Compte Rendu

Ce projet consiste en la création d’un système serveur–client MCP, équipé d’un modèle de langage (LLM) permettant le traitement intelligent des requêtes grâce à des outils préconfigurés. L’ensemble offre une architecture robuste pour l’analyse et l’exécution de commandes de manière automatisée et contextuelle.

1) Création du MCP server et Tools

• Après avoir finit la première étape qui est la création du mcp-serveur ainsi que ses tools, definit par @Tool, j'ai utilisé postman pour simuler les requêtes de clients.

• Premièrement, voici les tools qui on été récuperer :

• Ensuite j'ai simuler à travers les images suivantes le processus d'initialization et d'envoie/reception des tools par le client à travers de requêtes envoyer au serveur.

• La façon dont cela marche commence par l'initiation de la requette http://localhost:8085/sse du client vers le serveur pour ouvrir une connexion SSE (Server-Sent Events) pour recevoir les mise à jours et changements envoyé par le serveur en temps réel, en sachant que ce dernier nous fournis un token d'authentification, ainsi qu'une id de session

• Après avoir reçu l'identifiant et le token, le client envoie ensuite une requête vers le server pour l'informer de sa présence, tout en ajoutant quelque informations sur lui même. Le server, suivra par l'envoie d'une réponse qui sera automatiquement reçu dans l'interface get du client, ce qui montre qu'ils sont maintenant relié l'un à l'autre

• Suivant la connection au serveur, le client envoiera maintenant une demande tools/list de façon à recevoir les tools initié au niveau du mcp-server au début. Le server envoiera par la suite automatiquement les tools au client.

• Enfin pour valider que les tools marche, on a éffectuer un test sur l'une de ceux reçu, tel que le résultat est reçu auprès du client.

• Les images ci-dessous illustre en ordre les étapes effectuer et leur preuve de réussite.

2) Création du client

• Une fois le serveur MCP créé et testé via Postman, je suis passé à la mise en place d’un ensemble de clients MCP développés en Java, Node.js et Python, tous reliés à un serveur central à travers un fichier de configuration mcp-servers.json. Pour initier l’architecture côté client, j’ai d’abord créé un contrôleur REST nommé AiAgentController, qui reçoit une requête GET contenant une question (query) de l’utilisateur. Cette question est transmise à la classe AIAgent, que j’ai également développée. Cette dernière se charge d’afficher les outils MCP disponibles (à des fins de débogage) et délègue ensuite le traitement au GroqService. Le GroqService utilise l’API gratuite fournie par Groq, basée sur le modèle LLM LLaMA, pour interpréter la requêt

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