Ce hub rassemble onze notes couvrant la construction de serveurs MCP personnalisés pour l’ingénierie des données, de la décision initiale « dois-je construire ? » jusqu’aux patterns prêts pour la production. Elles supposent une familiarité avec les fondamentaux de MCP — ce qu’est le protocole, comment les clients et les serveurs communiquent, et les trois primitives serveur (outils, ressources, prompts).
Ordre de lecture
Débuter
Critères de décision pour un serveur MCP personnalisé — Quand construire du personnalisé plutôt que d’utiliser un serveur existant. L’écosystème compte 5 800+ serveurs ; vérifier avant de construire.
Sélection du SDK MCP pour l’ingénierie des données — Python (FastMCP) vs TypeScript (McpServer). Pour la plupart des équipes d’ingénierie des données, la réponse est Python, mais la note couvre quand TypeScript a du sens.
Squelette de serveur FastMCP — Serveurs minimaux fonctionnels en Python et TypeScript. Commencer ici pour comprendre la structure avant d’ajouter de la complexité.
Concevoir et construire
Patterns de conception d’outils MCP — Comment concevoir des outils qui fonctionnent bien avec l’IA : docstrings comme descriptions, modèles Pydantic pour les sorties structurées, validation des entrées avec des schémas.
Ressources et prompts MCP — Au-delà des outils : ressources pour l’exposition de données en lecture seule, prompts pour les templates réutilisables, et l’objet Context pour le reporting de progression.
Configuration du transport MCP — Configuration pratique pour stdio (développement local) et HTTP streamable (déploiement en production).
Tests et débogage de serveurs MCP — Le MCP Inspector, le piège de la journalisation stderr, et un workflow de test en trois étapes.
Initialisation d’un projet de serveur MCP — Initialisation de projet étape par étape : structure des répertoires, dépendances, installation du client.
Patterns pour l’ingénierie des données
Trois patterns pratiques de serveurs qui répondent aux besoins courants :
Pattern de serveur MCP pour catalogue de données — Exposer le catalogue de données interne pour la découverte assistée par IA : recherche de tables, récupération de métadonnées, traçage de lignée.
Pattern de serveur MCP pour la surveillance de pipelines — Surveiller les pipelines, vérifier l’état des jobs, lister les échecs, déclencher des relances à travers les orchestrateurs.
Pattern de serveur MCP pour la qualité des données — Exécuter des vérifications de validation, récupérer des scores de qualité, faire remonter les tables nécessitant attention.
Serveurs existants à étudier
Avant de construire from scratch, étudier comment les serveurs MCP établis gèrent les mêmes problèmes :
| Serveur | Focus | Ce qu’on y apprend |
|---|---|---|
| DataHub MCP | Catalogue de données | Intégration catalogue, recherche, APIs de lignée |
| dbt MCP | Intégration dbt | Encapsulation CLI, architecture locale/distante hybride |
| OpenMetadata MCP | Métadonnées enterprise | Gestion de l’authentification, modèles de métadonnées complexes |
| Elementary MCP | Observabilité des données | Données de séries temporelles, détection d’anomalies, alertes |
Ces serveurs sont open source sous des licences permissives. Les forker comme points de départ ou adapter leurs patterns.
Fondamentaux connexes
- Architecture du protocole MCP — Comment MCP fonctionne au niveau protocolaire
- Posture de sécurité pour les agents IA — Principes de sécurité pour les outils IA accédant à l’infrastructure de données
- Requêtes MCP paramétrées personnalisées — Un pattern spécifique pour un accès BigQuery contraint via MCP
- Configuration du serveur MCP BigQuery — Le hub pour les options MCP BigQuery officielles de Google