Salut les développeurs ! Avez-vous déjà rêvé d'avoir votre propre centre de commande d'IA, un endroit où vous pouvez orchestrer les interactions entre différents modèles d'IA et vos applications, tout en gardant vos données en sécurité et sous votre contrôle ? Eh bien, attachez votre ceinture car dans cet article, nous allons nous plonger dans la construction de votre propre serveur MCP auto-hébergé en utilisant guMCP – Gumloop's Unified Model Context Protocol.
Qu'est-ce que le MCP exactement, demandez-vous ? Considérez-le comme un langage universel pour l'IA. C'est une méthode standardisée permettant à différents modèles d'IA et applications de communiquer et de partager des informations. Cela signifie que vous pouvez créer des flux de travail complexes où différents modèles d'IA gèrent différentes parties d'une tâche, le tout fonctionnant ensemble de manière transparente. Et guMCP rend la construction de votre propre serveur MCP incroyablement accessible.
We’re thrilled to share that MCP support is coming soon to Apidog! 🚀
— Apidog (@ApidogHQ) March 19, 2025
Apidog MCP Server lets you feed API docs directly to Agentic AI, supercharging your vibe coding experience! Whether you're using Cursor, Cline, or Windsurf - it'll make your dev process faster and smoother.… pic.twitter.com/ew8U38mU0K
Je sais, cela peut sembler un peu intimidant au début, mais croyez-moi, c'est plus facile que vous ne le pensez. Nous allons le décomposer en étapes gérables, donc même si vous n'êtes pas un gourou DevOps chevronné, vous pourrez suivre. Commençons !
Qu'est-ce que Gumloop Unified Model Context Protocol (guMCP) ?
guMCP est une implémentation open-source du Model Context Protocol conçue pour faciliter la construction et le déploiement de vos propres serveurs MCP auto-hébergés. Il fournit un cadre flexible pour connecter les modèles d'IA et les applications, vous permettant de créer des flux de travail puissants basés sur l'IA.
Pourquoi l'auto-hébergement ? L'auto-hébergement vous donne un contrôle total sur vos données et votre infrastructure, ce qui le rend idéal pour les applications sensibles à la confidentialité ou les situations où vous devez personnaliser le serveur MCP pour répondre à des exigences spécifiques. De plus, c'est une fantastique opportunité d'apprentissage !
Pourquoi construire votre propre serveur MCP ?
D'accord, vous vous demandez peut-être : "Pourquoi devrais-je me donner la peine de construire mon propre serveur MCP ? N'y a-t-il pas des solutions basées sur le cloud qui font la même chose ?" C'est une question valable ! Voici pourquoi l'auto-hébergement peut changer la donne :
- Confidentialité et sécurité des données : C'est un point important. Lorsque vous auto-hébergez, vos données restent sur vos serveurs. Vous ne comptez pas sur un tiers pour protéger vos informations sensibles, ce qui est crucial pour les projets traitant des données personnelles, des informations financières ou des algorithmes propriétaires.
- Personnalisation et contrôle : Les solutions basées sur le cloud sont souvent assorties de limitations. L'auto-hébergement vous permet d'adapter le serveur MCP à vos besoins exacts. Vous pouvez ajouter des fonctionnalités personnalisées, vous intégrer à des API spécifiques et affiner les performances pour optimiser vos flux de travail spécifiques.
- Rentabilité : Selon vos habitudes d'utilisation, l'auto-hébergement peut être plus rentable que de faire appel à un fournisseur de cloud, surtout si vous disposez d'une infrastructure et d'une expertise existantes.
- Apprentissage et expérimentation : Construire votre propre serveur MCP est un moyen fantastique d'en apprendre davantage sur l'infrastructure d'IA, la mise en réseau et l'administration de serveurs. C'est une excellente occasion d'élargir vos compétences et d'acquérir une compréhension plus approfondie du fonctionnement de ces systèmes.
Prérequis pour guMCP
Avant de passer au processus d'installation, assurons-nous que vous avez tout ce dont vous avez besoin. Ne vous inquiétez pas, ce n'est pas une longue liste !
- Python 3.11 : Ce projet nécessite Python 3.11 ou supérieur. Vous pouvez télécharger la dernière version à partir du site officiel de Python.
- Git : Git est utilisé pour cloner le référentiel. Si vous n'avez pas Git installé, vous pouvez le télécharger à partir du site officiel de Git.
- Pour les utilisateurs de Windows : Un shell compatible avec bash est recommandé. Il peut s'agir de Git Bash (inclus avec Git pour Windows) ou du Windows Subsystem for Linux (WSL). Cela facilitera le suivi des commandes de ce tutoriel.
Guide d'installation de guMCP
Très bien, mettons ce spectacle en route ! Suivez attentivement ces étapes, et vous aurez votre serveur guMCP opérationnel en un rien de temps.
Étape 1 : Cloner le référentiel guMCP
Tout d'abord, nous devons obtenir le code guMCP sur votre machine. Ouvrez votre terminal (ou Git Bash si vous êtes sous Windows) et exécutez la commande suivante :
git clone https://github.com/gumloop/guMCP.git
cd guMCPCela téléchargera le référentiel guMCP depuis GitHub, puis changera votre répertoire actuel vers le dossier guMCP.
Étape 2 : Configurer un environnement virtuel pour guMCP
Un environnement virtuel est comme un bac à sable pour votre projet Python. Il isole les dépendances du projet de l'installation Python de votre système, évitant les conflits et garantissant que votre projet fonctionne correctement. C'est la meilleure pratique pour le développement Python.
Pour créer un environnement virtuel, exécutez les commandes suivantes :
python -m venv venvCette commande crée un nouvel environnement virtuel dans un dossier nommé venv. Maintenant, vous devez activer l'environnement virtuel. La commande d'activation dépend de votre système d'exploitation :
Sur Unix/macOS :
source venv/bin/activateSur Windows (Invite de commandes) :
venv\Scripts\activateSur Windows (PowerShell) :
.\venv\Scripts\Activate.ps1Sur Windows (Git Bash) :
source venv/Scripts/activateVous saurez que votre environnement virtuel est actif lorsque vous verrez (venv) au début de votre invite de commande. Cela indique que vous travaillez dans l'environnement isolé.
Étape 3 : Installer les dépendances guMCP
Maintenant que votre environnement virtuel est actif, vous pouvez installer les dépendances du projet. Ce sont les bibliothèques et les packages dont guMCP dépend pour fonctionner correctement.
Exécutez la commande suivante pour installer les dépendances principales :
pip install -r requirements.txtCette commande utilise pip (l'installateur de packages Python) pour lire le fichier requirements.txt et installer tous les packages répertoriés.
Si vous prévoyez de contribuer au projet guMCP (ce qui est génial !), vous devrez également installer les dépendances de développement :
pip install -r requirements-dev.txtCes dépendances sont utilisées pour les tests, le linting et d'autres tâches liées au développement.
Étape 4 : Configurer les variables d'environnement pour guMCP
Les variables d'environnement sont utilisées pour stocker les paramètres de configuration auxquels votre application doit accéder, tels que les clés API, les informations d'identification de la base de données et d'autres informations sensibles. Cela maintient votre code propre et évite de coder en dur les secrets directement dans votre application.
guMCP utilise un fichier .env pour gérer les variables d'environnement. Pour créer un fichier d'environnement local, exécutez la commande suivante :
cp .env.example .envCette commande copie le fichier .env.example dans un nouveau fichier nommé .env. Le fichier .env.example contient un modèle pour les variables d'environnement requises par guMCP.
Maintenant, vous devez ouvrir le fichier .env dans votre éditeur de texte préféré (comme VS Code) et mettre à jour les valeurs selon vos besoins.
# Open and edit with vs code
code .env
# Open and edit in cursor
cursor .env
Le fichier .env contient les paramètres de configuration suivants :
- Clés API pour les intégrations de services : Si vous prévoyez de vous intégrer à des services tiers comme OpenAI ou d'autres fournisseurs de modèles d'IA, vous devrez fournir les clés API correspondantes dans le fichier .env.
- Paramètres d'authentification : Vous pouvez configurer les paramètres d'authentification pour contrôler l'accès à votre serveur MCP. Cela peut impliquer de configurer des noms d'utilisateur, des mots de passe ou des clés API pour les clients qui souhaitent interagir avec le serveur.
- Options de configuration du serveur : Le fichier .env peut également contenir des paramètres liés à la configuration du serveur, tels que le numéro de port sur lequel il écoute, le nom d'hôte et d'autres paramètres spécifiques au serveur.
- Paramètres de l'environnement de développement : Certains paramètres peuvent être spécifiques à l'environnement de développement, tels que les indicateurs de débogage ou les niveaux de journalisation.
Assurez-vous de revoir attentivement et de mettre à jour le fichier .env avec les valeurs correctes pour votre environnement. Ne commettez jamais votre fichier .env dans le contrôle de version ! Ce fichier contient des informations sensibles qui ne doivent pas être partagées publiquement.
Utilisation de guMCP
Maintenant que vous avez installé et configuré guMCP, voyons comment l'utiliser ! guMCP prend en charge deux principaux types de serveurs : les serveurs SSE (Server-Sent Events) et les serveurs Stdio. Explorons chacun d'eux.
Exécution des serveurs SSE guMCP
Les serveurs SSE offrent un moyen simple et efficace de diffuser des données du serveur vers le client. Dans le contexte de guMCP, cela est souvent utilisé pour les mises à jour et les notifications en temps réel.
guMCP fournit un script pratique pour démarrer un serveur de développement SSE localement. Ce serveur hébergera tous les serveurs disponibles sous une seule URL. Pour démarrer le serveur de développement SSE, exécutez la commande suivante :
./start_sse_dev_server.shCe script démarrera le serveur et imprimera l'URL dans la console. Par défaut, le serveur s'exécute sur le port 8000. L'URL sera donc quelque chose comme : http://localhost:8000/simple-tools-server/local
Utilisation du client de test MCP à distance
guMCP fournit également un client MCP léger pour se connecter aux serveurs SSE. Ce client est utile pour tester et interagir avec le serveur. Pour utiliser le client, exécutez la commande suivante :
python tests/clients/RemoteMCPTestClient.py --endpoint=http://localhost:8000/simple-tools-server/localRemplacez http://localhost:8000/simple-tools-server/local par l'URL réelle de votre serveur SSE.
Cette commande démarrera le client MCP et le connectera au serveur SSE spécifié. Vous pouvez ensuite utiliser le client pour envoyer des commandes au serveur et recevoir des réponses.
Exécution des serveurs Stdio guMCP
Les serveurs Stdio communiquent avec les clients via les flux d'entrée et de sortie standard. Il s'agit d'une approche plus traditionnelle de la communication serveur, et elle est souvent utilisée pour les outils et applications en ligne de commande.
Pour démarrer un serveur Stdio, exécutez la commande suivante :
python src/servers/local.py --server=simple-tools-serverRemplacez simple-tools-server par le nom du serveur que vous souhaitez exécuter.
Utilisation du client de test MCP local guMCP
guMCP fournit un client MCP léger pour démarrer et se connecter aux serveurs stdio. Pour utiliser le client, exécutez la commande suivante :
python tests/clients/LocalMCPTestClient.py --server=simple-tools-serverRemplacez simple-tools-server par le nom du serveur que vous souhaitez exécuter.
Cette commande démarrera le client MCP et le connectera au serveur Stdio spécifié. Vous pouvez ensuite utiliser le client pour envoyer des commandes au serveur et recevoir des réponses.
Comprendre les configurations du serveur guMCP
L'indicateur --server est votre clé pour sélectionner les outils et les fonctionnalités que votre serveur MCP expose. Considérez cela comme le choix des modules à charger dans votre centre de commande d'IA. Dans l'exemple fourni, simple-tools-server est utilisé, ce qui offre probablement un ensemble d'outils de base pour les tests et la démonstration. Cependant, guMCP est conçu pour être modulaire, vous pouvez donc créer ou étendre des configurations de serveur pour inclure des fonctionnalités plus spécialisées.
En plongeant dans le répertoire src/servers, vous trouverez des fichiers Python qui définissent différentes configurations de serveur. Ces fichiers spécifient quels outils sont disponibles, comment ils sont exposés via le MCP et toutes les dépendances spécifiques dont ils ont besoin. En examinant ces fichiers, vous pouvez avoir une idée de la façon de personnaliser votre serveur et d'intégrer vos propres outils basés sur l'IA.
Développement de la boîte à outils guMCP : Création de vos propres outils MCP
La véritable puissance de guMCP réside dans sa capacité à être étendu avec vos propres outils personnalisés. Imaginez que vous souhaitiez créer un outil qui résume du texte à l'aide d'un modèle d'IA spécifique ou qui interagit avec une API particulière. guMCP rend cela étonnamment simple.
Bien qu'une plongée en profondeur dans la création d'outils personnalisés dépasse le cadre de ce guide d'introduction, voici un aperçu du processus :
- Définissez votre outil : Commencez par définir la fonctionnalité de votre outil. De quelles entrées a-t-il besoin ? Quelle sortie produit-il ?
- Implémentez la logique : Écrivez le code Python qui effectue la tâche souhaitée. Cela peut impliquer d'appeler l'API d'un modèle d'IA, de traiter des données ou d'interagir avec des services externes.
- Intégrez-vous à guMCP : Utilisez l'API de guMCP pour enregistrer votre outil et le rendre accessible via le MCP. Cela implique de définir le nom de l'outil, les paramètres d'entrée et le format de sortie.
- Configurez le serveur : Modifiez votre fichier de configuration du serveur pour inclure votre nouvel outil. Cela indique au serveur MCP de charger et d'exposer votre outil aux clients.
En créant vos propres outils, vous pouvez adapter guMCP à vos besoins spécifiques et créer des flux de travail puissants basés sur l'IA qui résolvent des problèmes du monde réel.
Conclusion : Votre voyage dans l'orchestration de l'IA commence
Félicitations ! Vous avez réussi à construire votre propre serveur MCP auto-hébergé en utilisant guMCP. Il s'agit d'une étape importante vers la libération du plein potentiel de l'IA dans vos projets.
N'oubliez pas, ce n'est que le début. Explorez la documentation de guMCP, expérimentez différentes configurations de serveur et créez vos propres outils personnalisés. Les possibilités sont infinies.
En auto-hébergeant votre serveur MCP, vous gagnez un contrôle total sur vos données, personnalisez vos flux de travail et acquérez une expérience précieuse dans l'infrastructure d'IA. Alors que le paysage de l'IA continue d'évoluer, avoir une base solide en MCP et en auto-hébergement sera un atout précieux. Alors, allez-y et orchestrez vos rêves d'IA !
