Si votre serveur MCP dispose de dizaines d'outils, il est probablement mal conçu. Vous avez besoin d'outils spécifiques et clairs pour chaque cas d'utilisation, mais vous ne pouvez pas en avoir trop non plus. Cela crée un compromis presque impossible que la plupart des entreprises ne savent pas comment résoudre. C'est pourquoi j'ai interviewé mon ami Alex Rattray (@RattrayAlex), le fondateur et PDG de @StainlessAPI. Stainless construit des API, des SDK et des serveurs MCP pour des entreprises comme @OpenAI et @AnthropicAI. Alex a passé des années à maîtriser comment faire communiquer les logiciels entre eux, et il est venu dans l'émission pour partager ce qu'il sait. Je l'ai eu dans @every's AI & I pour parler de MCP et de l'avenir de l'internet natif à l'IA. Nous abordons : • Concevoir des serveurs MCP pour qu'ils soient légers et précis. Les meilleures pratiques d'Alex pour construire des serveurs MCP fiables commencent par garder l'ensemble d'outils réduit, donner à chaque outil un nom et une description précis, et minimiser les entrées et sorties que le modèle doit gérer. Chez Stainless, ils ajoutent souvent un filtre JSON par-dessus pour éliminer les données inutiles. • Rendre les API complexes gérables avec le mode dynamique. Pour résoudre le problème de savoir comment une IA détermine quel outil utiliser dans des API plus larges, Stainless passe en "mode dynamique", où le modèle n'a que trois outils : Lister les points de terminaison, en choisir un et en apprendre davantage, puis l'exécuter. • Les serveurs MCP comme copilotes d'entreprise. Chez Stainless, Alex utilise des serveurs MCP pour connecter des outils comme @NotionHQ et @HubSpot, afin qu'il puisse poser des questions comme : "Quels clients se sont inscrits la semaine dernière ?" Le système interroge plusieurs bases de données et renvoie un résumé qui aurait autrement nécessité plusieurs connexions et recherches. • Créer un "cerveau" pour votre entreprise avec Claude Code. Alex a construit un cerveau d'entreprise partagé chez Stainless en gardant Claude Code en fonctionnement sur son système et en lui demandant de sauvegarder des entrées utiles - comme des retours clients et des requêtes SQL - dans GitHub. Au fil du temps, cela crée une archive organisée que son équipe peut interroger facilement. • L'avenir de MCP est l'exécution de code. Au lieu de donner aux modèles des centaines d'outils, Alex pense que la configuration la plus puissante sera un simple outil d'exécution de code et un outil de recherche de documents. L'IA écrit du code contre le SDK d'une API, l'exécute sur un serveur et consulte la documentation lorsqu'elle est bloquée. C'est un incontournable pour quiconque souhaite comprendre le MCP - et apprendre à les utiliser comme un avantage concurrentiel. Regardez ci-dessous ! Horodatages : Introduction : 00:01:14 Pourquoi Alex aime courir pieds nus : 00:02:54 APIs et MCP, les connecteurs du nouvel internet : 00:05:09 Pourquoi les serveurs MCP sont difficiles à bien concevoir : 00:10:53 Principes de conception pour des serveurs MCP fiables : 00:20:07 Mise à l'échelle des serveurs MCP pour de grandes API : 00:23:50...