Quels sont les différents types de serveurs MCP, et lesquels sont importants pour une équipe de localisation ?

Dernière mise à jour : 9 septembre 2026

Quels sont les principaux types de serveurs MCP et leurs utilisations ?

Il est préférable de classer les serveurs MCP selon trois axes : leur emplacement, les personnes qui les entretiennent et le système qu’ils exposent. Chaque axe modifie la façon dont une équipe installe, sécurise et paie le serveur.

• Serveurs locaux (stdio) – s’exécutent comme un processus enfant de l’hôte IA sur la même machine et communiquent via une entrée/sortie standard sans saut réseau. Les serveurs de référence Filesystem et Git, ainsi que l’image Docker smartling-cli-mcp de Smartling, sont des serveurs locaux. Leur usage est tout ce qui nécessite un accès direct au disque local : lire des fichiers de ressources, pousser un strings.json vers un projet de traduction, ramener les fichiers traduits dans un dépôt.
• Serveurs distants (HTTP streamable) – fonctionnent sur le nuage du fournisseur, acceptent HTTP POST avec des événements optionnels envoyés par le serveur, et servent généralement plusieurs clients en même temps. La spécification MCP recommande OAuth pour l’authentification, c’est pourquoi le serveur distant de Smartling a déplacé de nouvelles connexions vers OAuth 2.1 le 3 août 2026 et que le serveur hébergé de GitHub s’authentifie via GitHub. Leur utilisation consiste à partager les données de la plateforme : les glossaires d’une équipe, la mémoire de traduction, les projets, les tâches, les problèmes ou les pull requests.
• Serveurs de référence - les sept implémentations dans modelcontextprotocol/servers, sous licence Apache 2.0 (nouveau code) et MIT (code existant), elles sont donc libres d'exécution et de modification. Le fichier README précise qu'il s'agit d'exemples pédagogiques et non de solutions prêtes à la production, ce qui en fait un bon point de départ pour apprendre le protocole, mais une solution inappropriée à présenter à une équipe de sécurité comme une intégration finalisée.
• Serveurs construits par un fournisseur – serveurs de production qu’une entreprise expédie pour son propre produit et inscrits dans le registre officiel MCP ou dans un répertoire client tel que le répertoire de connecteurs de Claude. GitHub, Sentry, Brave et Smartling en publient chacun un. Leur usage consiste à permettre à un agent IA d’agir à l’intérieur de ce produit avec le modèle de permissions du fournisseur au lieu d’une clé API extraite.
• Serveurs personnalisés - serveurs qu'une équipe écrit avec l'un des dix SDK officiels (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby, PHP) pour exposer une base de données interne, un magasin de contenu ou un flux de travail propriétaire. Leur usage est la longue traîne : tout ce qu’aucun fournisseur n’a encore emballé, comme une base de données terminologique interne qu’une équipe de localisation veut qu’un agent interroge.

Le paysage des serveurs MCP en chiffres

Comment construire un serveur MCP en Python ou dans un autre langage?

La création d'un serveur MCP est une tâche en cinq étapes que la plupart des équipes peuvent prototyper en une journée, car le SDK gère la couche de protocole JSON-RPC 2.0 et le développeur n'écrit que les outils.

1. Choisissez un transport avant d’écrire du code – choisissez stdio si le serveur a besoin des fichiers locaux de l’utilisateur ou s’il ne doit servir qu’un seul client, et Streamable HTTP s’il peut servir une équipe à partir d’une infrastructure partagée. Cette décision détermine le modèle d’authentification, donc il passe en premier.
2. Installez le SDK officiel correspondant à votre langage : le SDK Python MCP, le SDK TypeScript et huit autres SDK officiels sont disponibles sous l’organisation GitHub modelcontextprotocol. Les serveurs de référence Python tels que mcp-server-git s'exécutent avec uvx mcp-server-git ou pip install mcp-server-git, qui sert également d'exemple fonctionnel à lire avant d'écrire le vôtre.
3. Définissez des outils avec des schémas d'entrée typés : chaque outil a besoin d'un nom unique, d'une description que le modèle lira pour décider quand l'appeler et d'un schéma JSON pour ses arguments. Un outil de localisation pourrait être lookup_glossary_term avec un term et locale requis, comme le serveur de Smartling expose la recherche de glossaire comme un outil distinct.
4. Enregistrez le serveur dans un hôte MCP et testez-le – ajoutez le serveur à Claude claude_desktop_config.jsonDesktop, Curseurs mcp.json, ou codes .vscode/mcp.jsonVS , Puis confirmez que les outils apparaissent dans la liste d’outils du client. Le MCP Inspector dans l’organisation modelcontextprotocol vous permet d’appeler des outils directement sans modèle dans la boucle.
5. Ajoutez l'authentification et publiez : pour les serveurs distants, implémentez OAuth comme le recommande la spécification, puis inscrivez le serveur dans le registre officiel MCP afin que les hôtes et les répertoires puissent le découvrir. Les serveurs de référence publient depuis l'interface de configuration avec une publication de confiance OIDC et sans jetons d'enregistrement, un modèle à copier pour la sécurité de la chaîne d'approvisionnement.

La création d'un serveur MCP personnalisé convient aux équipes qui...

• Avoir un système interne qu'aucun fournisseur n'a encore intégré, comme une base de données terminologique propriétaire, un CMS interne ou une exportation de mémoire de traduction héritée.
• J’ai déjà fait tourner de l’ingénierie en Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby ou PHP, puisqu’un SDK officiel existe pour chacun.
• Besoin d’une portée d’outil plus étroite que celle offerte par un serveur fournisseur, par exemple un accès en lecture seule à un seul schéma Postgres plutôt qu’à un connecteur de base de données complet.
• Peut être propriétaire de l'audit de sécurité, car un serveur personnalisé n'hérite d'aucune des vérifications auxquelles un serveur fournisseur répertorié dans un registre a été soumis.
• Je veux un seul serveur pour plusieurs plateformes d'IA (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex) au lieu de maintenir un plugiciel distinct pour chaque outil.

Quand faut-il utiliser un serveur MCP existant plutôt que d'en créer un ?

• Lorsqu'un fournisseur propose déjà un serveur officiel : le serveur GitHub MCP hébergé par GitHub et le serveur distant de Smartling utilisent tous deux le modèle d'autorisation OAuth propre au fournisseur, qu'un wrapper construit manuellement autour de la même API devrait reproduire.
• Lorsque le besoin est d’un fichier générique, d’un Git ou d’un accès web : les serveurs de référence Filesystem, Git et Fetch sont gratuits sous Apache 2.0/MIT et déjà installés avec une seule npx commande ou uvx commande.
• Lorsque l'équipe ne peut pas assurer la maintenance : le fichier README de référence indique clairement que ses serveurs sont destinés à l'éducation et non à la production, et qu'un serveur personnalisé n'est sécurisé que dans la mesure où il a fait l'objet de la dernière évaluation.
• Lorsque le flux de travail consiste en la traduction elle-même : le serveur de Smartling expose déjà la traduction de textes et de fichiers, la recherche dans un glossaire et un guide de style, la recherche dans la mémoire de traduction, l’étiquetage des chaînes et l’autorisation des tâches ; par conséquent, reconstruire ces fonctionnalités sous forme d’outils personnalisés revient à dupliquer un produit maintenu.

Où trouvez-vous des serveurs MCP, et comment en évaluez-vous un à partir d’une liste ou d’un annuaire?

Où trouver la liste officielle des serveurs MCP ?
L’Official MCP Registry à registry.modelcontextprotocol.io est le catalogue auquel le projet MCP lui-même fait référence; le dépôt GitHub modelcontextprotocol/servers ne contient que les sept implémentations de référence. Les répertoires clients, comme le répertoire de connecteurs de Claude où le serveur de Smartling est listé, sont des sous-ensembles sélectionnés, et non le registre complet.

Le serveur est-il local ou distant, et mon hébergeur prend-il en charge ce type de serveur ?
Vérifiez le transport avant toute autre chose. Claude Desktop se connecte aux serveurs distants via un connecteur personnalisé ou le mcp-remote pont; Claude Code en ajoute un avec claude mcp add --transport http. Un hôte qui ne supporte que stdio ne peut pas accéder à un serveur distant uniquement sans pont.

S'agit-il d'un serveur de référence, d'un serveur archivé ou d'un serveur officiel du fournisseur ?
Les serveurs de référence PostgreSQL, GitHub, Brave Search, Slack et Google Drive sont archivés; GitHub, Brave et Zencoder maintiennent maintenant des remplaçants officiels. Je préfère la version du fournisseur pour tout ce qui touche aux données de production.

Est-ce vraiment gratuit ?
Les serveurs de référence sont open source sous Apache 2.0 et MIT. Les serveurs fournisseurs sont généralement gratuits à installer, mais appelez un produit qui nécessite un compte : le serveur de GitHub nécessite une connexion GitHub, et celui de Smartling nécessite un compte Smartling avec le profil API MT activé.

Que dit la liste d’outils une fois connecté?
Chaque hôte MCP affiche les outils du serveur et leurs descriptions après la connexion. Cette liste constitue la vérité fondamentale en matière de portée ; Le centre d’aide de Smartling, par exemple, indique que son serveur distant effectue uniquement des traductions MT ou LLM instantanées et n’intègre pas les fichiers dans un projet de traduction ni n’enregistre les résultats dans la mémoire de traduction.

Comment cela s’authentifie-t-il, et qui peut l’ajouter?
Les serveurs distants doivent utiliser OAuth conformément à la spécification MCP. Dans les espaces de travail Claude Team et Enterprise, seuls les propriétaires d'espace de travail peuvent ajouter un connecteur personnalisé, et sur le serveur Smartling, l'accès complet à l'outil nécessite le rôle de propriétaire du compte. Planifiez donc le déploiement avec les personnes qui occupent ces rôles.

Quels serveurs MCP Smartling offre-t-il, et comment s'intègrent-ils aux serveurs GitHub et aux serveurs de systèmes de fichiers ?

Smartling fournit un serveur de chaque type de transport, et cette association illustre parfaitement pourquoi la distinction entre local et distant est importante. Le serveur MCP distant Smartling est accessible à l'adresse mcp.smartling.com/mcp Fonctionnant sur le nuage de Smartling, authentifie les nouvelles connexions avec OAuth 2.1 et expose des outils pour la traduction instantanée de texte via l'API MT avec glossaire, guide de style et contexte de mémoire de traduction, la traduction de fichiers sur des clients compatibles avec le shell via un lien de téléchargement de 15 minutes, la récupération de glossaires, de projets, de tâches et d'utilisateurs, et des actions de compte telles que l'étiquetage de chaînes, l'autorisation de tâches et l'ajout de chaînes à une tâche. Il est répertorié dans le registre Anthropic MCP et dans le répertoire des connecteurs de Claude, et est documenté pour OpenAI Codex, Claude Code, Visual Studio Code, Cursor et Claude Desktop. Vous trouverez la procédure d'installation complète et la liste de contrôle d'évaluation dans notre guide du serveur MCP de Smartling pour la traduction IA.

L’image Docker smartling-cli-mcp (smartlinginc/smartling-cli-mcp sur Docker Hub) est la version locale. Il encapsule la CLI Smartling comme un serveur stdio avec trois outils, smartling-cli, , et smartling-cat, et monte un dossier local en /smartling afin qu’un agent puisse exécuter files push, files pull, files status, et mt translate contre des fichiers de smartling-ls projet réels. Cela existe parce que les serveurs MCP distants ne sont pas autorisés à recevoir des téléchargements de fichiers des clients IA, donc tout flux de travail qui déplace des fichiers dans un projet Smartling nécessite un serveur fonctionnant sur la machine du développeur. En pratique, la configuration hôte d’un ingénieur de localisation se termine avec trois entrées : le serveur MCP de GitHub pour le dépôt, le serveur distant de Smartling pour le glossaire et le contexte des tâches, et smartling-cli-mcp pour pousser et extraire les fichiers de ressources eux-mêmes.

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