server
cd brave-mcp-server

Étape 3 : Configurer un environnement virtuel

Pour éviter le chaos des packages, créez un environnement virtuel Python :

python -m venv venv

Activez-le :

Vous verrez (venv) dans votre terminal, c'est parfait !

La Brave Search API a besoin d'une clé API pour fonctionner. Voici comment en obtenir une :

  1. Visitez brave.com/search/api et inscrivez-vous.
  2. Choisissez le niveau gratuit (2 000 requêtes/mois) ou un forfait payant si vous voyez grand.
  3. Dans le tableau de bord des développeurs, cliquez sur « Générer une clé API ». Copiez-la et enregistrez-la en lieu sûr (pas dans un référentiel public !).
brave search api

Nous allons stocker cette clé en toute sécurité dans un instant. Pour l'instant, installons les outils du serveur MCP.

Le serveur MCP Brave Search est disponible via npm, ce qui facilite la configuration avec Node.js. Installons-le :

Étape 1 : Installer les dépendances

Avec votre environnement virtuel actif, installez les packages Python pour les interactions client MCP :

pip install requests aiohttp asyncio python-dotenv

Ceux-ci gèrent les requêtes HTTP et les variables d'environnement. Node.js gère le serveur lui-même, alors assurez-vous qu'il est installé.

Exécutez le package du serveur pour confirmer qu'il est accessible :

npx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search

S'il y a une erreur (par exemple, « BRAVE_API_KEY not set »), ne vous inquiétez pas, nous allons configurer cela ensuite. S'il s'exécute et attend, vous êtes prêt. Sous Windows, vous pourriez rencontrer une erreur ENOENT si npx n'est pas trouvé, essayez d'utiliser le chemin complet de Node.js (plus de détails plus tard).

Très bien, préparons votre serveur MCP pour qu'il exploite la Brave Search API ! Pour ce faire, vous devrez ouvrir le fichier de configuration du serveur MCP pour votre IDE ou client MCP de choix, comme claude_desktop_config.json pour Claude Desktop, .cursor/mcp.json pour Cursor, .codium/windsurf/mcp_config.json pour Codium/Windsurf, ou settings.json pour VS Code, et ajouter certains paramètres spécifiques. Nous allons également stocker votre clé Brave Search API en toute sécurité pour assurer la sécurité des choses. Faisons cela étape par étape !

Étape 1 : Créer un fichier .env

Pour protéger votre clé Brave Search API, nous allons utiliser un fichier .env :

touch .env

Ouvrez-le dans votre éditeur préféré et ajoutez :

BRAVE_API_KEY=your-api-key-here

Remplacez your-api-key-here par votre clé Brave Search API réelle à partir du tableau de bord Brave. Enregistrez le fichier et ajoutez .env à votre .gitignore pour le garder privé, personne n'a besoin de voir vos secrets ! De cette façon, votre serveur MCP peut récupérer la clé sans la coder en dur.

Étape 2 : Mettre à jour le fichier de configuration MCP de votre IDE

Maintenant, ouvrez le fichier de configuration du serveur MCP pour votre IDE ou client. Selon ce que vous utilisez, cela pourrait être :

Si le fichier n'existe pas, créez-le à l'emplacement approprié (par exemple, utilisez touch claude_desktop_config.json pour Claude). Ouvrez-le dans votre éditeur et ajoutez la configuration suivante pour indiquer à votre serveur MCP comment exécuter le service Brave Search.

Pour Mac/Linux :

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "$BRAVE_API_KEY"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

Pour Windows :

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe",
      "args": ["C:\\Users\\YourUsername\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@modelcontextprotocol\\server-brave-search\\dist\\index.js"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "$BRAVE_API_KEY"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

Quelques remarques :

{
  "mcpServers": {
    "existing-server": { ... },
    "brave-search": { ... }
  }
}

Étape 3 : Enregistrer et vérifier

Enregistrez le fichier de configuration à l'emplacement correct pour votre IDE ou client :

Si le dossier n'existe pas, créez-le (par exemple, mkdir -p ~/Library/Application Support/Claude sur Mac). Cette configuration indique à votre client MCP (comme Claude ou Cursor) comment lancer le serveur MCP pour la Brave Search API. Pour tester, redémarrez votre IDE ou client pour charger les nouveaux paramètres, nous vérifierons que cela fonctionne lorsque nous exécuterons le script client plus tard !

Créons un script Python pour tester votre serveur MCP avec la Brave Search API. Ce client imitera la façon dont Claude Desktop interagit avec le serveur.

Étape 1 : Créer le script client

Créez brave_mcp_client.py :

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from fastmcp.client import MCPClient

async def main():
    # Load environment variables
    load_dotenv()

    # Create MCPClient from config file
    client = MCPClient.from_config_file("claude_desktop_config.json")

    # Make a search query
    response = await client.request(
        {"method": "brave_web_search"},
        {"query": "best coffee shops in Seattle", "count": 10}
    )
    print(f"Search Results: {response}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Ce script :

Étape 2 : Installer fastmcp

Installez la bibliothèque cliente MCP :

pip install fastmcp

Étape 3 : Exécuter le client

Avec votre environnement virtuel actif :

python brave_mcp_client.py

Si tout va bien, le serveur MCP démarre, interroge la Brave Search API et affiche les résultats comme une liste JSON de cafés. J'ai obtenu une liste savoureuse de cafés de Seattle en quelques secondes ! Si vous voyez des erreurs, vérifiez :

Intégration de Brave Search API avec Claude Desktop

Pour utiliser votre serveur MCP avec Claude Desktop :

  1. Installer Claude Desktop : Téléchargez-le sur le site officiel d'Anthropic et installez-le.
  2. Ajouter la configuration : Assurez-vous que claude_desktop_config.json se trouve dans le bon dossier (voir ci-dessus).
  3. Redémarrer Claude : Quittez complètement (Commande+Q sur Mac) et rouvrez.
  4. Tester une requête : Dans le chat de Claude, tapez : « Rechercher sur le web les meilleurs cafés de Seattle. » Claude vous demandera l'autorisation d'utiliser le serveur MCP, puis affichera les résultats.
claude desktop

Vous devriez voir Claude consigner « Making a tool request: brave_web_search » et récupérer les résultats via la Brave Search API. Mon test a révélé des cafés incroyables sans aucun accroc !

Pour d'autres IDE basés sur l'IA comme Codium/Windsurf, VS Code et Cursor. En réutilisant la même configuration Brave Search API, vous pouvez permettre à ces outils d'effectuer des recherches web via le serveur MCP, ce qui permet aux assistants IA de récupérer des données en temps réel directement dans l'interface de chat de chaque IDE. Le processus est similaire et implique de coller la configuration existante dans les paramètres MCP appropriés pour chaque IDE, avec des ajustements mineurs pour les utilisateurs de Windows afin de garantir les chemins Node.js corrects comme mentionné ci-dessus.

Et pour des guides plus approfondis sur la configuration des serveurs MCP dans différents environnements, visitez apidog.com/blog, où vous trouverez des ressources utiles pour intégrer de manière transparente la Brave Search API (et de nombreux autres serveurs mcp) à vos outils de codage préférés.

Pourquoi utiliser Brave Search API avec un serveur MCP ?

Cette combinaison est géniale car :

Comparée au serveur MCP de Perplexity, l'API de Brave offre une recherche locale et un filtrage flexible, ce qui en fait un excellent choix.

Conseils de pro pour la réussite de Brave Search MCP

HiMCP.ai - Discover 1682+ MCP Servers

Pour conclure : votre aventure Brave Search MCP commence

Félicitations, vous avez créé un serveur MCP qui exploite la Brave Search API pour faire de votre IA une superstar de la recherche ! De la configuration de Node.js à l'interrogation des cafés avec Claude, vous êtes maintenant prêt à explorer le web avec l'IA. Essayez de rechercher des actualités, des services locaux ou même des sujets de niche ensuite. La liste des serveurs MCP contient plus d'outils avec lesquels jouer, et la communauté Claude MCP sur claudemcp.com bouillonne d'idées. Alors, quelle est votre prochaine requête ? Les dernières tendances technologiques ? Un restaurant caché ? Et n'oubliez pas de faire un tour sur apidog.com pour cette touche API supplémentaire.

button
apidog all in one

Explore more

Fathom-R1-14B : Modèle de raisonnement IA avancé d'Inde

Fathom-R1-14B : Modèle de raisonnement IA avancé d'Inde

L'IA en expansion rapide. Fathom-R1-14B (14,8 milliards de paramètres) excelle en raisonnement mathématique et général, conçu par Fractal AI Research.

5 June 2025

Mistral Code : L'assistant de codage le plus personnalisable basé sur l'IA pour les entreprises

Mistral Code : L'assistant de codage le plus personnalisable basé sur l'IA pour les entreprises

Découvrez Mistral Code, l'IA d'aide au code la plus personnalisable pour les entreprises.

5 June 2025

Comment Claude Code transforme le codage de l'IA en 2025

Comment Claude Code transforme le codage de l'IA en 2025

Découvrez Claude Code en 2025 : codage IA révolutionné. Fonctionnalités, démo, et pourquoi il gagne du terrain après Windsurf d'Anthropic. Indispensable !

5 June 2025

Pratiquez le Design-first d'API dans Apidog

Découvrez une manière plus simple de créer et utiliser des API

S'inscrire gratuitementTélécharger