Le top 5 des meilleurs serveurs MCP du moment
Jusqu'alors, malgré toute sa puissance, l'IA ne pouvait pas savoir ce qu'il y avait sur votre ordinateur personnel, les détails spécifiques sur votre entreprise ou vos documents. Mais avec le MCP, pour Model Context Protocol, les différents modèles d'IA peuvent désormais se connecter à diverses sources de données et outils de façon standardisée.
Le MCP fonctionne sur le principe de base du web : une architecture client-serveur. L'hôte est l'application qui communique avec les modèles d'IA, comme Claude. Le client MCP, comme Claude Desktop, ou Cursor, permet de recueillir et d'émettre des requêtes, en JSON-RPC 2. Le serveur MCP, qui peut être déployé en local ou dans le cloud, permet d'accéder à des outils et des sources de données externes.
Des outils choisis faciles d'utilisation
Afin de vous aider à faire votre choix parmi le nombre de serveurs MCP en plein essor, nous en sélectionnons quelques-uns. Actuellement, les tendances les concernant s'articulent autour de quelques domaines comme l'intégration aux outils de productivité ou de collaboration courants. On pense à des plateformes comme Google Workspace et Microsoft Office 365. Il existe également nombre d'outils de développement logiciel, comme GitHub et GitLab, développant des serveurs MCP. Ils permettent de gérer des dépôts, ou encore d'analyser des requêtes de fusion. Autre intérêt : l'interaction et la recherche web. Brave Search par exemple permet de naviguer sur les sites et d'extraire des données.
Pour les choisir, nous faisons davantage confiance aux noms des entreprises comme Playwright, et/ou au nombre d'étoiles du serveur sur GitHub, ou encore à la qualité du site délivrant les MCP. Cela doit permettre, en partie, d'éviter des risques comme la fuite de données ou le bon fonctionnement du LLM. Nous nous intéressons aussi aux serveurs MCP relativement faciles d'utilisation et aux outils permettant, pour la plupart, des actions relativement simples, afin de parler au plus grand nombre.
Cursor comme client MCP
Installer les serveurs MCP en local sur la machine nécessite souvent de suivre les indications sur GitHub. Cela demande de copier le code source approprié, d'installer les dépendances et de mettre en place les éléments additionnels.
Dans notre cas, nous avons choisi Cursor comme client MCP. Nous récupérons le fichier JSON de configuration sur GitHub par exemple, ou en passant par le site de Cursor. Il est ensuite intégré dans un dossier .cursor et un fichier mcp.json. Notons que nous avons préalablement configuré l'éditeur basé sur l'IA dans la section "Settings". Objectif, notamment : décider ou non de la participation de modèles comme Claude 4 Sonnet ou de GPT-4.1. Indiquons que les prompts s'effectuent via un chat.
1. Filesystem
Le serveur Filesystem MCP permet de lire, d'obtenir des métadonnées ou d'écrire des fichiers. Il sert aussi à créer, lister, déplacer, rechercher ou supprimer des répertoires. Pour le mettre en place, il demande la spécification d'un répertoire dans le fichier d'installation JSON. Notons que celui-ci utilise la commande npx (Node Package eXecute). Elle permet d'exécuter directement des packages Node.js, sans les installer de manière globale sur votre machine ou localement dans votre projet. Dans ce cas, cela donne :
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/bruno/bureau",
"/path/to/other/allowed/dir"
]
}
Notons que le fichier "mcp.json" en question doit commencer par : "mcpServers": {
Ce serveur MCP est ainsi relativement facile d'installation.
Nous pouvons par exemple lui demander de créer un dossier avec un fichier. Il suffit de lui mentionner cela en langage simple dans le chat. Nos tests sont concluants. La période de latence est assez courte.
2. Playwright
Le serveur MCP Playwright interagit avec les pages web, réalise des captures d'écran, génère du code de test, ou encore exécute du JavaScript dans un environnement de navigation réel. Nous l'avons mis en place aisément, en passant par les outils proposés par Cursor. Le code est celui-ci :
"Playwright": {
"command": "npx @playwright/mcp@latest",
"env": {}
},
Nous l'avons sollicité afin d'effectuer une capture d'écran d'une page Web. Après quelques calculs, il propose celle-ci, dans le chemin spécifié, avec le nom du fichier. La page a été copiée dans son intégralité.
(Playwright-serveur-MCP)
La facilité d'installation de ce serveur et sa polyvalence sont appréciables.
3. Browserbase
Le serveur Browserbase est capable d'extraire des données structurées du Web, ou encore de naviguer, de cliquer et d'identifier les formulaires à remplir. Son installation demande de renseigner une clé API et un Project_ID. Nous lui avons par exemple demandé de repérer les formulaires à remplir pour un site Web en particulier :
Le résultat est satisfaisant. La fonction copie d'écran s'est avérée moins concluante. Ce type de serveur peut être intéressant, notamment dans une perspective SEO, avec la gestion des données structurées.
4. Stripe
Le serveur Stripe MCP se connecte aux services de traitement des paiements de Stripe. Il permet de créer un nouveau client, produit, prix, lien de paiement, de mettre à jour une facture existante, ou encore de créer un nouveau coupon. Son installation nécessite la "clé secrète" Stripe, à récupérer sur le site en question.
Nous avons demandé au serveur MCP de créer un profil client avec le nom et l'e-mail associés. Après une petite période de latence, les informations demandées apparaissent bien sur le site destiné au paiement par internet.
Ce serveur doit ainsi permettre de rendre des opérations concernant l'intégration des paiements moins chronophages.
5. GitHub
Le serveur GitHub MCP permet d'automatiser des flux de travail et des processus, ou encore d'extraire et d'analyser des données à partir de référentiels GitHub. Sur le fichier JSON d'installation, la commande "docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server" signifie, en termes simples : télécharge et lance une application portable et temporaire de GitHub, en lui donnant un mot de passe pour qu'elle puisse travailler. Nous demandons au serveur de corriger du code :
Il s'exécute et donne des explications simples. Les développeurs qui utilisent des outils d'IA pour coder apparaissent comme une cible de choix pour ce style de serveur.