Tutoriel vidéo PHP : Créer un serveur MCP

Aujourd’hui, je vous propose de découvrir le protocole MCP (Models-Context-Protocol), développé par Anthropic (l’équipe derrière Claude), qui vise à étendre le contexte accessible aux modèles d'intelligence artificielle.

MCP, c’est quoi ?

On peut voir le MCP comme une API pour les intelligences artificielles, un protocole d’échange standardisé basé sur JSON-RPC pensé spécifiquement pour les IA. Le protocole permet une découverte automatique des capacités du serveur pour permettre aux agents d'utiliser différentes méthodes en fonction de ce qui est demandé par l'utilisateur.

L’architecture se découpe en deux parties :

Un serveur MCP : que l’on peut implémenter avec n’importe quelle technologie (Laravel, Node.js, etc.) et plusieurs type de transports (stdio ou HTTP).
Un client MCP : souvent intégré à un agent comme Gemini, VS Code Copilot, etc.

Différents type d'outils

Le protocole se décompose en plusieurs capacités qui vont correspondre à différentes situations.

Les outils qui sont des fonctions exécutables que les applications d’IA peuvent invoquer pour réaliser des actions (opérations sur des fichiers, appels d’API, requêtes de bases de données...).
Les ressources qui sont des sources de données qui fournissent des informations contextuelles aux applications d’IA (contenu de fichiers, enregistrements de bases de données, réponses d’API).
Les prompts qui fournissent des modèles réutilisables que l'utilisateur va pouvoir utiliser pour construire ces demandes.

Du JSON RPC comme base

Un point intéréssant du protocole MCP est qu'il se repose sur un format déjà bien défini : le JSON RPC. On notera aussi que les spécifications, disponibles sur le site modelcontextprotocol.io sont bien détaillés avec de nombreux exemple de requête et de réponse.

Tester son serveur MCP

Si vous souhaitez tester votre implémentation, vous pouvez utiliser un inspecteur qui vous permettra d'explorer les fonctionnalités de votre serveur afin de valider votre fonctionnement.

npx @modelcontextprotocol/inspector

Une fois l'implémentation vous pourrez utiliser votre MCP avec les différents outils d'IA. Le format de la configuration peut varier d'un outil à l'autre.

Dans le cas de claude

claude mcp add --transport http mcp-server http://localhost:8000/api/mcp

Dans le cas de Gemini

// .gemini/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server": {
      "httpUrl": "http://localhost:8000/api/mcp",
      "timeout": 5000,
      "trust": false
    }
  }
}

Et enfin, pour VSCode Copilot.

// .vscode/mcp.json
{
  "inputs": [],
  "servers": {
    "mcp-server": {
      "url": "http://localhost:8000/api/mcp"
    },
  }
}

Un écosystème encore jeune (et à surveiller)

Le protocole MCP est encore en plein développement. Il existe des fonctionnalités en cours de normalisation comme par exemple la "solicitation" (Elicitation) qui permettra au serveur de demander des informations additionnels pendant les interaction.

Mais déjà des SDK

Malgré cette jeunesse il y a déjà de nombreux SDK permettant de créer des serveur MCP plus rapidement.

Pour trouver l'ensemble des SDK disponibles vous pouvez vous rendre sur la page SDK de la documentation.

⚠️ Sécurité : attention aux serveurs tiers

Je profite de cet article pour faire une petite alert concernant l'utilisation des MCP. Les serveurs MCP peuvent être un vecteur d'attaque important en donnant des instructions à l'IA en retour d'une demande.