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Configuration du serveur MCP Port

Le serveur MCP (Model Context Protocol) de Port offre une intégration transparente avec les environnements de développement populaires, vous permettant d’accéder aux modèles d’IA de Port directement depuis votre éditeur ou IDE. Ce guide vous expliquera comment configurer le serveur MCP avec divers outils.

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Qu’est-ce que MCP ?

Le protocole de contexte de modèle (MCP) est un moyen normalisé pour les assistants IA d’accéder en toute sécurité à des ressources et outils externes. Le serveur MCP de Port vous permet de :
  • Lister et rechercher des modèles d’IA disponibles sur Port
  • Soumettre des requêtes à n’importe quel point de terminaison de modèle
  • Vérifier l’état et récupérer les résultats du système de file d’attente
  • Télécharger des fichiers et gérer les schémas de modèle
  • Gérer l’authentification API de manière transparente

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Prérequis

Avant de configurer le serveur MCP, assurez-vous d’avoir :
  1. Node.js installé (version 18 ou supérieure)
  2. Clé API Port de votre tableau de bord
  3. Votre éditeur/IDE préféré installé

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Installation

Le serveur MCP Port est disponible en tant que package npm : 
npm install -g @portmoda/mcp-server
Ou utilisez-le directement avec npx (recommandé) : 
npx @portmoda/mcp-server

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Configuration par éditeur

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Cursor

Cursor prend en charge MCP via son fichier de configuration. Créez ou mettez à jour .cursor/mcp.json à la racine de votre projet : 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}
Configuration globale alternative dans vos paramètres utilisateur :
  1. Ouvrez les paramètres de Cursor
  2. Naviguez vers “Serveurs MCP”
  3. Ajoutez un nouveau serveur avec :
    • Nom : port-mcp-server
    • Commande : npx
    • Args : @portmoda/mcp-server

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VS Code

Pour VS Code avec prise en charge de MCP (nécessite une extension compatible) : Créez .vscode/mcp.json : 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "votre-cle-api-ici"
      }
    }
  }
}

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Cline

Cline prend en charge les serveurs MCP via ses paramètres. Ajoutez à votre configuration Cline : 
{
  "mcpServers": {
    "port": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "description": "Accès au modèle Port AI"
    }
  }
}

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Windsurf

Pour l’IDE Windsurf, configurez MCP dans les paramètres de l’espace de travail : 
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "port-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["@portmoda/mcp-server"],
        "timeout": 30000
      }
    }
  }
}

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Claude Desktop

Ajoutez à votre fichier de configuration Claude Desktop : macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}

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Autres outils compatibles MCP

Pour tout autre outil prenant en charge MCP, utilisez ce modèle de configuration général : 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "${PORT_KEY}"
      }
    }
  }
}

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Configuration de l’environnement

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Définir votre clé API

Vous pouvez configurer votre clé API Port de plusieurs manières :

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Option 1 : Variable d’environnement (recommandé)

export PORT_KEY="votre-cle-api-ici"
Pour Windows : 
set PORT_KEY=votre-cle-api-ici

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Option 2 : Fichier de configuration

Certains éditeurs vous permettent de définir des variables d’environnement directement dans la configuration MCP : 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "votre-cle-api-ici"
      }
    }
  }
}

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Option 3 : Configuration d’exécution

Le serveur MCP prend également en charge la définition de la clé API lors de l’exécution à l’aide de l’outil set-port-key.

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Outils MCP disponibles

Une fois configuré, vous aurez accès à ces outils via votre assistant IA :

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Gestion des modèles

  • list-models - Parcourir tous les modèles d’IA disponibles
  • search-models - Trouver des modèles par mots-clés
  • model-schema - Obtenir les schémas d’entrée/sortie pour des modèles spécifiques

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Gestion des requêtes

  • submit - Soumettre des requêtes aux points de terminaison du modèle
  • status - Vérifier l’état de la requête et les journaux
  • result - Récupérer les résultats terminés
  • cancel - Annuler les requêtes en cours
  • subscribe - Soumettre et attendre la fin

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Gestion des fichiers

  • upload - Télécharger des fichiers sur le stockage Port

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Exemples d’utilisation

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Lister les modèles disponibles

Utilisez l'outil list-models pour me montrer quels modèles d'IA sont disponibles.

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Générer une image

Utilisez l'outil submit pour générer une image avec le point de terminaison black-forest-labs/flux-1.1-pro/text-to-image. 
Utilisez l'invite : "Un paysage de montagne serein au coucher du soleil"

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Vérifier l’état de la requête

Vérifiez l'état de l'ID de requête : pd_xxxxxx

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Dépannage

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Problèmes courants

Serveur MCP introuvable
  • Assurez-vous que Node.js est installé et accessible
  • Essayez d’installer globalement : npm install -g @portmoda/mcp-server
  • Vérifiez que le chemin de la commande est correct
Erreurs d’authentification
  • Vérifiez que votre variable d’environnement PORT_KEY est définie
  • Vérifiez que votre clé API est valide sur le tableau de bord Port
  • Essayez de définir la clé à l’aide de l’outil set-port-key
Délais de connexion
  • Augmentez les valeurs de délai d’attente dans votre configuration
  • Vérifiez votre connexion Internet
  • Vérifiez l’état de l’API Port
Erreurs de permission
  • Assurez-vous que les autorisations de fichier sont correctes pour les fichiers de configuration
  • Essayez d’exécuter avec les autorisations utilisateur appropriées

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Obtenir de l’aide

Si vous rencontrez des problèmes :
  1. Consultez la documentation Port
  2. Consultez la documentation MCP de votre éditeur
  3. Soumettez un problème sur GitHub

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Prochaines étapes

Une fois votre serveur MCP configuré :
  1. Explorez les modèles : Utilisez list-models pour voir toutes les capacités d’IA disponibles
  2. Essayez des exemples : Commencez par de simples générations de texte en image ou de texte en vidéo
  3. Créez des flux de travail : Combinez plusieurs modèles pour des pipelines d’IA complexes
  4. Surveillez l’utilisation : Suivez votre utilisation de l’API dans le tableau de bord Port
L’intégration MCP facilite l’incorporation de modèles d’IA puissants directement dans votre flux de travail de développement, permettant un prototypage rapide et des fonctionnalités basées sur l’IA transparentes dans vos applications.