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À propos des serveurs MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole ouvert qui crée des connexions standardisées entre les applications d’IA et des services externes, comme la documentation. Mintlify génère un serveur MCP à partir de votre documentation, en préparant votre contenu pour un écosystème d’IA plus vaste dans lequel n’importe quel client MCP comme Claude, Cursor, Goose, ChatGPT et d’autres peut se connecter à votre documentation. Votre serveur MCP expose un outil de recherche permettant aux applications d’IA d’interroger votre documentation. Vos utilisateurs doivent connecter votre serveur MCP à leurs outils.

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Fonctionnement des serveurs MCP

Lorsqu’un outil d’IA est connecté à votre serveur MCP de documentation, cet outil peut rechercher directement dans votre documentation au lieu d’effectuer une recherche générique sur le web en réponse à la requête d’un utilisateur. Votre serveur MCP donne accès à tout le contenu indexé de votre site de documentation.
  • Le LLM peut rechercher de manière proactive dans votre documentation pendant qu’il génère une réponse, et pas seulement lorsqu’on le lui demande explicitement.
  • Le LLM détermine quand utiliser l’outil de recherche en fonction du contexte de la conversation et de la pertinence de votre documentation.
  • Chaque appel d’outil a lieu pendant le processus de génération, de sorte que le LLM recherche des informations à jour dans votre documentation pour générer sa réponse.
Certains outils d’IA comme Claude prennent en charge à la fois MCP et Skills. MCP donne à l’IA accès au contenu de votre documentation, tandis que les Skills indiquent à l’IA comment utiliser ce contenu efficacement. Ils sont complémentaires. MCP fournit les données et les Skills fournissent les instructions.
Les outils d’IA peuvent rechercher sur le web, mais MCP offre des avantages spécifiques pour la documentation.
  • Accès direct à la source : La recherche sur le web dépend de ce que les moteurs de recherche ont indexé, ce qui peut être obsolète ou incomplet. MCP interroge directement votre documentation indexée la plus à jour.
  • Flux de travail intégré : MCP permet à l’IA de rechercher pendant la génération de la réponse plutôt que d’effectuer une recherche web séparée.
  • Aucun bruit de recherche : Les algorithmes de référencement (SEO) et de classement influencent les résultats de la recherche sur le web. MCP accède directement au contenu de votre documentation.

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Accéder à votre serveur MCP

Les serveurs MCP ne peuvent être générés que pour de la documentation publique. La documentation protégée par une authentification d’utilisateur final ne peut pas générer de serveur MCP.
Mintlify génère automatiquement un serveur MCP pour votre documentation et l’héberge à l’URL de votre documentation avec le chemin /mcp. Par exemple, le serveur MCP de Mintlify est disponible à l’adresse https://mintlify.com/docs/mcp. Vous pouvez afficher et copier l’URL de votre serveur MCP sur la page du serveur MCP dans votre Dashboard.
Page du serveur MCP dans le Dashboard.
Les serveurs MCP hébergés utilisent le chemin /mcp dans leur URL. Les autres éléments de navigation ne peuvent pas utiliser le chemin /mcp.

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Filtrage du contenu et indexation

Votre serveur MCP effectue des recherches dans le contenu que Mintlify indexe à partir de votre référentiel de documentation. Le traitement des fichiers et l’indexation pour la recherche déterminent le contenu disponible via votre serveur MCP.

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Traitement des fichiers avec .mintignore

Si des fichiers correspondent aux modèles définis dans .mintignore, Mintlify ne les traite pas et ne les indexe pas. Ces fichiers ne sont pas disponibles via votre serveur MCP.

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Indexation pour la recherche avec docs.json

Par défaut, Mintlify n’indexe, pour la recherche via votre serveur MCP, que les pages incluses dans la navigation de votre docs.json. Mintlify exclut les pages masquées (pages qui ne figurent pas dans votre navigation) de l’index de recherche, sauf si vous choisissez d’indexer toutes les pages. Pour inclure les pages masquées dans les résultats de recherche de votre serveur MCP, ajoutez la propriété seo.indexing à votre docs.json. 
"seo": {
    "indexation": "all"
}
Pour exclure une page donnée de l’indexation par les moteurs de recherche, ajoutez noindex: true à son frontmatter. 
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title: "Page cachée"
description: "Cette page ne figure pas dans la navigation et n'est pas accessible via la recherche."
noindex: true
---

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Utiliser votre serveur MCP

Vos utilisateurs doivent connecter votre serveur MCP à leurs outils d’IA préférés.
  1. Rendez l’URL de votre serveur MCP publique.
  2. Les utilisateurs copient l’URL de votre serveur MCP et l’ajoutent à leurs outils.
  3. Les utilisateurs accèdent à votre documentation depuis leurs outils.
Voici quelques façons d’aider vos utilisateurs à se connecter à votre serveur MCP :

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Exemple : connexion au serveur MCP de Mintlify

Connectez-vous au serveur MCP de Mintlify pour rechercher sur ce site de documentation depuis votre outil d’IA préféré. Vous obtiendrez ainsi des réponses plus précises sur l’utilisation de Mintlify dans votre environnement local, et vous verrez comment aider vos utilisateurs à se connecter à votre serveur MCP.

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Utiliser plusieurs serveurs MCP

Les utilisateurs peuvent connecter plusieurs serveurs MCP à leurs outils d’IA. Les serveurs MCP connectés ne consomment pas de contexte tant que l’IA n’appelle pas un outil de recherche. L’IA décide quand lancer une recherche en fonction de la pertinence de la requête, elle ne cherche donc pas sur chaque serveur connecté pour chaque question. Lorsque l’IA effectue une recherche, chaque requête renvoie plusieurs résultats qui s’ajoutent au contexte de la conversation. Si l’IA interroge plusieurs serveurs pour une seule question, cela peut consommer une quantité importante de contexte. Bonnes pratiques pour utiliser plusieurs serveurs MCP :
  • Connectez uniquement les serveurs MCP pertinents pour votre travail en cours.
  • Formulez des prompts précis afin que l’IA interroge le serveur le plus pertinent.
  • Déconnectez les serveurs que vous n’utilisez pas activement pour réduire la consommation potentielle de contexte.