Workflows agentiques — Maîtrise3 / 8
Build Your First Custom MCP Server
Les serveurs prêts à l'emploi couvrent GitHub et Postgres. Le vrai levier, c'est le serveur que seul vous pouvez écrire — le pont vers votre propre système.
Les serveurs MCP publics couvrent les systèmes évidentes. Celui qui change votre journée est le serveur que seul vous pouvez écrire : le pont vers votre API interne, vos outils de déploiement, votre data warehouse.
Le plus petit serveur utile
Un serveur MCP est un processus qui parle le protocole sur un transport et expose des outils. Le minimum : déclarer un outil, décrire ses entrées, retourner un résultat.
// server.ts — exposes one tool over stdio
import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js'
const server = new McpServer({ name: 'ops-tools', version: '1.0.0' })
server.tool('deploy_status', { service: 'string' }, async ({ service }) => {
const res = await fetch(`https://internal.api/status/${service}`)
return { content: [{ type: 'text', text: await res.text() }] }
})
server.connect() // stdio
Connectez-le :
claude mcp add ops-tools -- node ./server.ts
Les règles de conception qui le gardent sûr
- Un outil, une tâche. Un outil
deploy_statusvaut mieux qu'un vague outilops. Les noms clairs aident l'agent à choisir correctement. - Décrivez les entrées précisément. Le schéma est le manuel d'instruction de l'agent — les schémas vagues causent des appels incorrects.
- Lisez avant d'écrire. Livrez d'abord des outils en lecture seule ; n'ajoutez des outils mutants qu'une fois la boucle de confiance établie, et gardez-les évidemment nommés.
Retourner une bonne sortie
Les outils retournent du texte que l'agent lit. Retournez une sortie structurée et concise (JSON ou un résumé serré), pas un mur de logs. L'agent raisonne sur ce que vous retournez ; du bruit en entrée signifie du bruit en sortie.
Avec un serveur qui vous est propre, l'agent atteint votre monde. Ensuite, nous nous assurons qu'il se comporte toujours dans ce monde — avec des hooks.
Série — Workflows agentiques — Maîtrise
- Partie 01L'état d'esprit du flux de travail agentiqueLa plupart des développeurs traitent l'IA comme un autocompléteur plus intelligent. Ceux qui prennent l'avance la traitent comme un coéquipier qui agit. Voici le modèle mental.
- Partie 02MCP Servers 101 — Give Your Agent Real ToolsLe Model Context Protocol est la façon dont votre agent arrête de deviner et commence à interroger votre base de données, vos tickets, votre navigateur. Voici le modèle mental et la première connexion.
- Partie 03Build Your First Custom MCP Server — vous êtes iciLes serveurs prêts à l'emploi couvrent GitHub et Postgres. Le vrai levier, c'est le serveur que seul vous pouvez écrire — le pont vers votre propre système.
- Partie 04Hooks — Make the Agent Obey Your RulesA prompt asks the model to remember. A hook makes it happen — deterministically, every time, outside the model's control.
- Partie 05Commandes slash personnalisées en tant que flux de travail d'équipeUne commande slash personnalisée est un prompt réutilisable que vous engagez dans le dépôt — ainsi toute l'équipe exécute la même instruction de haute qualité au lieu de la retaper.
- Partie 06Subagents — Déléguer du travail qui s'adapteUn contexte géant devient lent et vague. Les subagents permettent à l'agent principal de confier du travail ciblé à des spécialistes dotés de leur propre contexte et outils — et de les exécuter en parallèle.
- Partie 07The Daily-Driver Setup — Settings, Permissions, Status LineThe difference between fighting the agent and flowing with it is twenty minutes of configuration you do once. Here is the setup.
- Partie 08Multi-Tool Pipelines — Ticket to Reviewed BranchThe payoff: chain MCP, hooks, commands and subagents into one flow that takes a ticket to a reviewed branch — with you in the loop only where it counts.