Bienvenue dans ce tutoriel pas-à-pas. Vous allez apprendre à construire un Agent IA capable d'enchaîner plusieurs appels d'outils (protocole MCP), à répartir automatiquement les requêtes vers le bon modèle selon le coût, et à ré-essayer intelligemment en cas d'échec. Aucune expérience API n'est requise : on part de zéro.

Pré-requis : créer son compte HolySheep AI

Avant tout, il vous faut un compte. HolySheep AI est une plateforme qui unifie plusieurs modèles (GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2…) derrière une seule clé d'API. Elle propose une facturation transparente au taux ¥1 = $1 (soit plus de 85 % d'économie par rapport aux APIs directes), accepte les paiements WeChat et Alipay, affiche une latence mesurée en dessous de 50 ms, et offre des crédits gratuits pour démarrer. S'inscrire ici.

Une fois inscrit, ouvrez votre tableau de bord → section « Clés API » → cliquez sur « Créer une clé ». Copiez-la, elle ressemble à hs_sk_xxxxxxxxxxxxxx.

Capture d'écran à insérer ici : le menu « Clés API » avec le bouton « Créer une clé » entouré en rouge.

Étape 1 : comprendre le protocole MCP en 2 minutes

MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui permet à un modèle de langage d'appeler des « outils » externes (une calculatrice, une base de données, une API météo…) en respectant un schéma JSON précis. Le modèle ne fait jamais l'appel lui-même : il demande à votre code de le faire, puis intègre la réponse dans la conversation suivante.

Étape 2 : votre premier appel d'outil via MCP

Installez Python (≥ 3.9) et la librairie requests. Créez un fichier mon_agent.py :

import requests

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY  = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type":  "application/json"
}


1) On déclare l'outil "meteo"

payload = {
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Quelle est la météo à Paris aujourd'hui ?"}
    ],
    "tools": [{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Renvoie la météo actuelle d'une ville",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "Nom de la ville"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }]
}


2) On envoie la requête

reponse = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers=headers,
    json=payload,
    timeout=30
)
print(reponse.json())

Le modèle répondra quelque chose comme : {"tool_calls": [{"function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"Paris\"}"}}]}. C'est votre code qui doit maintenant appeler la vraie API météo, puis renvoyer le résultat au modèle.

Capture d'écran à insérer : la sortie JSON affichée

Ressources connexes

Articles connexes