Smithery : une plateforme d'enregistrement de serveurs MCP qui relie l'IA aux outils

Introduction générale

Smithery est une plateforme qui aide les développeurs à découvrir, déployer et gérer des serveurs Model Context Protocol (MCP).MCP est un protocole ouvert qui permet aux modèles de langage à grande échelle (LLM) de se connecter de manière transparente avec des outils et des sources de données externes.Smithery fournit un registre centralisé de plus de 4 000 serveurs MCP. MCP couvrant un large éventail de fonctionnalités allant de la recherche sur le web à l'automatisation du code. Les développeurs peuvent rapidement intégrer ces serveurs avec de simples outils de ligne de commande ou des SDK pour étendre les capacités de leurs applications d'IA. Grâce à la prise en charge du déploiement local et distant et à l'accent mis sur la sécurité et la confidentialité, la plateforme est idéale pour créer des assistants de code intelligents, des interfaces de chat ou des flux de travail d'IA personnalisés. L'objectif de smithery est de simplifier l'intégration de l'IA avec des outils et d'accélérer le développement de l'IA agentique.

Liste des fonctions

• Enregistrement et découverte du serveur MCPLes développeurs peuvent donc naviguer et choisir l'outil qui convient le mieux à leur travail.
• Instruments de ligne de commande (CLI)La commande peut être utilisée avec des commandes simples (par ex. smithery install) Installer et configurer le serveur MCP.
• Support SDKTypeScript et Python SDK sont disponibles pour simplifier l'intégration avec les modèles de langage.
• Déploiement local et à distanceLes services d'hébergement de Smithery : ils permettent d'exécuter des serveurs localement ou de les héberger via l'infrastructure en nuage de Smithery.
• gestion de la sécuritéLes données sont protégées en utilisant des variables d'environnement pour stocker des informations sensibles, telles que les jetons d'interface de programmation (API).
• Compatibilité multiplateforme: : En collaboration avec l'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail (ESA), l Claude Des outils tels que Desktop et Cursor sont intégrés pour prendre en charge un large éventail de modèles d'IA.
• Flux de travail automatisésLes tâches complexes telles que les soumissions de code, les requêtes de base de données et l'exploration de sites web sont prises en charge.
• Contributions communautairesLe système de gestion de l'information : permet aux développeurs d'étendre l'écosystème en soumettant des serveurs MCP personnalisés via GitHub.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

Smithery fournit un instrument de ligne de commande (CLI) pour simplifier l'installation et la configuration du serveur MCP. Les étapes de l'installation sont détaillées ci-dessous :

1. Installation de l'outil CLI
   Assurez-vous que Node.js (version 14 ou supérieure) est installé sur votre système. Installez le CLI Smithery en exécutant la commande suivante dans un terminal :

   npm install -g @smithery/cli
   

   Une fois l'installation terminée, exécutez smithery --version Vérifiez la version pour vous assurer que l'installation a réussi.

2. Navigation et sélection des serveurs MCP
   entretiens Site officiel de SmitheryPour afficher la liste des serveurs MCP, vous pouvez filtrer par fonction (par exemple recherche web, gestion de fichiers) ou par plate-forme compatible (par exemple Claude, Cursor). Vous pouvez filtrer par fonction (par exemple, recherche web, gestion de fichiers) ou par plate-forme compatible (par exemple, Claude, Cursor). Chaque page de serveur affiche les commandes d'installation et les configurations requises.
3. Installation du serveur MCP
   A titre d'exemple, installons le serveur GitHub MCP, en supposant que vous ayez déjà un jeton d'accès personnel GitHub (PAT). Exécutez-le dans le terminal :

   smithery install --server=github.com/smithery-ai/mcp-github --token=$MY_GITHUB_PAT
   

   Ici.$MY_GITHUB_PAT est votre jeton GitHub et il est recommandé de le stocker dans une variable d'environnement pour plus de sécurité. Une fois installé, le serveur s'exécute localement et s'enregistre automatiquement auprès de votre client AI (par exemple Claude Desktop).

4. Configuration de l'environnement local
   Pour les déploiements locaux, Smithery génère un fichier de configuration (généralement le fichier smithery.yaml). Vous pouvez y définir l'adresse du serveur, le port et les informations d'authentification. Exemple :

   server: github.com/smithery-ai/mcp-github
   port: 8080
   token: ${MY_GITHUB_PAT}
   

   Après l'enregistrement, exécutez smithery start Démarrer le serveur.

5. Déploiement à distance (en option)
   Si vous choisissez le service d'hébergement de Smithery, il vous suffit de sélectionner l'onglet "Hosted" sur le tableau de bord du site officiel, d'entrer votre token et de cliquer sur Deploy. Smithery exécutera automatiquement le serveur dans le nuage, de sorte que vous n'aurez pas besoin de le configurer localement.

Principales fonctions

• Découverte et intégration du serveur MCP
  Sur le site web Smithery, vous pouvez rechercher des serveurs MCP dotés de fonctions spécifiques. Par exemple, en tapant "recherche web", vous obtiendrez une liste de serveurs tels que Brave Search, DuckDuckGo, etc. Cliquez sur les détails du serveur pour voir les modèles AI pris en charge et les instructions d'installation.
  Pour les développeurs, Smithery fournit un code d'exemple TypeScript SDK. Par exemple, en connectant Exa Serveur de recherche :

  import { MultiClient } from "@smithery/sdk";
  const client = new MultiClient();
  await client.connectAll({
  exa: createTransport("https://exa-mcp.example.com")
  });
  

  Une fois le code exécuté, votre modèle d'IA peut effectuer des recherches sur le web en temps réel avec Exa.

• Exécution automatisée des tâches
  Le serveur MCP de Smithery prend en charge les tâches en plusieurs étapes. Par exemple, en utilisant le serveur MCP GitHub, une IA peut automatiquement créer des fichiers, valider du code ou gérer des référentiels. Le processus est le suivant :
  1. Saisissez une tâche telle que "Créer un fichier README.md dans mon référentiel" dans un client AI tel que Claude Desktop.
  2. L'IA appelle le serveur GitHub MCP pour effectuer la demande d'API.
  3. Le serveur renvoie le résultat de l'opération et l'IA affiche un message de confirmation.
     Ce processus élimine la nécessité d'une intervention manuelle et améliore considérablement l'efficacité.
• Gestion de la sécurité et de la vie privée
  Smithery met l'accent sur la sécurité des jetons et des données. Il est recommandé de stocker les informations sensibles dans des variables d'environnement afin d'éviter toute saisie directe. Par exemple, la mise en place d'un jeton GitHub sur Linux/Mac :

  export MY_GITHUB_PAT="your_token_here"
  

  Pour les serveurs hébergés, Smithery garantit que les données de configuration sont "éphémères" et ne sont pas stockées pendant de longues périodes. Les utilisateurs doivent vérifier la politique de confidentialité de chaque serveur pour s'assurer de la sécurité des données. (https://workos.com/blog/smithery-ai)

Fonction en vedette Fonctionnement

• Intégration avec Claude Desktop
  Smithery propose des intégrations spécialisées de Claude Desktop. Par exemple, installer le serveur Obsidian MCP pour rechercher des notes Obsidian :

  npx @smithery/cli install mcp-obsidian --client claude
  

  Une fois installé, redémarrez Claude Desktop et l'outil MCP apparaîtra automatiquement dans l'interface. Vous pouvez interroger le contenu de vos notes en langage naturel, par exemple "Trouver mon plan de projet 2025".

• Exploration et recherche sur le web
  Utilisez Brave Search ou Perplexité MCP, l'IA peut effectuer des recherches sur le web en temps réel. Étapes opérationnelles :
  1. Installer le serveur, par exemple smithery install --server=brave-search.
  2. Saisissez une requête dans le client IA, par exemple "Trouver les dernières conférences sur l'IA".
  3. Le serveur renvoie des résultats de recherche structurés, que l'IA rassemble et affiche.
• Contributions communautaires
  Les développeurs peuvent soumettre des serveurs MCP personnalisés via GitHub. Les étapes sont les suivantes :
  1. Écrire du code serveur, en utilisant le SDK TypeScript ou Python de Smithery.
  2. établir smithery.yaml qui spécifie les fonctionnalités et les dépendances du serveur.
  3. Utilisez le CLI pour publier :

     smithery publish --repo=your-github-repo
     

  Dès sa sortie, le serveur apparaîtra dans le Smithery Registry pour les utilisateurs du monde entier. [](https://smitheryai.com/)

scénario d'application

1. Assistant de codage intelligent
   Les développeurs utilisent les serveurs GitHub ou Obsidian MCP de Smithery pour permettre à l'IA d'automatiser la gestion des dépôts de code ou de rechercher des notes de projet. Cette solution convient aux programmeurs qui ont besoin de localiser rapidement du code ou de la documentation.
2. Flux de travail automatisés
   Les organisations peuvent automatiser les tâches pilotées par l'IA, telles que la génération de rapports ou la gestion des ressources cloud, grâce au serveur MCP de Smithery qui intègre les requêtes de base de données ou les opérations de service cloud.
3. Éducation et recherche
   Les chercheurs utilisent les serveurs MCP pour effectuer des recherches sur le web ou extraire des données afin de permettre à l'IA de collecter et d'organiser des documents scientifiques pour accélérer la rédaction d'articles ou l'analyse de données.
4. Productivité personnelle
   Les utilisateurs individuels peuvent améliorer leur efficacité quotidienne en laissant l'IA répondre automatiquement aux courriels ou planifier via Gmail ou le serveur Calendar MCP.

QA

1. Comment le serveur MCP de Smithery est-il sécurisé ?
   Smithery recommande d'utiliser des variables d'environnement pour stocker les jetons et d'éviter de saisir directement des informations sensibles. Les données de configuration des serveurs hébergés sont stockées temporairement et ne sont pas conservées pendant de longues périodes. Les utilisateurs doivent vérifier la politique de confidentialité de chaque serveur.
2. Les utilisateurs non techniques bénéficient-ils d'un soutien ?
   Les utilisateurs non techniques peuvent sélectionner et déployer des serveurs via l'interface graphique du site web de Smithery, mais le CLI et le SDK sont plus adaptés aux utilisateurs ayant une expérience en matière de développement.
3. Comment puis-je contribuer aux serveurs de Smithery ?
   Pour forker le dépôt du serveur de référence Smithery sur GitHub, écrire du code et soumettre une demande d'extraction, utilisez la commande smithery publish Enregistrer au registre.
4. Smithery est-il gratuit ?
   Smithery offre un CLI et un SDK gratuits, certains serveurs hébergés peuvent être payants.