{"title":"Qu'est-ce que MCP ?","slug":"what-is-mcp","category":"mcp","summary":"Le Model Context Protocol permet aux LLM d'appeler des outils externes. Synapse expose 79 outils via le serveur MCP officiel.","audience":["human","llm"],"tags":["mcp","intro","overview"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":624,"read_minutes":3,"llm_context":"MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.\nSynapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)\n79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility\n3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)\nSupported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client\nTool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header\n","lang":"fr","translated":true,"requested_lang":"fr","content_markdown":"\n# Qu'est-ce que MCP ?\n\nLe **Model Context Protocol (MCP)** est un standard ouvert d'Anthropic (2024) qui\npermet aux LLM d'appeler des outils externes de manière structurée. Au lieu de coller\nla documentation de l'API dans le prompt, vous enregistrez des outils auprès du\nserveur MCP, et le LLM les appelle au besoin — comme du function calling, mais\nstandardisé et indépendant du client.\n\n## Serveur MCP Synapse\n\nSynapse fournit un serveur MCP officiel (`synapse-mcp-api` sur npm) qui expose\n**79 outils** couvrant toutes les fonctionnalités Synapse :\n\n| Catégorie | Outils | Nombre |\n|----------|-------|-------|\n| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |\n| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |\n| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |\n| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |\n| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |\n| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |\n| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |\n| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |\n| Utility | time, calc, random | 3 |\n| Visualization | graph, tags, compact | 3 |\n| Sharing | share, list, revoke | 3 |\n| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |\n| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |\n| **Total** | | **79+** |\n\n## Comment ça marche\n\n```\n┌──────────────────┐ MCP protocol ┌──────────────────┐ HTTP ┌──────────┐\n│ LLM Client │ ◀─────────────────▶│ Synapse MCP │ ─────────▶ │ Synapse │\n│ (Claude/Cursor) │ (stdio/SSE/WS) │ Server │ │ API │\n└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────┘\n```\n\n1. Vous configurez votre client LLM (Claude Desktop, Cursor, etc.) pour utiliser le serveur MCP Synapse\n2. Le client démarre le serveur MCP (via `npx -y synapse-mcp-api@latest`)\n3. Le serveur MCP se connecte à l'API Synapse en utilisant votre Mind Key\n4. Le LLM voit les 79 outils comme des fonctions natives qu'il peut appeler\n5. Quand le LLM a besoin de se souvenir de quelque chose, il appelle `memory_store` — le serveur MCP traduit cela en `POST /memory` sur Synapse\n\n## Transports\n\nLe serveur MCP Synapse prend en charge trois transports :\n\n### stdio (local, recommandé pour desktop)\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"synapse\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"synapse-mcp-api@latest\"],\n \"env\": {\n \"SYNAPSE_MIND_KEY\": \"mk_...\",\n \"SYNAPSE_URL\": \"https://synapse.schaefer.zone\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### HTTP/SSE (distant, multi-tenant)\n\nConnectez votre client MCP à :\n\n```\nURL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\n```\n\n### WebSocket (mobile, haut volume)\n\n```\nURL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY\n```\n\n## Tool Profiles (v1.4.0)\n\nPour réduire la surcharge de tokens pour les LLM plus petits, le serveur MCP prend en\ncharge trois profils d'outils :\n\n| Profil | Outils | Tokens | Idéal pour |\n|---------|-------|--------|----------|\n| `minimal` | 8 (dispatch composite) | ~500 | LLM auto-hébergés avec ≤8k de contexte |\n| `standard` | 25 (nommés) | ~2 500 | LLM de taille moyenne (Claude Haiku, GPT-3.5) |\n| `full` | 119 (tous) | ~8 250 | Grands LLM (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — par défaut |\n\nContrôlez via :\n\n- Variable d'env : `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`\n- En-tête : `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`\n\n## Clients pris en charge\n\n- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — application desktop d'Anthropic\n- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — agent de codage terminal\n- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — IDE alimenté par IA\n- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — assistant de codage IA open source\n- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — extension VS Code\n- Tout client compatible MCP\n\n## Pourquoi utiliser MCP plutôt que l'API directe ?\n\n| Approche | Avantages | Inconvénients |\n|----------|------|------|\n| API directe | Simple, pas de couche supplémentaire | Le LLM doit connaître les URLs, en-têtes, auth |\n| MCP | Le LLM voit des outils natifs, pas de mémorisation d'URL | Processus serveur MCP supplémentaire |\n\nPour la plupart des cas d'usage d'agents LLM, MCP est le meilleur choix — le LLM n'a\npas besoin de mémoriser les chemins d'API ou les schémas d'auth.\n\n## Prochaines étapes\n\n- [Configuration Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — config en 2 minutes\n- [Configuration Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — intégration terminal\n- [Client MCP personnalisé](/docs/mcp/custom-client) — construisez le vôtre\n","content_html":"

Qu'est-ce que MCP ?

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Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert d'Anthropic (2024) qui\npermet aux LLM d'appeler des outils externes de manière structurée. Au lieu de coller\nla documentation de l'API dans le prompt, vous enregistrez des outils auprès du\nserveur MCP, et le LLM les appelle au besoin — comme du function calling, mais\nstandardisé et indépendant du client.

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Serveur MCP Synapse

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Synapse fournit un serveur MCP officiel (synapse-mcp-api sur npm) qui expose\n79 outils couvrant toutes les fonctionnalités Synapse :

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CatégorieOutilsNombre
Memoryrecall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export22
Chatpoll, reply, status, history, unread, send, upload7
Schedulercron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete8
Taskstask_list, task_get, task_create, task_update4
Scriptsscript_list, script_get, script_info, script_store, script_delete5
Computerscomputer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete9
Pushvapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test4
User/Mindregister, login, minds_list, mind_create, mind_delete5
Utilitytime, calc, random3
Visualizationgraph, tags, compact3
Sharingshare, list, revoke3
Webhooksregister, list, get, update, delete5
Browsernew, navigate, click, type, screenshot, close6
Total79+
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Comment ça marche

\n
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐\n│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │\n│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │\n└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
    \n
  1. Vous configurez votre client LLM (Claude Desktop, Cursor, etc.) pour utiliser le serveur MCP Synapse
    2. \n
  2. Le client démarre le serveur MCP (via npx -y synapse-mcp-api@latest)
    3. \n
  3. Le serveur MCP se connecte à l'API Synapse en utilisant votre Mind Key
    4. \n
  4. Le LLM voit les 79 outils comme des fonctions natives qu'il peut appeler
    5. \n
  5. Quand le LLM a besoin de se souvenir de quelque chose, il appelle memory_store — le serveur MCP traduit cela en POST /memory sur Synapse
    6. \n
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Transports

\n

Le serveur MCP Synapse prend en charge trois transports :

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stdio (local, recommandé pour desktop)

\n
{\n  "mcpServers": {\n    "synapse": {\n      "command": "npx",\n      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],\n      "env": {\n        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",\n        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"\n      }\n    }\n  }\n}

HTTP/SSE (distant, multi-tenant)

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Connectez votre client MCP à :

\n
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (mobile, haut volume)

\n
URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

Tool Profiles (v1.4.0)

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Pour réduire la surcharge de tokens pour les LLM plus petits, le serveur MCP prend en\ncharge trois profils d'outils :

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ProfilOutilsTokensIdéal pour
minimal8 (dispatch composite)~500LLM auto-hébergés avec ≤8k de contexte
standard25 (nommés)~2 500LLM de taille moyenne (Claude Haiku, GPT-3.5)
full119 (tous)~8 250Grands LLM (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — par défaut
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Contrôlez via :

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Clients pris en charge

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Pourquoi utiliser MCP plutôt que l'API directe ?

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ApprocheAvantagesInconvénients
API directeSimple, pas de couche supplémentaireLe LLM doit connaître les URLs, en-têtes, auth
MCPLe LLM voit des outils natifs, pas de mémorisation d'URLProcessus serveur MCP supplémentaire
\n

Pour la plupart des cas d'usage d'agents LLM, MCP est le meilleur choix — le LLM n'a\npas besoin de mémoriser les chemins d'API ou les schémas d'auth.

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Prochaines étapes

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