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A demo MCP server that connects an AI to external systems by exposing Python functions as tools and data as resources, using the stdio transport.

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A demo MCP server that connects an AI to external systems by exposing Python functions as tools and data as resources, using the stdio transport.

README

MCP-Intro

Le therme MCP signifie, Model Context Protocol, c'est un open-source qui va connecter une IA a des systèmes externe, ou a des donées locale. Le MCP se divise en 3 catégorie:

  • Host
  • Client
  • Server

Un hôte MCP, c'est celui qui va gérer les connecions vers un ou plusieurs serveurs MCP. Le Client MCP lui est un composant, généralement intégré a une application hôte. Le serveur MCP, lui, il attend des requêtes et y répond en exposant des outils, des ressources, et éventuellement des prompts.

Une fonction Python devient un outil(tool) MCP quand il exposé/déclaré par le serveur lui-même. La ressource, c'est une donnée exposé pour l'agent en lecture seule.

La différence entre les outils (tools) et les ressouces dans le MCP réside dans le contrôle d'exécution. les outils sont contrôlés par le modèle d'IA (LLM) alors que les ressources sont controlées par l'application hôte (le client) Pour résumé, les outils (tools) c'est une action (écriture/exécution) et les ressources, c'est le contexte (lecture seulement)

Un serveur ne doit exposer le strict nécessaire car c'est un point de sécurité important pour: -la prévention d'injection et abus -sécurisation des donées

Mode d'emploi du Serveur MCP

Lancement en mode Production (stdio)

Pour démarrer le serveur de programmation en arrière-plan via le transport stdio (utilisé par les clients comme Claude Desktop ou un futur agent) :

python server/learning_server.py

Procédure de Test MCP

Ce guide documente la configuration des prérequis, ainsi que la procédure de test pour valider le bon fonctionnement de votre serveur MCP.

1. Prérequis système

Avant de pouvoir lancer les tests, assurez-vous que votre environnement dispose des outils suivants :

Node.js & npx

L'inspecteur officiel d'Anthropic nécessite l'outil npx fourni avec Node.js.

  • Vérification : node -v et npx -v
  • Installation (si absent) : Téléchargez la version LTS sur nodejs.org ou utilisez votre gestionnaire de paquets (ex: brew install node sur macOS).

Environnement Virtuel Python

Le serveur utilise les dépendances du dossier local .venv. Pensez à l'activer dans votre terminal :

  • macOS / Linux : source .venv/bin/activate
  • Windows : .venv\Scripts\activate

2. Phase Tests

L'MCP Inspector est l'outil visuel officiel d'Anthropic pour inspecter les schémas de données, exécuter des outils et lire des ressources en mode stdio. Il permet d'isoler les tests du serveur avant de le connecter à un agent comme Claude Desktop.

Lancer l'inspecteur

Depuis la racine de votre projet (avec votre environnement virtuel actif), exécutez la commande suivante :

npx @modelcontextprotocol/inspector python server/learning_server.py

Résultat des Tests

Une fois connecté, vous pouvez apercevoir les outils et les ressources qui ont été implantés dans le serveur MCP :

Capture d’écran 2026-07-15 à 16 11 47 ---

from github.com/Hugol4ka/mcp-intro

Installing Intro

This server has no published package — it is built from source. Open the repository and follow its README.

▸ github.com/Hugol4ka/mcp-intro

FAQ

Is Intro MCP free?

Yes, Intro MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.

Does Intro need an API key?

No, Intro runs without API keys or environment variables.

Is Intro hosted or self-hosted?

Self-hosted: the server runs locally on your machine via the install command above.

How do I install Intro in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?

Open Intro on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.

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