jsboige-mcp-servers

Collection de serveurs MCP (Model Context Protocol) pour étendre les capacités des modèles de langage (LLM).

License: MIT

Test Coverage

Documentation

Qu'est-ce que MCP?

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole qui permet aux modèles de langage (LLM) d'interagir avec des outils et des ressources externes. Il définit un format standard pour:

La découverte d'outils et de ressources
L'invocation d'outils
L'accès aux ressources
La gestion des erreurs et des résultats

Ce protocole permet d'étendre considérablement les capacités des LLM en leur donnant accès à des fonctionnalités externes comme:

Recherche d'informations en temps réel
Accès à des API externes
Manipulation de fichiers
Analyse de code
Et bien plus encore

Contenu du dépôt

Ce dépôt contient une collection de serveurs MCP placés directement dans le répertoire servers/:

Serveurs disponibles

QuickFiles Server (Fonctionnel)

Un serveur MCP qui fournit des méthodes pour lire rapidement le contenu de répertoires et fichiers multiples:

Lecture de plusieurs fichiers en une seule requête
Extraction de portions spécifiques de fichiers
Listage détaillé du contenu des répertoires
Numérotation de lignes et limitation du nombre de lignes lues
Suppression de fichiers multiples en une seule opération
Édition de fichiers multiples avec application de diffs
Tests unitaires complets avec Jest et mock-fs
Tests de performance et de gestion d'erreurs
Documentation complète et standardisée
Script de démonstration pour tester facilement les fonctionnalités

En savoir plus sur QuickFiles Server

Jupyter MCP Server (Fonctionnel avec limitations)

Un serveur MCP qui permet d'interagir avec des notebooks Jupyter:

Gestion des notebooks (lecture, création, modification)
Gestion des kernels (démarrage, arrêt, interruption)
Exécution de code (cellules individuelles ou notebooks complets)
Récupération des sorties textuelles et riches (images, HTML, etc.)
Tests unitaires complets pour toutes les fonctionnalités
Tests de performance et de gestion d'erreurs
Documentation détaillée avec exemples d'utilisation

Note: Le serveur MCP Jupyter peut présenter des problèmes d'authentification dans certaines configurations. Consultez le Guide de dépannage du MCP Jupyter pour les solutions recommandées.

En savoir plus sur Jupyter MCP Server

JinaNavigator Server (Fonctionnel)

Un serveur MCP qui utilise l'API Jina pour convertir des pages web en Markdown:

Conversion de pages web en format Markdown
Extraction de portions spécifiques du contenu
Accès via URI au format jina://{url}
Filtrage du contenu par numéros de lignes
Tests unitaires complets
Tests de performance et de gestion d'erreurs
Documentation standardisée

En savoir plus sur JinaNavigator Server

Installation

Prérequis

Node.js 14.x ou supérieur
npm 6.x ou supérieur
Git
Python avec Jupyter installé (pour le serveur Jupyter MCP)

Installation rapide

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/jsboige/jsboige-mcp-servers.git
cd jsboige-mcp-servers

# Installer les dépendances principales
npm install

# Installer tous les serveurs MCP
npm run install-all

# Configurer les serveurs
npm run setup-config

Installation spécifique par serveur

QuickFiles Server

cd servers/quickfiles-server
npm install
npm run build

Jupyter MCP Server

cd servers/jupyter-mcp-server
npm install
npm run build

# Démarrez un serveur Jupyter avec les options recommandées
jupyter notebook --NotebookApp.token=test_token --NotebookApp.allow_origin='*' --no-browser

# Configurez le fichier config.json avec le même token
echo '{
  "jupyterServer": {
    "baseUrl": "http://localhost:8888",
    "token": "test_token"
  }
}' > config.json

JinaNavigator Server

cd servers/jinavigator-server
npm install
npm run build

Pour des instructions d'installation plus détaillées, consultez le Guide de démarrage.

Utilisation

Démarrer un serveur MCP

# Démarrer le serveur QuickFiles
cd servers/quickfiles-server
npm start

# Démarrer le serveur Jupyter MCP
cd servers/jupyter-mcp-server
npm start
# Note: Assurez-vous que le serveur Jupyter est en cours d'exécution avec le bon token
# jupyter notebook --NotebookApp.token=test_token --NotebookApp.allow_origin='*' --no-browser

# Démarrer le serveur JinaNavigator
cd servers/jinavigator-server
npm start

Connecter un serveur MCP à un LLM

Les serveurs MCP peuvent être connectés à différents LLM qui supportent le protocole MCP. Dans votre interface LLM, configurez la connexion au serveur MCP en utilisant l'URL du serveur (généralement http://localhost:3000 ou similaire).

Exemples d'utilisation

QuickFiles Server

Utilisateur: Peux-tu lire les fichiers de configuration dans le dossier config?

LLM: Je vais lire les fichiers de configuration pour vous.
[Utilisation de l'outil quickfiles-server.read_multiple_files avec les paramètres {"paths": ["config/config1.json", "config/config2.json"]}]
Voici le contenu des fichiers de configuration...

Utilisateur: Peux-tu modifier tous les fichiers JavaScript pour ajouter un commentaire de copyright?

LLM: Je vais modifier les fichiers JavaScript.
[Utilisation de l'outil quickfiles-server.edit_multiple_files avec les paramètres {
  "files": [
    {
      "path": "src/app.js",
      "diffs": [
        {
          "search": "// Début du fichier",
          "replace": "// Début du fichier\n// Copyright 2025 - Tous droits réservés"
        }
      ]
    },
    {
      "path": "src/utils.js",
      "diffs": [
        {
          "search": "// Utilitaires",
          "replace": "// Utilitaires\n// Copyright 2025 - Tous droits réservés"
        }
      ]
    }
  ]
}]
J'ai ajouté le commentaire de copyright à tous les fichiers JavaScript.

Jupyter MCP Server

Utilisateur: Crée un notebook Python qui analyse des données.

LLM: Je vais créer un notebook pour vous.
[Utilisation de l'outil jupyter-mcp-server.create_notebook avec les paramètres {"path": "analyse_donnees.ipynb", "kernel": "python3"}]
J'ai créé un nouveau notebook. Maintenant, je vais ajouter du code pour analyser des données...

[Utilisation de l'outil jupyter-mcp-server.add_cell avec les paramètres {"path": "analyse_donnees.ipynb", "cell_type": "code", "source": "import pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\n\n# Créer des données d'exemple\ndata = {'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}\ndf = pd.DataFrame(data)\ndf.plot.scatter(x='x', y='y')\nplt.show()"}]

Le notebook a été créé avec succès avec une cellule de code pour l'analyse de données.

Bonnes pratiques: Pour éviter les erreurs 403 Forbidden, assurez-vous que:

Le token dans config.json correspond exactement au token du serveur Jupyter

Le serveur Jupyter est démarré avec --NotebookApp.allow_origin='*'

Consultez le Guide de dépannage pour plus de détails

JinaNavigator Server

Utilisateur: Peux-tu convertir la page d'accueil de GitHub en Markdown?

LLM: Je vais convertir cette page pour vous.
[Utilisation de l'outil jinavigator-server.convert_web_to_markdown avec les paramètres {"url": "https://github.com"}]
Voici le contenu de la page GitHub en format Markdown...

Pour plus d'exemples et d'informations sur l'utilisation, consultez le Guide de démarrage.

Architecture

Les serveurs MCP suivent une architecture standardisée qui facilite leur développement et leur utilisation:

servers/
└── server-name/
    ├── README.md           # Documentation standardisée du serveur
    ├── package.json        # Dépendances et scripts standardisés
    ├── jest.config.js      # Configuration Jest standardisée
    ├── tsconfig.json       # Configuration TypeScript
    ├── src/                # Code source
    │   ├── index.ts        # Point d'entrée du serveur
    │   ├── tools/          # Implémentation des outils
    │   ├── resources/      # Implémentation des ressources
    │   └── utils/          # Utilitaires
    └── __tests__/          # Tests unitaires standardisés
        ├── *.test.js       # Tests fonctionnels
        ├── error-handling.test.js # Tests de gestion d'erreurs
        └── performance.test.js    # Tests de performance

Pour plus d'informations sur l'architecture, consultez la Documentation sur l'architecture MCP.

Intégration Continue

Ce projet utilise GitHub Actions pour l'intégration continue, avec les vérifications suivantes:

Tests unitaires: Exécution automatique de tous les tests pour chaque serveur
Couverture de code: Vérification du taux de couverture des tests
Qualité de la documentation: Vérification de la présence et de la structure des fichiers README.md
Standardisation: Vérification de la conformité aux standards du projet

Le workflow d'intégration continue est configuré dans le fichier .github/workflows/ci.yml.

Configuration

Chaque serveur MCP possède son propre fichier de configuration. Vous pouvez utiliser le script setup-config pour configurer tous les serveurs:

npm run setup-config

Vous pouvez également modifier manuellement les fichiers de configuration dans le répertoire config/.

Contribution

Nous accueillons favorablement les contributions à ce projet! Que vous souhaitiez ajouter un nouveau serveur MCP, améliorer un serveur existant, ou corriger des bugs, votre aide est la bienvenue.

Pour contribuer:

Consultez le Guide de contribution pour les détails sur notre processus de contribution
Consultez les Issues ouvertes pour voir ce qui est déjà en cours
Proposez vos propres idées en ouvrant une nouvelle issue

Dépannage

Si vous rencontrez des problèmes lors de l'installation ou de l'utilisation des serveurs MCP, consultez:

Licence

Ce projet est sous licence MIT - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

jsboige-mcp-servers