Comment utiliser des serveurs MCP avec des LLM locaux
Apprenez à connecter des serveurs MCP à des modèles OpenAI avec des captures d’écran.
Ce guide étape par étape vous montre comment connecter Model Context Protocol (MCP) des serveurs à des LLM locaux comme Qwen ou Gemma, afin que tout modèle que vous exécutez puisse appeler des outils et services externes via MCP. Connecter MCP à un modèle local lui permet d’utiliser en toute sécurité vos fichiers, applications, bases de données et outils locaux au lieu de discuter uniquement de mémoire, afin de créer un assistant IA plus utile, privé et interchangeable, capable d’agir sur votre environnement réel.
Nous utiliserons les dépôts open source Unsloth et llama.cpp car ce sont des frameworks populaires pour l’inférence et le déploiement de modèles locaux. MCP fonctionne avec les modèles GGUF locaux et les modèles des fournisseurs. Nous montrerons aussi comment plusieurs serveurs MCP peuvent être utilisés.
Les outils MCP fonctionnent parallèlement à d’autres capacités du modèle telles que l’exécution de code et recherche web, ainsi un seul modèle peut rechercher sur le web, exécuter du code et appeler vos services connectés dans le même fil de conversation.
Cas d’utilisation
Une fois qu’un serveur MCP est connecté, vous pouvez demander à votre modèle local d’effectuer de nombreuses tâches automatisées. Quelques exemples :
Rechercher dans les docs : « Trouve la documentation pertinente et résume les étapes de configuration. » - Context7 peut être utilisé.
Analyser une base de code : « Fais la cartographie de ce dépôt et explique où se déroulent l’authentification, la facturation et l’accès aux données. » - Le MCP officiel GitHub et GitMCP peuvent être utilisés pour analyser les dépôts.
Rechercher sur le web avec des embeddings - Le serveur MCP d’Exa peut être utilisé pour des recherches sémantiques sur le web avec prise en charge d’embeddings contextuels.
Déboguer les interfaces utilisateur des sites web - Les serveurs MCP Playwright et Chrome DevTools peuvent être utilisés pour piloter des sites web afin de trouver des correctifs aux problèmes.
Démarrage rapide
Nous utiliserons deux méthodes pour connecter votre modèle local sur votre appareil aux serveurs MCP. Les deux utilisent des packages open source : Unsloth et llama.cpp pour exécuter, servir et déployer votre modèle.
Guide MCP UnslothGuide MCP Llama.cpp
🦥 Guide Unsloth
Dans cet exemple, nous utiliserons Unsloth pour connecter n’importe quel modèle local comme Qwen3.6 ou Gemma 4 avec les serveurs MCP : Vercel, Context7, Exa et Hugging Face. Nous demanderons ensuite à un modèle ce qu’il peut faire avec cela. Les mêmes étapes fonctionnent pour n’importe quel serveur MCP.
Configurer Unsloth
La manière la plus simple de commencer est d’installer l’application Unsloth Desktop . Elle prend en charge MacOS, Linux, Windows, NVIDIA, AMD, Intel et les configurations CPU.
Ou, si vous préférez l’installation manuelle :
MacOS, Linux, WSL :
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | shWindows PowerShell :
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iexVoir ici pour des instructions détaillées.
Activer MCP
Cliquez sur « MCP » dans la barre d’outils du chat.

Unsloth Studio prend par défaut en charge MCP pour Context7, Exa et Hugging Face. Activer Exa recherche web désactivera l’outil de recherche par défaut que nous avons.
Ajout de serveurs MCP personnalisés
Pour ajouter le serveur MCP Vercel, cliquez sur « Ajouter un MCP personnalisé », et une fenêtre contextuelle s’affichera :

Renseignez les détails du serveur :
Nom d’affichage : une étiquette conviviale, par exemple
Vercel.URL : le point de terminaison de base du serveur, par exemple
https://mcp.vercel.com.Choisissez ci-dessous une méthode d’authentification.
Pour les serveurs qui nécessitent une authentification via le navigateur (GitHub, Linear, Vercel, etc.), activez Utiliser la connexion OAuth. Une fenêtre de navigateur s’ouvrira lors de la première connexion afin que vous puissiez autoriser Unsloth.
Pour les serveurs qui s’authentifient avec un jeton, laissez OAuth désactivé et cliquez sur Ajouter un en-tête sous En-têtes personnalisés. Ajoutez un Authorization en-tête avec votre jeton :

Tester et ajouter
Cliquez sur Tester la connexion pour confirmer qu’Unsloth peut atteindre le serveur. Une fois que cela réussit, cliquez sur Ajouter le serveur pour l’enregistrer.
Si Tester la connexion l’opération échoue, vérifiez que l’URL est bien le point de terminaison de base du serveur (et non une page de documentation) et que votre méthode d’authentification est correcte. Voir le dépannage ci-dessous.

Vérifier les outils chargés
Le serveur apparaît maintenant dans la liste des serveurs MCP. Unsloth récupère automatiquement ses outils et affiche une confirmation, par exemple « Vercel » actualisé (18 outils).
Chaque serveur dispose de contrôles pour basculer son activation/désactivation, actualiser ses outils, modifier le, ou supprimer le. Assurez-vous que le sélecteur du serveur et le Utiliser les serveurs MCP sélecteur principal sont activés, puis fermez la boîte de dialogue.
Il sera mis en évidence s’il est activé. Vous pouvez aussi les désactiver en cliquant simplement dessus à nouveau.

Utilisez-le dans le chat
Choisissez n’importe quel modèle dans la Select model liste déroulante et commencez à discuter. Le modèle peut désormais appeler de lui-même les outils du serveur lorsque votre demande l’exige.
Ci-dessus, un modèle local gemma-4-E2B-it-GGUF a été invité « Pouvez-vous utiliser le serveur Vercel MCP ? » et a indiqué les actions qu’il peut effectuer : gestion des projets, analyse des journaux, सूची des équipes, génération de liens d’accès, vérification des domaines et recherche dans la documentation de Vercel.

Utilisation de plusieurs serveurs MCP
Que diriez-vous d’appeler plusieurs serveurs MCP, comme 3 ? Nous utiliserons les serveurs MCP fournis par défaut dans Unsloth Studio : Exa, Context7 et Hugging Face, et activerons les 3.
Si vous demandez « Unsloth peut-il prendre en charge le fine-tuning de Qwen », Exa fournira de très bons détails à ce sujet :

Ensuite, en suivi : « Recherche dans la documentation Unsloth comment faire cela », et Context7 est utilisé pour les docs :

Ensuite, tapez « Recherche Hugging Face pour les modèles unsloth/Qwen », et le serveur MCP de Hugging Face sera appelé :

Autre exemple de cas d’utilisation spécifique
Une fois qu’un serveur est connecté, demandez au modèle d’effectuer un vrai travail en langage naturel. Quelques exemples avec le serveur Vercel :
Déboguer une compilation échouée: « Récupère les journaux de build de mon dernier déploiement et dis-moi pourquoi il a échoué. »
Vérifier l’état du déploiement: « Liste mes déploiements les plus récents et leur état. »
Rechercher dans la documentation: « Recherche dans la documentation Vercel comment configurer un domaine personnalisé. »
Recherche de domaine: «
myproject.devest-il disponible, et combien cela coûterait-il ? »
🦙 Guide Llama.cpp
Démarrer llama-server avec un GGUF
Nous utilisons Gemma 4 GGUF E4B dans cet exemple :
Pour le modèle Gemma 4 26B-A4B plus grand :
Pour d’autres ajustements des paramètres d’inférence, consultez notre guide Gemma 4.
Vous pouvez tester le serveur :
Créer un sandbox de système de fichiers MCP
Copiez le chemin absolu. Créez un dossier de projet séparé pour votre hôte MCP :
Créer server_config.json:
Remplacez le chemin par le chemin réel de votre espace de travail. La mcp-cli d’IBM utilise la même server_config.json structure et la même npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allowed/files configuration du système de fichiers.
Exécuter un hôte MCP en terminal avec llama.cpp
Utilisez le mcp-cli; c’est un client/hôte MCP en ligne de commande avec mode chat, découverte d’outils et prise en charge de fournisseurs OpenAI compatibles personnalisés. Sa documentation recommande uvx mcp-cli --help, la prise en charge des projets server_config.json, et la prise en charge à l’exécution de fournisseurs OpenAI compatibles personnalisés via --api-base et --api-key.
mcp-cli nécessite un fichier de configuration pour démarrer. Il faut donc ajouter une étape pour le créer. Par exemple :
Ensuite, exécutez :
Puis essayez :
Puis :
mcp-cli a la confirmation des appels d’outils activée par défaut, vous devriez donc voir des invites avant l’exécution des outils.
Exemple de code complet :
Dépannage
Si un serveur ne parvient pas à se connecter ou que ses outils n’apparaissent pas, vérifiez que l’URL est bien le point de terminaison de base du serveur (par ex. https://mcp.vercel.com), et non une page de documentation ou un tableau de bord. Pour les serveurs OAuth, terminez la connexion dans le navigateur lorsqu’elle s’ouvre ; pour les serveurs basés sur un jeton, vérifiez le Authorization en-tête et que le jeton est valide.
Cliquez sur Actualiser si les outils n’apparaissent pas après la connexion, et assurez-vous que le sélecteur individuel du serveur et le Utiliser les serveurs MCP sélecteur principal sont activés.
Notes de sécurité
Ne connectez que des serveurs MCP en lesquels vous avez confiance. Examinez les autorisations demandées et gardez la confirmation humaine activée pour les actions qui lisent des données privées, modifient des déploiements, achètent des domaines ou modifient des projets. Soyez particulièrement prudent lorsque vous combinez des serveurs MCP avec la recherche web ou d’autres outils, car du contenu injecté dans l’invite peut tenter de déclencher des appels d’outils indésirables.
Serveurs MCP populaires
Voici une liste de quelques serveurs MCP populaires et utiles auxquels vous pouvez vous connecter :
GitHub MCP
Dépôts, problèmes, PR, recherche de code, Actions
MCP officiel GitHub avec configuration distante et locale, couvrant les dépôts, problèmes, pull requests, Actions, sécurité du code et plus encore. (GitHub)
Context7
Docs et exemples de bibliothèque à jour
Récupère la documentation actuelle et spécifique à la version pour les assistants de code au lieu de s’appuyer sur des données d’entraînement obsolètes. Utilise https://mcp.context7.com/mcp. (GitHub)
Notion MCP
Docs, notes, tâches, connaissances de projet
Idéal pour les équipes utilisant Notion pour les spécifications, PRD, feuilles de route ou notes. L’hôte MCP peut lire et écrire le contenu de l’espace de travail. (Notion Developers)
Slack MCP
Recherche dans les conversations d’équipe
Permet aux outils IA d’interroger les messages, canaux, fichiers, fils de discussion et informations des membres Slack ; les actions dépendent des autorisations. (Slack)
Linear MCP
Problèmes, projets, flux de travail produit
MCP distant officiel pour trouver, créer et mettre à jour les problèmes, projets, commentaires et objets associés dans Linear. (Linear)
Vercel MCP
Déploiements, journaux, docs, domaines
Utile pour les flux de travail frontend/web : inspecter les déploiements, journaux, docs et le contexte du projet. Vérifiez d’abord la compatibilité du client. (Vercel)
Sentry MCP
Débogage en production
Aide les agents à inspecter les problèmes, traces, erreurs et données de performance Sentry dans des workflows de développement avec intervention humaine. (GitHub)
MCP du système de fichiers / fichiers locaux
Fichiers de projet locaux
Utile pour les configurations de LLM locaux, généralement via stdio. Les serveurs de référence doivent de préférence être considérés comme des exemples ou des points de départ. (GitHub)
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