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Capability MCP

Le CLI crée dès l'installation tous les fichiers et packages du blueprint complet de cette capability, avec des repères pour les développeurs et les IA. Les fichiers existants sont préservés lors d'une relance.

Transport MCP exposé via FastMCP.

Objectif

Le MCP est un adapter inbound. Il expose des tools consommables par un client MCP ou un assistant, et ces tools appellent les mêmes ports inbound ou use cases que l'API.

Adapter

Adapter Usage
fastmcp serveur MCP créé par Arclith.fastmcp()

Commande

Bash
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arclith-cli add-adapter --capability mcp --adapter fastmcp --yes

Configuration Générée

YAML
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# config/adapters/inbound/fastmcp.yaml
host: 127.0.0.1
port: 8001

Créer Le Serveur

Python
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from arclith import Arclith

arclith = Arclith("config")
mcp = arclith.fastmcp("todo-service")

Écrire Un Tool

Bash
1
arclith-cli expose-usecase create-todo --via fastmcp --feature todos

Le tool généré reste une façade de transport. Il traduit les arguments du client, appelle le même port inbound que FastAPI, puis retourne un DTO sérialisable. resources/ et prompts/ sont créés dans la feature comme points d'extension documentés, sans contenu public inventé.

Auth

Python
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from fastmcp import Context

require_auth = arclith.auth_dependency(transport="mcp")

@mcp.tool
async def secure_tool(title: str, ctx: Context) -> dict:
    claims = await require_auth(ctx)
    return {"sub": claims.get("sub"), "title": title}

L'auth MCP repose sur les headers HTTP disponibles avec les transports HTTP/SSE. En stdio, les headers ne sont pas disponibles: sécuriser alors le canal d'exécution lui-même.

Lancer

Python
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arclith.run_with_probes(lambda: arclith.run_mcp_http(mcp), transports=["mcp_http"])

Le transport HTTP streamable écoute par défaut sur http://127.0.0.1:8001/mcp/.

Instrumentation

Après l'enregistrement des tools, appeler l'instrumentation si les probes sont actives :

Python
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arclith.instrument_mcp(mcp)

Les métriques MCP sont ensuite exposées sur le serveur de probes.

Règles

  • Un tool appelle un port inbound ou un use case.
  • Un tool ne doit pas accéder au repository concret.
  • Les entrées du tool doivent être explicites et typées.
  • Les réponses doivent rester sérialisables par le protocole MCP.
  • L'auth MCP et l'auth API partagent le même pipeline JWT quand Keycloak est configuré.

Validation

Bash
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MODE=mcp_http uv run python main.py
curl -fsS http://127.0.0.1:9000/info

active_transports doit contenir mcp_http.

Pour tester le protocole :

Bash
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uv run python - <<'PY'
import asyncio
from fastmcp import Client

async def main() -> None:
    async with Client("http://127.0.0.1:8001/mcp/") as client:
        tools = await client.list_tools()
        print([tool.name for tool in tools])

asyncio.run(main())
PY

LM Studio Chat peut aussi servir de client MCP local si le serveur est déclaré dans mcp.json. Cela permet de tester les tools avec un modèle local. Cette intégration concerne le serveur MCP, pas directement l'Agent Server LangGraph :2024.

Suite

Lire auth, probe, Deep Dive MCP, puis tester le MCP dans LM Studio.