Serveur MCP et agent IA avec CWCloud
Vous vous demandez peut-être pourquoi nous parlons toujours de MCP1 en 2026 alors que beaucoup de monde affirme que ce n'est plus utile parce que les agents IA peuvent facilement utiliser la CLI ce qui évite d'avoir à faire une double maintenance.
C'est la principale raison pour laquelle il nous a fallu si longtemps pour livrer un serveur MCP : nous maintenons déjà la CLI cwc2 et ne voulions pas dupliquer le travail en maintenant à la fois une CLI et un serveur MCP.
Initialement, nous avions essayé de regrouper toutes les fonctionnalités de la CLI dans des packages Go qui pourraient être inclus dans le serveur MCP. Cependant, nous nous sommes vite rendu compte que c'était beaucoup de travail et nécessiterait de maintenir les deux artefacts à chaque fois que nous ajouterions une nouvelle fonctionnalité.
Après quelques tentatives, nous nous sommes rendu compte que nous pouvions générer dynamiquement le serveur MCP avec les définitions d'outils directement à partir de la CLI, qui est implémentée en Go et Cobra. De cette façon, nous pouvions calculer toutes les définitions d'outils à partir de la documentation de la CLI et générer le serveur MCP à la volée sans maintenir deux codebases séparés.
Encore mieux : les développeurs peuvent ajouter des sous-commandes et le serveur MCP les utilisera dynamiquement sans aucun travail supplémentaire.
Et voilà, cela fonctionne simplement en lançant cette sous-commande pour démarrer le serveur MCP :
$ cwc ai mcp
Starting cwc MCP server on http://127.0.0.1:8080/mcp
Evidemment, vous pouvez changer le port et l'adresse d'écoute comme ceci :
$ cwc ai mcp -p 8081 -l 0.0.0.0
Starting cwc MCP server on http://0.0.0.0:8081/mcp
Et nous avons un outil list_mcp_dynamic_tools qui liste tous les outils disponibles sur le serveur.
Maintenant vous vous demandez peut-être "OK, c'est bien, mais pourquoi devrais-je utiliser un serveur MCP au lieu de la CLI directement avec un agent ?". Selon nous, MCP et agents ne sont pas antinomiques et peuvent être utilisés ensemble. Nous pensons que fournir des outils MCP pour vos agents nécessite moins d'effort de votre côté qu'implémenter un agent qui appelle la CLI et en parse la sortie.
Bien entendu, nous fournissons maintenant aussi un moyen de créer des agents capables d'appeler le serveur MCP avec la commande cwc ai agent :
$ cwc ai agent -p "your prompt"
La commande fonctionne avec gpt4omini d'OpenAI par défaut mais supporte également tous les modèles d'OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Deepseek ou OpenRouter (qui fournit les modèles open-source de Meta) :
$ cwc ai agent -p "your prompt" --provider openrouter --model "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
Voici une démo sur comment utiliser le serveur MCP avec un agent pour lister les projets et les instances ainsi que les outils MCP disponibles :
Notes :
- Vous pouvez faire des demandes dans une autre langue, par exemple en Français, comme montré dans la démo.
- Vous devez exposer le serveur MCP dans un terminal séparé. Cela vous permet de cibler un serveur MCP distant en utilisant le drapeau
-s(nous ajouterons l'authentification plus tard) :cwc ai agent -p "list me the projects" -s "http://127.0.0.1:8081/mcp" - La documentation complète est disponible ici.
N'oubliez pas que la CLI peut également mettre à jour ou supprimer des ressources comme les instances, les moniteurs, les projets et toutes les autres. Donc soyez prudent avec vos prompts !
La cli fourni également un mode interactif/REPL3 pour l'agent qui permet d'exécuter plusieurs prompts dans la même session (avec le flag -i ou --interactive) :
$ cwc ai agent -i
Using model: gpt-4o-mini (provider: openai)
Interactive mode enabled. Type your prompt and press Enter.
Type 'exit' or 'quit' to leave.
> get me the monitors
> list me all the available MCP tools
Démonstration :
On ajoutera probablement bien d'autres fonctionnalités donc restez à l'écoute !