Construire des serveurs MCP plus intelligents : approches génériques vs. spécifiques au domaine

Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) sont puissants, mais sans une direction claire, ils peuvent ressembler à un stagiaire brillant mais distrait. C’est là que les serveurs MCP (Model Context Protocol) entrent en jeu, fournissant une méthode structurée pour que les LLMs interagissent avec vos données, outils et APIs.

Dans cette session, nous explorerons les deux principales variantes de serveurs MCP : génériques et spécifiques au domaine. Les serveurs MCP génériques sont comme des autoroutes ouvertes : polyvalents mais chaotiques, permettant aux LLMs d'explorer n'importe quelle source de données. Les serveurs MCP spécifiques au domaine, en revanche, ressemblent davantage à des visites guidées : optimisés, sécurisés, mais moins flexibles.

Nous plongerons dans des exemples concrets, comme l’utilisation d’un serveur MCP PostgreSQL pour des requêtes ouvertes, par opposition à un serveur MCP spécifique au domaine optimisé pour RAGmonsters. Vous verrez comment ces deux approches influencent les performances, la sécurité et l’expérience des développeurs.

Mais ce n’est pas que de la théorie. Nous vous montrerons les avantages et les inconvénients pratiques de chaque approche et comment choisir (ou construire) celle qui convient le mieux à votre prochain projet. Que vous souhaitiez créer un chatbot polyvalent ou un assistant IA spécialisé, cette présentation vous donnera les outils pour le rendre plus intelligent. Rejoignez-nous pour découvrir comment exploiter la puissance des LLMs avec des serveurs MCP, sans perdre le contrôle.