wehub-resource-sync
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# 🔧 Module 3 : Développement MCP Avancé avec Microsoft Foundry Toolkit
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## 🎯 Objectifs d'apprentissage
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À la fin de ce labo, vous serez capable de :
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- ✅ Créer des serveurs MCP personnalisés avec Microsoft Foundry Toolkit
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- ✅ Configurer et utiliser le dernier SDK Python MCP (v1.9.3)
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- ✅ Mettre en place et utiliser MCP Inspector pour le débogage
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- ✅ Déboguer des serveurs MCP dans les environnements Agent Builder et Inspector
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- ✅ Comprendre les workflows avancés de développement serveur MCP
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## 📋 Prérequis
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- Avoir complété le Labo 2 (Fondamentaux MCP)
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- VS Code avec l’extension Microsoft Foundry Toolkit installée
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- Environnement Python 3.10+
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- Node.js et npm pour la configuration de l’Inspector
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## 🏗️ Ce que vous allez construire
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Dans ce labo, vous créerez un **Serveur MCP Météo** qui démontre :
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- L’implémentation d’un serveur MCP personnalisé
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- L’intégration avec Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder
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- Des workflows de débogage professionnels
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- L’utilisation moderne du SDK MCP
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## 🔧 Vue d’ensemble des composants principaux
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### 🐍 SDK Python MCP
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Le SDK Python du protocole Model Context fournit la base pour construire des serveurs MCP personnalisés. Vous utiliserez la version 1.9.3 avec des capacités de débogage améliorées.
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### 🔍 MCP Inspector
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Un outil puissant de débogage qui fournit :
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- Surveillance en temps réel du serveur
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- Visualisation de l’exécution des outils
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- Inspection des requêtes/réponses réseau
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- Environnement de test interactif
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## 📖 Mise en œuvre étape par étape
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### Étape 1 : Créer un WeatherAgent dans Agent Builder
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1. **Lancez Agent Builder** dans VS Code via l’extension Microsoft Foundry Toolkit
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2. **Créez un nouvel agent** avec la configuration suivante :
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- Nom de l’agent : `WeatherAgent`
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### Étape 2 : Initialiser le projet MCP Server
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1. **Allez dans Outils** → **Ajouter un outil** dans Agent Builder
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2. **Sélectionnez "MCP Server"** parmi les options disponibles
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3. **Choisissez "Créer un nouveau MCP Server"**
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4. **Sélectionnez le template `python-weather`**
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5. **Nommez votre serveur :** `weather_mcp`
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### Étape 3 : Ouvrir et examiner le projet
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1. **Ouvrez le projet généré** dans VS Code
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2. **Passez en revue la structure du projet :**
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```
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weather_mcp/
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├── src/
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│ ├── __init__.py
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│ └── server.py
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├── inspector/
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│ ├── package.json
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│ └── package-lock.json
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├── .vscode/
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│ ├── launch.json
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||
│ └── tasks.json
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├── pyproject.toml
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└── README.md
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```
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### Étape 4 : Mettre à jour vers le dernier SDK MCP
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> **🔍 Pourquoi mettre à jour ?** Nous souhaitons utiliser le dernier SDK MCP (v1.9.3) et le service Inspector (0.14.0) pour des fonctionnalités améliorées et un meilleur débogage.
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#### 4a. Mettre à jour les dépendances Python
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**Modifiez `pyproject.toml` :** mettez à jour [./code/weather_mcp/pyproject.toml](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/pyproject.toml)
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#### 4b. Mettre à jour la configuration de l’Inspector
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**Modifiez `inspector/package.json` :** mettez à jour [./code/weather_mcp/inspector/package.json](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/inspector/package.json)
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#### 4c. Mettre à jour les dépendances de l’Inspector
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||
**Modifiez `inspector/package-lock.json` :** mettez à jour [./code/weather_mcp/inspector/package-lock.json](../../../../10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/lab3/code/weather_mcp/inspector/package-lock.json)
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||
> **📝 Remarque :** Ce fichier contient des définitions de dépendances étendues. Ci-dessous, la structure essentielle - le contenu complet garantit une résolution correcte des dépendances.
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> **⚡ Package Lock complet :** Le package-lock.json complet contient environ 3000 lignes de définitions de dépendances. Ce qui précède montre la structure clé - utilisez le fichier fourni pour une résolution complète.
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### Étape 5 : Configurer le débogage dans VS Code
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*Note : Veuillez copier le fichier dans le chemin spécifié pour remplacer le fichier local correspondant*
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#### 5a. Mettre à jour la configuration de lancement
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||
**Modifiez `.vscode/launch.json` :**
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||
```json
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||
{
|
||
"version": "0.2.0",
|
||
"configurations": [
|
||
{
|
||
"name": "Attach to Local MCP",
|
||
"type": "debugpy",
|
||
"request": "attach",
|
||
"connect": {
|
||
"host": "localhost",
|
||
"port": 5678
|
||
},
|
||
"presentation": {
|
||
"hidden": true
|
||
},
|
||
"internalConsoleOptions": "neverOpen",
|
||
"postDebugTask": "Terminate All Tasks"
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "Launch Inspector (Edge)",
|
||
"type": "msedge",
|
||
"request": "launch",
|
||
"url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",
|
||
"cascadeTerminateToConfigurations": [
|
||
"Attach to Local MCP"
|
||
],
|
||
"presentation": {
|
||
"hidden": true
|
||
},
|
||
"internalConsoleOptions": "neverOpen"
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "Launch Inspector (Chrome)",
|
||
"type": "chrome",
|
||
"request": "launch",
|
||
"url": "http://localhost:6274?timeout=60000&serverUrl=http://localhost:3001/sse#tools",
|
||
"cascadeTerminateToConfigurations": [
|
||
"Attach to Local MCP"
|
||
],
|
||
"presentation": {
|
||
"hidden": true
|
||
},
|
||
"internalConsoleOptions": "neverOpen"
|
||
}
|
||
],
|
||
"compounds": [
|
||
{
|
||
"name": "Debug in Agent Builder",
|
||
"configurations": [
|
||
"Attach to Local MCP"
|
||
],
|
||
"preLaunchTask": "Open Agent Builder",
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "Debug in Inspector (Edge)",
|
||
"configurations": [
|
||
"Launch Inspector (Edge)",
|
||
"Attach to Local MCP"
|
||
],
|
||
"preLaunchTask": "Start MCP Inspector",
|
||
"stopAll": true
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "Debug in Inspector (Chrome)",
|
||
"configurations": [
|
||
"Launch Inspector (Chrome)",
|
||
"Attach to Local MCP"
|
||
],
|
||
"preLaunchTask": "Start MCP Inspector",
|
||
"stopAll": true
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**Modifiez `.vscode/tasks.json` :**
|
||
|
||
```
|
||
{
|
||
"version": "2.0.0",
|
||
"tasks": [
|
||
{
|
||
"label": "Start MCP Server",
|
||
"type": "shell",
|
||
"command": "python -m debugpy --listen 127.0.0.1:5678 src/__init__.py sse",
|
||
"isBackground": true,
|
||
"options": {
|
||
"cwd": "${workspaceFolder}",
|
||
"env": {
|
||
"PORT": "3001"
|
||
}
|
||
},
|
||
"problemMatcher": {
|
||
"pattern": [
|
||
{
|
||
"regexp": "^.*$",
|
||
"file": 0,
|
||
"location": 1,
|
||
"message": 2
|
||
}
|
||
],
|
||
"background": {
|
||
"activeOnStart": true,
|
||
"beginsPattern": ".*",
|
||
"endsPattern": "Application startup complete|running"
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"label": "Start MCP Inspector",
|
||
"type": "shell",
|
||
"command": "npm run dev:inspector",
|
||
"isBackground": true,
|
||
"options": {
|
||
"cwd": "${workspaceFolder}/inspector",
|
||
"env": {
|
||
"CLIENT_PORT": "6274",
|
||
"SERVER_PORT": "6277",
|
||
}
|
||
},
|
||
"problemMatcher": {
|
||
"pattern": [
|
||
{
|
||
"regexp": "^.*$",
|
||
"file": 0,
|
||
"location": 1,
|
||
"message": 2
|
||
}
|
||
],
|
||
"background": {
|
||
"activeOnStart": true,
|
||
"beginsPattern": "Starting MCP inspector",
|
||
"endsPattern": "Proxy server listening on port"
|
||
}
|
||
},
|
||
"dependsOn": [
|
||
"Start MCP Server"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"label": "Open Agent Builder",
|
||
"type": "shell",
|
||
"command": "echo ${input:openAgentBuilder}",
|
||
"presentation": {
|
||
"reveal": "never"
|
||
},
|
||
"dependsOn": [
|
||
"Start MCP Server"
|
||
],
|
||
},
|
||
{
|
||
"label": "Terminate All Tasks",
|
||
"command": "echo ${input:terminate}",
|
||
"type": "shell",
|
||
"problemMatcher": []
|
||
}
|
||
],
|
||
"inputs": [
|
||
{
|
||
"id": "openAgentBuilder",
|
||
"type": "command",
|
||
"command": "ai-mlstudio.agentBuilder",
|
||
"args": {
|
||
"initialMCPs": [ "local-server-weather_mcp" ],
|
||
"triggeredFrom": "vsc-tasks"
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "terminate",
|
||
"type": "command",
|
||
"command": "workbench.action.tasks.terminate",
|
||
"args": "terminateAll"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
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## 🚀 Exécution et test de votre serveur MCP
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### Étape 6 : Installer les dépendances
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Après avoir fait les modifications de configuration, exécutez les commandes suivantes :
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**Installer les dépendances Python :**
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```bash
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uv sync
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```
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||
**Installer les dépendances de l’Inspector :**
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||
```bash
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cd inspector
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||
npm install
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```
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### Étape 7 : Déboguer avec Agent Builder
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1. **Appuyez sur F5** ou utilisez la configuration **"Debug in Agent Builder"**
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2. **Sélectionnez la configuration composée** dans le panneau de débogage
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3. **Attendez que le serveur démarre** et que Agent Builder s’ouvre
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4. **Testez votre serveur MCP météo** avec des requêtes en langage naturel
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Saisissez une invite comme ceci
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SYSTEM_PROMPT
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```
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You are my weather assistant
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```
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USER_PROMPT
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```
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||
How's the weather like in Seattle
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```
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### Étape 8 : Déboguer avec MCP Inspector
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1. **Utilisez la configuration "Debug in Inspector"** (Edge ou Chrome)
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2. **Ouvrez l’interface Inspector** à `http://localhost:6274`
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||
3. **Explorez l’environnement de test interactif :**
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||
- Visualisez les outils disponibles
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- Testez l’exécution des outils
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||
- Surveillez les requêtes réseau
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||
- Déboguez les réponses du serveur
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## 🎯 Résultats clés de l’apprentissage
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En complétant ce labo, vous avez :
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- [x] **Créé un serveur MCP personnalisé** en utilisant les templates Microsoft Foundry Toolkit
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- [x] **Mis à niveau vers le dernier SDK MCP** (v1.9.3) pour des fonctionnalités améliorées
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||
- [x] **Configuré des workflows de débogage professionnels** pour Agent Builder et Inspector
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- [x] **Mis en place MCP Inspector** pour des tests interactifs de serveur
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- [x] **Maîtrisé les configurations de débogage VS Code** pour le développement MCP
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## 🔧 Fonctionnalités avancées explorées
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| Fonctionnalité | Description | Cas d’utilisation |
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|--------------------------------|--------------------------------|---------------------------------|
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| **SDK Python MCP v1.9.3** | Dernière implémentation du protocole | Développement serveur moderne |
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| **MCP Inspector 0.14.0** | Outil de débogage interactif | Tests serveur en temps réel |
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||
| **Débogage VS Code** | Environnement de développement intégré | Workflow professionnel de débogage |
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| **Intégration Agent Builder** | Connexion directe Microsoft Foundry Toolkit | Tests agents de bout en bout |
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## 📚 Ressources supplémentaires
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- [Documentation MCP Python SDK](https://modelcontextprotocol.io/docs/sdk/python)
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||
- [Guide de l’extension Microsoft Foundry Toolkit](https://code.visualstudio.com/docs/ai/ai-toolkit)
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||
- [Documentation du débogage VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/editor/debugging)
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||
- [Spécification Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture)
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**🎉 Félicitations !** Vous avez terminé avec succès le Labo 3 et pouvez désormais créer, déboguer et déployer des serveurs MCP personnalisés en utilisant des workflows professionnels de développement.
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### 🔜 Poursuivez vers le module suivant
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Prêt à appliquer vos compétences MCP dans un workflow de développement réel ? Continuez vers **[Module 4 : Développement MCP Pratique - Serveur Clone GitHub Personnalisé](../lab4/README.md)** où vous allez :
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||
- Construire un serveur MCP prêt pour la production qui automatise les opérations de dépôt GitHub
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||
- Implémenter la fonctionnalité de clonage de dépôt GitHub via MCP
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||
- Intégrer des serveurs MCP personnalisés avec VS Code et GitHub Copilot Agent Mode
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||
- Tester et déployer des serveurs MCP personnalisés en environnement de production
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||
- Apprendre l’automatisation pratique des workflows pour développeurs
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**Avertissement** :
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