Construire votre premier serveur MCP: un guide pour débutant

DEV - 29/08
Salut les gens! Ça va? tout en paix? Tout est calme? J'espère que tu vas bien! Ça a été un ...

Salut les gens! Ça va? tout en paix? Tout est calme? J'espère que tu vas bien!

Cela fait un moment que je n'ai rien posté ici, mais je suis de retour! Dans cet article, je souhaite introduire le MCP (Model Context Protocol) et comment implémenter votre propre serveur MCP à partir de zéro à l'aide de TypeScript.

Si vous demandez "Donnez-moi 5 articles les plus notés de cette semaine" dans votre agent d'IA, il ne sera probablement pas en mesure d'apporter ces informations, car elle n'a pas accès à ces données. Cela suggère probablement de créer une intégration avec l'API de Dev.to, en utilisant un langage. Mais ce n'est pas ce que nous voulons. Nous voulons que l'agent Notre AI apporte les "5 articles de la semaine" après l'invite. Maintenant, le serveur MCP entre.

Dans ce didacticiel, vous créerez un serveur de Dev.p.p. pour connecter des agents AI comme Cursor ou GitHub Copilot. Nous utiliserons TypeScript pour cette démo, mais vous pouvez créer des serveurs MCP dans d'autres langues. À la fin, vous pourrez demander à votre AI des articles de Dev.po Recherche par les auteurs, des messages récentes, le plus évalué, etc.

Qu'est-ce qu'un serveur MCP?

Les serveurs de protocole de contexte de modèle (MCP) sont des ponts qui connectent les agents de l'IA aux outils et sources de données externes. Considérez-les comme des traducteurs qui aident l'IA à comprendre et à interagir avec les applications du monde réel.

MCP est un protocole ouvert, créé par Anthropic, qui standardrise la façon dont les applications fournissent un contexte à de grands modèles de langage (LLM). Pensez à MCP comme un port USB-C pour les applications d'IA. Tout comme USB-C fournit un moyen standardisé de connecter vos appareils à divers périphériques et accessoires, MCP fournit un moyen standardisé de connecter des modèles d'IA à différentes sources de données et outils. MCP vous permet de construire des agents et des workflows complexes au-dessus des LLM et connecte vos modèles au monde.

Vous pouvez connecter votre serveur MCP à GitHub pour apporter les relations publiques d'un référentiel, ou planifier une rencontre en utilisant le calendrier Google, par exemple.

Dans cet exemple, nous allons intégrer notre serveur MCP vers l'API Dev.to pour apporter les informations en temps réel. Alors faisons-le!

Configuration du projet

Créons un nouveau projet et créons notre environ...
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