mcp-use
mcp-use est un SDK open source et une plateforme cloud qui simplifie la création et le déploiement d'agents MCP (Model Context Protocol) en fournissant un point de terminaison unique pour démarrer, agréger et gérer les serveurs MCP sans friction.
https://mcp-use.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Aug 16, 2025
Qu'est-ce que mcp-use
mcp-use est une solution complète qui comble le fossé entre les modèles d'IA et les outils/services externes via le protocole de contexte de modèle (MCP). Elle offre à la fois des bibliothèques open source (disponibles pour Python et TypeScript) et une plateforme cloud gérée qui gère le déploiement, le routage, l'authentification et la surveillance des serveurs MCP. La plateforme est approuvée par de grandes entreprises comme IBM, NVIDIA, Oracle et autres, ce qui facilite la création d'applications d'IA par les développeurs qui peuvent interagir de manière transparente avec diverses sources de données et outils.
Caractéristiques principales de mcp-use
mcp-use est une bibliothèque open source et une plateforme cloud qui simplifie l'intégration des serveurs MCP (Model Context Protocol) avec les applications d'IA. Elle fournit une passerelle unifiée pour la gestion de plusieurs serveurs MCP, offrant des fonctionnalités telles que l'authentification, le routage, la surveillance et des options de déploiement, notamment des serveurs hébergés, éphémères ou sur site. La plateforme permet aux développeurs de connecter facilement n'importe quel LLM aux serveurs MCP et de créer des agents personnalisés sans dépendre de solutions propriétaires.
Gestion unifiée de la passerelle: Fournit un point de terminaison unique pour acheminer, authentifier et équilibrer la charge de tous les serveurs MCP avec des fonctionnalités OAuth, ACL, de métriques et de traçage intégrées
Options de déploiement flexibles: Prend en charge plusieurs modèles de déploiement, y compris les serveurs cloud entièrement gérés, les machines virtuelles locales en sandbox et l'intégration de serveurs tiers
Création d'agents simple: Permet la création d'agents d'IA en quelques lignes de code avec une configuration automatique et une diffusion de résultats en continu
Fonctionnalités de sécurité intégrées: Comprend des fonctionnalités de sécurité complètes avec authentification, autorisation et routage sécurisé des serveurs
Cas d'utilisation de mcp-use
Intégration d'outils d'entreprise: Les grandes entreprises comme IBM, NVIDIA et Oracle utilisent mcp-use pour intégrer leurs outils internes et leurs sources de données avec des modèles d'IA
Amélioration de l'environnement de développement: Intégration avec des outils de développement et des IDE pour fournir des capacités de codage et de documentation assistées par l'IA
Connexion à la source de données: Connexion de modèles d'IA à diverses sources de données telles que Google Drive, Slack et des bases de données personnalisées pour un contexte et une fonctionnalité améliorés
Avantages
Implémentation facile avec une configuration minimale requise
Fonctionnalités complètes de sécurité et de surveillance
Options de déploiement flexibles pour répondre à différents besoins
Inconvénients
Dépendance aux capacités du modèle d'IA
Un écosystème encore en évolution avec des problèmes de stabilité potentiels
Comment utiliser mcp-use
Installer mcp-use: Installez la bibliothèque en utilisant pip pour Python (pip install mcp-use) ou npm pour TypeScript/JavaScript (npm install mcp-use)
Configurer l'environnement: Chargez les variables d'environnement en utilisant dotenv et assurez-vous que Python 3.10+ est installé et que les clés API requises sont configurées
Créer une configuration MCP: Créez un dictionnaire de configuration définissant vos serveurs MCP avec les paramètres nécessaires tels que la commande, les arguments et les variables d'environnement
Initialiser MCPClient: Créez une instance MCPClient en utilisant MCPClient.from_dict(config) avec votre configuration
Configurer LLM: Initialisez votre LLM choisi (par exemple, OpenAI, Anthropic, Groq, etc.) qui prend en charge l'appel de fonctions
Créer MCPAgent: Initialisez un MCPAgent avec votre LLM et MCPClient, en spécifiant des paramètres tels que max_steps
Exécuter des requêtes: Utilisez la méthode agent.run() ou agent.astream() pour exécuter des requêtes et recevoir des résultats, astream fournissant un retour d'information en temps réel
Gérer les permissions des outils: Lorsque des outils sont invoqués, approuvez leur utilisation via les options du menu déroulant Autoriser pour la session en cours ou pour une utilisation future
Surveiller et déboguer: Utilisez la journalisation (pas les instructions d'impression) pour le débogage et la surveillance de l'exécution des outils et des réponses du serveur
Mise à l'échelle du déploiement: Vous pouvez éventuellement déployer sur des services cloud comme Cloudflare pour un accès à distance, ou utiliser la plateforme cloud mcp-use pour un hébergement géré
FAQ de mcp-use
MCP-use est une bibliothèque et une plateforme cloud qui aide à créer et à déployer des agents MCP (Model Context Protocol). Elle standardise la manière dont les applications fournissent du contexte aux LLM, de la même manière que l'USB-C fournit un moyen standardisé de connecter des appareils.
Vidéo de mcp-use
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