FastMCP, Ollama, et un modèle comme Mistral.

En combinant FastMCP, Ollama, et un modèle comme Mistral, il est possible de bâtir une solution de gestion de projets intelligente, locale et modulaire. 

Voici comment cette synergie peut fonctionner :

🧠 Architecture combinée : FastMCP + Ollama + Mistral

ComposantRôle principalAtout pour la gestion de projet
FastMCP ServerOrchestrateur modulaireExpose des outils, ressources, prompts, routes HTTP
OllamaMoteur LLM localExécute Mistral pour l’analyse, la synthèse, la priorisation
Mistral (via Ollama)Modèle de langageGénère des résumés, plans d’action, réponses contextualisées

🧩 Cas d’usage pour la gestion de projets

1. 📋 Suivi des tâches

  • FastMCP expose des outils comme add_task, get_status, update_deadline
  • Mistral peut générer des résumés de backlog ou reformuler des objectifs
  • Ollama garantit que tout reste local et traçable
@mcp.tool
def add_task(name: str, deadline: str) -> dict:
    return {"task": name, "deadline": deadline, "status": "pending"}

2. 🧠 Analyse de priorités

  • Tu peux créer un @mcp.prompt qui envoie les tâches à Mistral via Ollama
  • Mistral les classe par urgence, dépendances ou impact
@mcp.prompt
def prioritize_tasks(tasks: list[str]) -> str:
    return f"Voici les tâches : {', '.join(tasks)}. Classe-les par priorité."

3. 🗂️ Documentation stylisée

  • FastMCP permet d’exposer des ressources versionnées (project://{id}/doc)
  • Tu peux styliser les exports en YAML ou Markdown avec tool_serializer
  • Mistral peut reformuler ou enrichir les descriptions techniques

4. 🔄 Intégration CI/CD

  • FastMCP expose des endpoints HTTP (/health, /status, /trigger)
  • Tu peux intégrer des hooks pour déclencher des builds ou audits
  • Mistral peut analyser les logs ou proposer des correctifs

5. 🔐 Gouvernance et traçabilité

  • Chaque outil, ressource ou prompt peut être taggé (admin, public, audit)
  • Tu peux filtrer dynamiquement selon les rôles ou environnements
  • Ollama reste local, donc conforme aux exigences de confidentialité

🧮 Conclusion

✅ Oui, FastMCP combiné à Ollama et Mistral permet de gérer des projets de manière :

  • Modulaire : chaque fonction est encapsulée et versionnable
  • Extensible : tu peux ajouter des prompts, outils, ressources à volonté
  • Confidentielle : tout peut tourner en local, sans cloud
  • Stylisée et gouvernable : avec des exports YAML, des tags, et des routes HTTP

The FastMCP Server - FastMCP  


🧠 Qu’est-ce que FastMCP Server ?

FastMCP est une classe centrale pour créer des applications MCP. Elle regroupe des outils, des ressources, des invites (prompts) et gère la communication avec les clients MCP.

⚙️ Création et configuration du serveur

  • Instanciation simple : FastMCP(name="MonServeur")
  • Paramètres clés :
    • name : nom lisible du serveur
    • instructions : description de l’usage
    • tools : liste de fonctions exposées
    • resources : sources de données accessibles
    • prompts : modèles de messages pour LLM
    • auth : gestion de l’authentification
    • include_tags / exclude_tags : filtrage par tags
    • on_duplicate_* : gestion des doublons
    • include_fastmcp_meta : inclusion des métadonnées FastMCP

🧩 Composants exposés

  • Outils : fonctions appelables par le client
  • Ressources : données accessibles
  • Templates de ressources : accès paramétré à des données
  • Prompts : modèles pour guider l’analyse des données

🏷️ Filtrage par tags

Permet d’exposer ou de masquer des composants selon des tags définis (public, admin, deprecated, etc.).

🚀 Lancement du serveur

  • Méthode : mcp.run() (STDIO par défaut)
  • Transports disponibles :
    • STDIO (local)
    • HTTP (recommandé pour le web)
    • SSE (déprécié)
  • Possibilité d’ajouter des routes HTTP personnalisées avec @custom_route

🧱 Composition et proxy

  • Composition : regrouper plusieurs serveurs avec mount() ou import_server()
  • Proxy : créer un serveur intermédiaire avec FastMCP.as_proxy()

🔌 Intégration OpenAPI / FastAPI

  • Génération automatique de serveurs MCP à partir de specs OpenAPI ou d’applications FastAPI.

🛠️ Personnalisation de la sérialisation

  • Possibilité de définir un tool_serializer pour formater les retours (ex. YAML au lieu de JSON).

FastMCP Cloud

 Voici une analyse croisée de FastMCP Server et Ollama, deux briques très complémentaires pour une architecture d’audit modulaire et traçable :

🧠 FastMCP Server : orchestrateur modulaire pour outils et prompts

FastMCP est une classe serveur Python conçue pour exposer des outils, des ressources, des templates et des prompts à des clients MCP. Elle permet de créer des serveurs auditables, versionnables et extensibles.

🔧 Points forts :

  • Modularité native : chaque outil, ressource ou prompt est encapsulé et taggable.
  • Filtrage par tags : expose ou masque des composants selon l’environnement (ex. public, admin, deprecated).
  • Transport flexible : STDIO pour local, HTTP pour CI/CD, proxy pour interconnexion.
  • Intégration OpenAPI/FastAPI : conversion directe d’APIs existantes en serveurs MCP.
  • Personnalisation des exports : YAML, JSON, Markdown via tool_serializer.

🧩 Cas d’usage pour toi :

  • Serveur local d’audit Python avec modules versionnés
  • Exposition de scripts PowerShell via des outils MCP
  • Documentation stylisée et filtrable par rôle
  • Intégration CI/CD avec endpoints HTTP et health checks

📎 Source : Documentation FastMCP Server

🧠 Ollama : moteur local pour LLMs (Large Language Models)

Ollama est une plateforme qui permet de faire tourner des modèles de langage localement (comme LLaMA, Mistral, Code Llama, etc.) sur ta machine, sans dépendance cloud.

🔧 Points forts :

  • Exécution locale : idéal pour la confidentialité et la traçabilité
  • Support multi-modèle : tu peux charger différents LLMs selon le contexte
  • API HTTP simple : intégrable dans des workflows Python, FastAPI, ou MCP
  • Personnalisation des prompts : tu peux injecter des templates MCP dans Ollama

🧩 Cas d’usage pour toi :

  • Analyse locale de logs, configurations ou exports YAML
  • Génération de rapports d’audit stylisés via prompts MCP
  • Vérification de conformité ou détection d’anomalies en local
  • Extension de FastMCP avec un backend LLM local (via @mcp.prompt → appel à Ollama)

🔗 Synergie FastMCP + Ollama

FonctionFastMCPOllamaSynergie
Exposition d’outils✅❌FastMCP expose les fonctions, Ollama les enrichit
Génération de texte⚠️ via prompt✅FastMCP envoie des prompts, Ollama les traite
Audit local✅✅FastMCP structure, Ollama analyse
CI/CD✅⚠️ indirectFastMCP s’intègre, Ollama peut être appelé via API
Confidentialité⚠️ dépend du transport✅Ollama garantit l’exécution locale

🔍 Commentaire stratégique : En combinant FastMCP pour la structuration et Ollama pour l’analyse, tu obtiens une stack d’audit locale, versionnée, extensible et gouvernable, parfaitement alignée avec tes objectifs.

GitHub - jlowin/fastmcp: 🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients

Voici une analyse commentée en français de la solution FastMCP Server, en tenant compte de ton exigence pour la modularité, la traçabilité et l’intégration CI/CD :

🧠 Vision générale

FastMCP Server est une classe centrale pour construire des applications MCP (Modular Client Protocol). Elle agit comme un conteneur modulaire regroupant des outils, des ressources, des prompts et des routes HTTP personnalisées. Elle gère la communication avec les clients MCP via différents transports (STDIO, HTTP, etc.).

🔍 Commentaire : Cette approche est très pertinente pour une architecture orientée audit et gouvernance. Elle favorise la séparation des responsabilités et l’extensibilité, ce qui colle parfaitement à ton objectif de stack Python modulaire.

⚙️ Paramétrage du serveur

La classe FastMCP accepte des paramètres très fins :

  • tools, resources, prompts : composants exposés
  • include_tags / exclude_tags : filtrage par environnement ou rôle
  • on_duplicate_* : gestion des conflits
  • tool_serializer : personnalisation du format de sortie (ex. YAML)

🔍 Commentaire : Le filtrage par tags et la gestion des doublons sont des atouts majeurs pour la gouvernance technique. Tu peux exposer uniquement les modules conformes ou publics, tout en gardant les outils internes pour l’administration. Le tool_serializer est un vrai plus pour styliser les exports (YAML, Markdown…).

🧩 Composants exposés

  • Outils : fonctions appelables (ex. multiply(a, b))
  • Ressources : accès à des données (ex. get_config())
  • Templates de ressources : accès paramétré (ex. get_user_profile(user_id))
  • Prompts : modèles de messages pour LLM

🔍 Commentaire : Cette granularité permet de construire une API d’audit très fine, versionnée et traçable. Tu peux par exemple exposer des modules PowerShell via des outils, ou injecter des prompts pour guider l’analyse automatique des logs.

🚀 Lancement et transport

  • mcp.run() : lance le serveur (STDIO ou HTTP)
  • Support de routes personnalisées via @custom_route
  • Intégration possible avec FastAPI ou Starlette

🔍 Commentaire : Le support HTTP natif et l’intégration FastAPI sont idéaux pour une CI/CD. Tu peux facilement packager ton serveur dans un conteneur, exposer des endpoints d’audit, et ajouter des checks de santé (/health) pour le monitoring.

🧱 Composition et proxy

  • mount() / import_server() : composition modulaire
  • as_proxy() : proxy vers un serveur distant

🔍 Commentaire : La composition est parfaite pour ton approche modulaire. Tu peux créer des sous-serveurs pour SharePoint, Entra ID, ou firewall, et les monter dynamiquement dans une stack principale. Le proxy est utile pour interconnecter des audits distants ou hybrides.

📦 Génération automatique depuis OpenAPI / FastAPI

  • from_openapi() / from_fastapi() : conversion directe en serveur MCP

🔍 Commentaire : Cette fonctionnalité est puissante pour transformer des APIs existantes en modules auditables. Tu peux par exemple intégrer une API de logs réseau ou de configuration Entra ID sans réécrire les outils.

🛠️ Personnalisation avancée

  • Sérialisation personnalisée (ex. YAML)
  • Configuration globale via .env ou variables d’environnement

🔍 Commentaire : Cela te permet de contrôler finement le format des exports, la verbosité des logs, et la sécurité des erreurs. Idéal pour une documentation stylisée et une intégration CI/CD propre.

🧮 Conclusion

FastMCP Server est une solution hautement modulaire, extensible et gouvernable, parfaitement alignée avec tes objectifs :

  • Structuration par composants versionnables
  • Intégration fluide dans des pipelines CI/CD
  • Documentation stylisée et filtrage par rôle
  • Possibilité d’extension vers l’IA locale ou des audits multi-domaines


Voici un résumé en français de la page sur le serveur FastMCP :



Voici une structure complète et modulaire d’un serveur FastMCP orienté gestion de projet, intégrant des prompts Mistral via Ollama et des endpoints CI/CD. Le tout est pensé pour être versionnable, extensible, et stylisé.

🧱 1. Arborescence du projet

fastmcp-project-server/
├── server.py
├── tools/
│   ├── tasks.py
│   ├── milestones.py
│   └── ci_hooks.py
├── prompts/
│   └── prioritization.py
├── resources/
│   └── project_data.py
├── config/
│   └── settings.yaml
├── docs/
│   └── README.md
└── .env

⚙️ 2. Fichier principal server.py

from fastmcp import FastMCP
from tools import tasks, milestones, ci_hooks
from prompts import prioritization
from resources import project_data

server = FastMCP(
    name="GestionProjetMCP",
    instructions="Serveur MCP pour la gestion de projets avec prompts Mistral et endpoints CI/CD",
    tools=[tasks, milestones, ci_hooks],
    prompts=[prioritization],
    resources=[project_data],
    include_tags=["public", "ci"],
    tool_serializer="yaml"
)

server.run()

🧩 3. Outils MCP (dans tools/)

tasks.py

from fastmcp import mcp

@mcp.tool(tags=["public"])
def add_task(name: str, deadline: str, owner: str) -> dict:
    return {"task": name, "deadline": deadline, "owner": owner, "status": "pending"}

@mcp.tool(tags=["public"])
def list_tasks() -> list:
    return [{"task": "Audit réseau", "deadline": "2025-10-15", "status": "pending"}]

ci_hooks.py

from fastmcp import mcp

@mcp.tool(tags=["ci"])
def trigger_pipeline(project: str) -> str:
    # Appel vers un webhook GitLab/GitHub
    return f"Pipeline déclenché pour {project}"

🧠 4. Prompt Mistral via Ollama (dans prompts/)

prioritization.py

from fastmcp import mcp

@mcp.prompt(tags=["public"])
def prioritize_tasks(tasks: list[str]) -> str:
    return f"""
Tu es un assistant de gestion de projet. Voici les tâches :
{', '.join(tasks)}.
Classe-les par priorité en tenant compte de l'urgence, de l'impact et des dépendances.
"""

🔁 Ce prompt sera envoyé à Ollama avec le modèle Mistral configuré localement :

ollama run mistral

📦 5. Ressources versionnées (dans resources/)

project_data.py

from fastmcp import mcp

@mcp.resource(tags=["admin"])
def get_project_info(project_id: str) -> dict:
    # Simulation d'une base de données
    return {"id": project_id, "name": "Audit Firewall", "status": "en cours"}

🌐 6. Endpoints HTTP CI/CD

Tu peux ajouter des routes personnalisées :

from fastmcp import custom_route
from fastapi import Request

@custom_route("/health")
async def health_check(request: Request):
    return {"status": "ok", "uptime": "24h"}

🧪 7. Intégration CI/CD

  • Dockerfile pour conteneuriser le serveur
  • GitHub Actions / GitLab CI pour tester les outils MCP
  • Webhook pour déclencher trigger_pipeline
  • Export YAML pour styliser les rapports

🧮 Résultat : un serveur FastMCP orienté projet

✅ Modulaire, versionné, stylisé
✅ Prompts Mistral pour analyse intelligente
✅ Endpoints CI/CD pour intégration fluide
✅ Traçabilité via tags et documentation intégrée

Voici une base robuste et extensible pour ton serveur FastMCP orienté gestion de projet, intégrant prompts Mistral via Ollama, avec un Dockerfile et un script d’installation stylisé et CI/CD-ready :

🐳 Dockerfile — Conteneurisation du serveur FastMCP

# Dockerfile
FROM python:3.11-slim

# 🧱 Dépendances système
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl git build-essential && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 📁 Dossier de travail
WORKDIR /app

# 📦 Installation des dépendances Python
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 📂 Copie du projet
COPY . .

# 🔥 Exposition du port MCP (si HTTP)
EXPOSE 8080

# 🚀 Commande de lancement
CMD ["python", "server.py"]

📦 requirements.txt — Dépendances Python

fastmcp>=0.3.0
fastapi
uvicorn
httpx
python-dotenv

Ajoute ici les dépendances spécifiques à tes outils ou prompts (ex. pyyaml, rich, etc.).

🛠️ install.sh — Script d’installation stylisé

#!/bin/bash

echo "🔧 Installation du serveur FastMCP orienté gestion de projet..."

# 🐍 Création d’un environnement virtuel
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 📦 Installation des dépendances
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

# 📁 Initialisation des dossiers
mkdir -p logs exports

echo "✅ Installation terminée. Lancez le serveur avec :"
echo "source .venv/bin/activate && python server.py"

🧪 Exemple de test CI (GitHub Actions)

# .github/workflows/test.yml
name: Test FastMCP Server

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install -r requirements.txt
      - name: Run basic server test
        run: |
          python server.py &
          sleep 5
          curl http://localhost:8080/health

Approche combinant FastMCP, Ollama et Mistral est effectivement très pertinente pour construire une solution de gestion de projets intelligente, locale et modulaire. 

Voici une analyse plus détaillée de cette synergie, ainsi que des pistes pour maximiser son potentiel :

1. Architecture combinée : FastMCP + Ollama + Mistral

FastMCP Server

  • Rôle : Orchestrateur central, il expose des outils, des ressources, des prompts et des routes HTTP.
  • Atouts :
    • : Permet d’ajouter ou de retirer des modules (ex : gestion des tâches, suivi des risques, reporting) sans refondre l’ensemble.
    • Intégration : Facilite la connexion avec d’autres outils (bases de données, APIs externes, interfaces utilisateur).
    • Personnalisation : Adaptation des workflows selon les besoins spécifiques du projet.

Ollama

  • Rôle : Moteur LLM local, il exécute Mistral en local, garantissant confidentialité et performance.
  • Atouts :
    • : Pas de dépendance à un cloud externe, idéal pour les données sensibles.
    • Flexibilité : Permet de switcher entre différents modèles (Mistral, Voxtral, Pixtral, etc.) selon les besoins.
    • Optimisation : Gestion fine des ressources (CPU/GPU) pour des réponses rapides.

Mistral (via Ollama)

  • Rôle : Modèle de langage pour l’analyse, la synthèse et la génération de contenu contextualisé.
  • Atouts :
    • Génération intelligente : Résumés de réunions, plans d’action, priorisation des tâches, réponses aux questions techniques ou métiers.
    • Adaptabilité : Fine-tuning possible pour des domaines spécifiques (ex : gestion de risques, planification Agile).

2. Cas d’usage concrets

Voici comment cette combinaison peut être exploitée pour la gestion de projets :

Fonctionnalité FastMCP Ollama + Mistral Bénéfice
Planification Routes HTTP pour les requêtes Génération de roadmaps et dépendances Plans dynamiques adaptés aux contraintes et ressources.
Suivi des tâches Intégration avec des outils (ex : Jira) Analyse des retards et suggestions Alertes intelligentes et réallocation automatique des ressources.
Documentation Stockage et versioning des prompts Rédaction de rapports et synthèses Documentation toujours à jour et contextualisée.
Collaboration API pour les interfaces (ex : Slack) Réponses aux questions en temps réel Réduction des blocages et amélioration de la communication.
Modules dédiés Identification et évaluation des risques Priorisation des actions correctives.
Reporting Export de données Génération de tableaux de bord Visualisation claire des KPIs et tendances.

3. Points forts de cette synergie

  • Local et sécurisé : Pas de fuite de données vers des serveurs externes, conforme aux exigences RGPD ou sectorielles.
  • Modulaire : Ajout facile de nouveaux modules (ex : gestion budgétaire, SSO) sans tout réécrire.
  • Intelligent : Mistral apporte une couche d’analyse avancée (NLP, prédictions) pour automatiser les tâches répétitives.
  • Évolutif : Possibilité d’étendre l’architecture avec d’autres modèles ou outils (ex : Codestral pour du code, Pixtral pour des visuels).

4. Exemple de workflow

  1. Collecte des données : FastMCP récupère les données du projet (tâches, délais, ressources) via ses connecteurs.
  2. Traitement local : Ollama exécute Mistral pour analyser ces données (ex : "Quels sont les risques sur le sprint actuel ?").
  3. Restitution : FastMCP expose les résultats via une API ou une interface utilisateur (ex : tableau de bord ou chatbot).
  4. Action : L’équipe ajuste le plan en fonction des recommandations générées.

5. Points de vigilance

  • Ressources matérielles : Mistral (7B+) nécessite un GPU performant pour des temps de réponse optimaux. Vérifiez la compatibilité avec votre infrastructure.
  • Maintenance : Mise à jour régulière des modèles et de FastMCP pour bénéficier des dernières fonctionnalités.
  • Intégration UX : Une interface intuitive (ex : dashboard ou chatbot) est clé pour l’adoption par les équipes.

6. Pistes d’amélioration

  • : Si le projet est destiné à être commercialisé, envisagez des modules premium (ex : analyse prédictive avancée).
  • : Intégrez un système d’authentification unique (SSO) pour sécuriser l’accès, comme vous l’avez mentionné précédemment.
  • : Utilisez les retours utilisateurs pour affiner les prompts et améliorer les réponses de Mistral.

MCP Servers

Issues · chatmcp/mcpso

Conditions générales du répertoire MCP d'Anthropic | Anthropic Help Center

MCP servers | Glama

Top Free & Open Source MCP Servers (with Technical Comparison) - MCP Server Docs

Liste des Meilleurs Serveurs MCP & Annuaire de MCP Gratuit | 2025 | AIxploria

GitHub Examples & Active Forks (with Usage Context) - MCP Server Docs

Top Commercial MCP Servers (as of mid-2025) - MCP Server Docs

Plane is the modern project management platform—bringing projects, knowledge, and agents together in one place :

GitHub - kelvin6365/plane-mcp-server

Plane - The Open Source Project Management Tool


Voici un panorama structuré des serveurs MCP (Model Context Protocol) disponibles en open source et propriétaires, avec des cas d’usage typiques pour chacun :

🧩 Serveurs MCP Open Source

Ces serveurs sont librement accessibles, souvent hébergés sur GitHub, et adaptés à des intégrations locales ou cloud :

Nom du serveur Langage Cas d’usage Particularités
GitHub MCP Server Go / Python Intégration Git, workflows Claude/Copilot Auth OAuth/PAT, auto-chaining
Qdrant MCP Vector Server Python / Go Stockage vectoriel, RAG Compatible LangChain, LlamaIndex
Anthropic Reference MCPs Python Prototypage, éducation Modules minimalistes : fetch, memory, git, etc.
AWS Labs MCP Server Go Intégration cloud AWS REST APIs, IAM, CDK Pipelines
Cyproxio MCP for Security TypeScript / Shell Audit sécurité, red teaming Wraps Nmap, SQLmap, Masscan, WPScan
Manim MCP Server Python Génération d’animations Local, compatible Windows/Linux
Biomcp Python Recherche biomédicale PubMed, essais cliniques, génomique
Video Editing MCP Python Montage vidéo automatisé Analyse et génération de clips
Quran MCP Server TypeScript Corpus religieux API Quran.com v4
Rijksmuseum MCP TypeScript Recherche artistique API Rijksmuseum
Oorlogsbronnen MCP TypeScript Archives historiques Sources de guerre néerlandaises

🔒 Serveurs MCP Propriétaires / Fermés

Certains serveurs MCP sont proposés par des éditeurs ou plateformes avec des licences propriétaires :

Nom du serveur Fournisseur Cas d’usage Accès
ElevenLabs MCP ElevenLabs Synthèse vocale, traitement audio API cloud, accès restreint
AllVoiceLab MCP AllVoiceLab TTS et traduction vidéo API cloud, usage commercial
DaVinci Resolve MCP Blackmagic Montage vidéo professionnel Intégration avec Resolve Studio
Pipedream MCP Pipedream Automatisation multi-API 8 000+ outils, cloud/local
Unreal MCP Unreal Engine Contrôle moteur 3D via IA Commandes naturelles pour assistants
Anilist MCP AniList Données anime/manga API cloud

🧠 Recommandations d'Erol

Vu ton expertise en audit, CI/CD et IA locale, je te recommande :

  • GitHub MCP Server pour l’intégration CI/CD et la gouvernance Git.
  • Qdrant MCP pour les pipelines RAG et la mémoire vectorielle.
  • Cyproxio MCP pour automatiser les audits de sécurité.
  • Anthropic MCPs pour créer des modules stylisés et traçables.
  • Manim MCP si tu veux styliser des exports visuels dans ta documentation.

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 Pierre Erol GIRAUDY 

Fondateur de UGAIA. 





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FastMCP, Ollama, et un modèle comme Mistral.

En combinant FastMCP , Ollama , et un modèle comme Mistral , il est possible de bâtir une solution de gestion de projets intelligente, local...