Conclusion — MCP — Sujets avancés

Félicitations — vous avez terminé le cours MCP : Sujets Avancés ! Vos serveurs MCP ne sont plus des prototypes de développement : ils savent désormais solliciter un modèle, tenir l’utilisateur informé, accéder aux fichiers avec élégance, et se déployer en service distant qui monte en charge. Récapitulons ce bagage avant de conclure, et situons-le dans le protocole d’aujourd’hui.

Ce que vous avez appris

Fonctionnalités avancées

Sampling : Permettre à votre serveur MCP de déléguer la génération de texte au client, évitant ainsi la gestion de clés API et de coûts côté serveur. Idéal pour les serveurs publics — c’est l’utilisateur final, via son client, qui porte l’accès au modèle, et votre serveur reste sans secret ni facture.

Notifications de logs et de progression : Fournir un retour en temps réel aux utilisateurs pendant les opérations longues. Le contexte de la fonction d’outil donne accès à context.info() et context.report_progress() — de quoi transformer trente secondes de silence inquiétant en progression visible.

Roots (Racines) : Accorder à Claude un accès contrôlé à des fichiers et dossiers spécifiques, rendant l’expérience utilisateur plus fluide (plus besoin de chemins complets) tout en maintenant la sécurité — le périmètre est déclaré par le client, jamais deviné par le serveur.

Transports et protocoles

Types de messages JSON : MCP utilise des messages JSON structurés organisés en paires requête-résultat et notifications unidirectionnelles. Les deux parties (client et serveur) peuvent initier des messages — c’est cette bidirectionnalité qui rend possibles le sampling et les notifications.

Transport STDIO : Simple et parfait pour le développement local. Le client lance le serveur comme sous-processus et communique via stdin/stdout.

Transport StreamableHTTP : Permet les serveurs MCP distants hébergés publiquement. Utilise SSE pour la communication bidirectionnelle. Les paramètres stateless_http et json_response peuvent limiter les fonctionnalités pour permettre la mise à l’échelle horizontale — le compromis classique entre richesse du protocole et réplication des serveurs.

Guide de référence rapide

Besoin	Solution
Serveur a besoin d’un LLM	Sampling
Retour visuel pendant l’exécution	Logs + progression via Context
Accès fichiers utilisateur ergonomique	Roots
Développement local	Transport STDIO
Serveur hébergé publiquement	Transport StreamableHTTP
Mise à l’échelle horizontale	`stateless_http=True` (avec limitations)

Gardez ce tableau sous la main : c’est la carte de décision du cours entier, et chaque ligne renvoie à une paire concept + tutoriel à relire au moment du besoin réel.

Et dans le protocole d’aujourd’hui

Schéma comparant le protocole avant (initialize, session, requêtes du serveur vers le client, HTTP+SSE) et après la version 2026-07-28 (sans état, _meta, server/discover, requêtes en plusieurs allers-retours, dépréciations), puis les changements du SDK Python v2 et l'ordre de migration

Ce cours (ère 2025, SDK v1)	Version 2026-07-28 et SDK v2
Sampling via `ctx.session.create_message`	Déprécié ; appel direct de l’API du modèle, ou résolveur `Resolve(fn)` renvoyant `Sample(...)`
Logs via `context.info`	Déprécié ; stderr ou OpenTelemetry, module `logging` de Python
Progression via `context.report_progress`	Conservée ; `ctx.report_progress(progress, total, message)`
Roots via `ctx.session.list_roots`	Déprécié ; dossiers par arguments d’outils, URI de ressources ou configuration ; résolveur `ListRoots()`
Poignée de main `initialize`, sessions	Supprimées ; `_meta`, `server/discover`, serveur sans état
Double flux SSE, `stateless_http`, `json_response`	Plus de session ni de reprise ; `subscriptions/listen` ; réglages passés à `run()`

Pour la migration elle-même, la leçon 14 de Introduction au MCP donne l’ordre des sept étapes du guide officiel.

Prochaines étapes

Vous maîtrisez maintenant les aspects avancés de MCP. Pour continuer :

Construire des agents complexes : explorez le cours Introduction aux Agent Skills pour créer des skills Claude Code réutilisables
API complète : le cours Construire avec l’API Claude couvre en détail tous les aspects de l’API, dont une section MCP
Spécification officielle : consultez modelcontextprotocol.io pour la spécification complète et son changelog

Et le meilleur prolongement reste la pratique : prenez un serveur que vous avez construit en introduction, ajoutez-lui des notifications de progression, puis déployez-le en StreamableHTTP ; le passage de vos propres serveurs en production est l’examen final officieux de ce cours.

À vous de jouer

Reprenez le tableau « Ce cours / Version 2026-07-28 » et, pour votre serveur, cochez chaque ligne : ce que vous gardez tel quel, ce que vous migrez, ce que vous abandonnez.
Déployez le serveur du cours en Streamable HTTP et inspectez-le avec l’Inspector MCP en ère « legacy », puis en ère « modern » (après migration v2) : comparez les deux colonnes Protocol.
Passez le quiz officiel sur Claude Academy pour obtenir le badge.

Sources officielles : Model Context Protocol: Advanced topics (Claude Academy) · Registre des dépréciations (2026-07-28) · Changelog 2026-07-28 · What’s new in v2 (SDK Python)

Points clés à retenir

Sampling : le client prête son modèle au serveur — serveurs publics sans clé ni facturation
Notifications : context.info() et context.report_progress() pour les opérations longues
Roots : accès fichiers déclaré par le client, ergonomie et sécurité ensemble
STDIO pour développer, StreamableHTTP pour héberger, stateless_http pour répliquer
Tout cela décrit l’ère 2025 ; en 2026-07-28, sampling, roots et logging sont dépréciés, la poignée de main et les sessions disparaissent, la progression reste
La suite : Agent Skills, la section MCP du grand cours API, et vos serveurs en production