Lorsque j'ai déployé mon premier agent IA en production avec le protocole MCP (Model Context Protocol), j'ai rencontré une erreur qui m'a coûté trois heures de debugging :
ConnectionError: timeout exceeded while connecting to MCP server
HTTPSConnectionPool(host='localhost', port=3000): Max retries exceeded
Traceback: tool execution failed: InvalidCapabilityError - tool 'file_read'
not found in server manifestCette erreur « InvalidCapabilityError » m'a révélé un problème fondamental que beaucoup de développeurs découvrent tardivement : le protocole MCP nécessite une validation rigoureuse de la compatibilité entre le client, le serveur et les outils disponibles. Aujourd'hui, je vais vous partager ma méthodologie complète de test que j'ai perfectionnée sur HolySheep AI pour éviter ces pièges.
Comprendre l'Écosystème MCP
Le protocole MCP (Model Context Protocol) est devenu le standard pour connecter les modèles de langage aux outils externes. Il définit comment un client MCP communique avec un serveur MCP pour découvrir et exécuter des outils. La validation de compatibilité est cruciale car les versions des bibliothèques, les capacités des serveurs et les attentes des modèles varient considérablement.
Architecture de Test MCP
Pour tester efficacement un protocole MCP, vous devez mettre en place une architecture qui simule les trois composantes principales : le client MCP, le serveur MCP et le modèle IA qui orchestre les appels. Voici ma configuration de test complète utilisant HolySheep AI comme fournisseur de modèle.
# Configuration MCP avec HolySheep AI
import httpx
import asyncio
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import json
@dataclass
class MCPTool:
name: str
description: str
input_schema: Dict
capabilities: List[str]
@dataclass
class MCPTestResult:
tool_name: str
status: str
latency_ms: float
error_message: Optional[str] = None
class HolySheepMCPClient:
"""Client MCP optimisé pour HolySheep AI avec validation complète"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)
self.tools_registry: Dict[str, MCPTool] = {}
self.test_results: List[MCPTestResult] = []
async def initialize(self, server_manifest: Dict) -> bool:
"""Initialise le client avec le manifeste du serveur MCP"""
try:
# Extraire les outils du manifeste
tools = server_manifest.get("tools", [])
for tool in tools:
self.tools_registry[tool["name"]] = MCPTool(
name=tool["name"],
description=tool.get("description", ""),
input_schema=tool.get("inputSchema", {}),
capabilities=tool.get("capabilities", [])
)
print(f"✓ {len(self.tools_registry)} outils MCP chargés")
return True
except Exception as e:
print(f"✗ Erreur d'initialisation: {e}")
return False
async def execute_tool(self, tool_name: str, parameters: Dict) -> MCPTestResult:
"""Exécute un outil MCP et mesure les performances"""
import time
start_time = time.time()
try:
if tool_name not in self.tools_registry:
return MCPTestResult(
tool_name=tool_name,
status="ERROR",
latency_ms=0,
error_message=f"Tool '{tool_name}' non trouvé dans le registre"
)
tool = self.tools_registry[tool_name]
# Validation des paramètres
required_params = tool.input_schema.get("required", [])
missing_params = [p for p in required_params if p not in parameters]
if missing_params:
return MCPTestResult(
tool_name=tool_name,
status="VALIDATION_ERROR",
latency_ms=0,
error_message=f"Paramètres manquants: {missing_params}"
)
# Simulation de l'exécution (remplacer par l'appel réel)
await asyncio.sleep(0.1) # Latence simulée
return MCPTestResult(
tool_name=tool_name,
status="SUCCESS",
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000
)
except Exception as e:
return MCPTestResult(
tool_name=tool_name,
status="ERROR",
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000,
error_message=str(e)
)
async def test_tool_compatibility(self, model_id: str) -> Dict:
"""Test la compatibilité de tous les outils avec un modèle"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Liste tes outils disponibles"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": tool.name,
"description": tool.description,
"parameters": tool.input_schema
}
}
for tool in self.tools_registry.values()
]
}
try:
response = await self.client.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except httpx.HTTPStatusError as e:
return {"error": f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}"}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
Exemple d'utilisation
async def main():
client = HolySheepMCPClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Manifeste serveur MCP simulé
server_manifest = {
"tools": [
{
"name": "file_read",
"description": "Lit le contenu d'un fichier",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"path": {"type": "string"}
},
"required": ["path"]
}
},
{
"name": "web_search",
"description": "Recherche sur le web",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"},
"limit": {"type": "integer", "default": 10}
},
"required": ["query"]
}
}
]
}
await client.initialize(server_manifest)
# Test de compatibilité
result = await client.test_tool_compatibility("deepseek-v3")
print(json.dumps(result, indent=2))
asyncio.run(main())Protocole de Test de Compatibilité Complet
Ma stratégie de test MCP se décompose en quatre phases distinctes. La première phase vérifie la connectivité de base, la seconde valide le manifeste des outils, la troisième teste l'exécution individuelle et la quatrième évalue la compatibilité avec le modèle. Cette approche systématique m'a permis d'identifier des problèmes de compatibilité avant le déploiement en production.
# Script de test complet MCP avec métriques détaillées
import asyncio
import time
from collections import defaultdict
from datetime import datetime
class MCPCompatibilityTester:
"""Testeur complet de compatibilité MCP"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.results = {
"connectivity": {},
"manifest": {},
"execution": {},
"model_compatibility": {}
}
self.metrics = defaultdict(list)
async def phase1_connectivity_test(self, host: str, port: int) -> dict:
"""Phase 1: Test de connectivité réseau"""
import socket
test_result = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"host": host,
"port": port,
"success": False,
"latency_ms": None,
"error": None
}
try:
start = time.time()
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(5)
result = sock.connect_ex((host, port))
latency = (time.time() - start) * 1000
test_result["success"] = result == 0
test_result["latency_ms"] = round(latency, 2)
if result != 0:
test_result["error"] = f"Connection refused (code: {result})"
sock.close()
except socket.timeout:
test_result["error"] = "Connection timeout after 5s"
except Exception as e:
test_result["error"] = str(e)
self.results["connectivity"] = test_result
return test_result
async def phase2_manifest_validation(self, manifest: dict) -> dict:
"""Phase 2: Validation du manifeste MCP"""
validation_result = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"is_valid": True,
"errors": [],
"warnings": [],
"tools_count": 0,
"capabilities": set()
}
# Vérifications structurales
required_fields = ["tools"]
for field in required_fields:
if field not in manifest:
validation_result["errors"].append(
f"Champ requis manquant: '{field}'"
)
validation_result["is_valid"] = False
if "tools" in manifest:
tools = manifest["tools"]
if not isinstance(tools, list):
validation_result["errors"].append(
"'tools' doit être une liste"
)
validation_result["is_valid"] = False
else:
validation_result["tools_count"] = len(tools)
for idx, tool in enumerate(tools):
# Vérifier le nom de l'outil
if "name" not in tool:
validation_result["errors"].append(
f"Outil[{idx}]: 'name' manquant"
)
# Vérifier le schéma d'entrée
if "inputSchema" not in tool:
validation_result["warnings"].append(
f"Outil '{tool.get('name', idx)}': "
f"'inputSchema' manquant"
)
else:
schema = tool["inputSchema"]
if not isinstance(schema, dict):
validation_result["errors"].append(
f"Outil '{tool.get('name', idx)}': "
f"'inputSchema' doit être un objet JSON Schema"
)
# Collecter les capacités
if "capabilities" in tool:
validation_result["capabilities"].update(
tool["capabilities"]
)
validation_result["capabilities"] = list(
validation_result["capabilities"]
)
self.results["manifest"] = validation_result
return validation_result
async def phase3_tool_execution_test(self, tools: list) -> dict:
"""Phase 3: Test d'exécution des outils avec HolySheep AI"""
execution_result = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"total_tools": len(tools),
"successful": 0,
"failed": 0,
"tool_results": []
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
for tool in tools:
tool_name = tool.get("name", "unknown")
test_payload = {
"model": "deepseek-v3",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un assistant qui exécute des outils MCP."
},
{
"role": "user",
"content": f"Décris l'outil '{tool_name}'"
}
],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": tool.get("name"),
"description": tool.get("description", ""),
"parameters": tool.get("inputSchema", {})
}
}]
}
start_time = time.time()
try:
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=test_payload
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
execution_result["successful"] += 1
execution_result["tool_results"].append({
"name": tool_name,
"status": "SUCCESS",
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"model_response": "tool_called" if data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("tool_calls") else "direct"
})
else:
execution_result["failed"] += 1
execution_result["tool_results"].append({
"name": tool_name,
"status": f"HTTP_{response.status_code}",
"error": response.text[:200]
})
except Exception as e:
execution_result["failed"] += 1
execution_result["tool_results"].append({
"name": tool_name,
"status": "ERROR",
"error": str(e)
})
self.results["execution"] = execution_result
return execution_result
async def run_full_compatibility_test(
self,
server_host: str = "localhost",
server_port: int = 3000,
manifest: dict = None
) -> dict:
"""Exécute le test de compatibilité complet en 4 phases"""
print("=" * 60)
print("MCP COMPATIBILITY TEST - HolySheep AI Integration")
print("=" * 60)
# Phase 1: Connectivité
print("\n[Phase 1] Test de connectivité MCP...")
conn_result = await self.phase1_connectivity_test(
server_host, server_port
)
print(f" → {'✓' if conn_result['success'] else '✗'} "
f"Connectivité: {conn_result.get('error', 'OK')}")
# Phase 2: Manifeste
print("\n[Phase 2] Validation du manifeste...")
if manifest is None:
manifest = {"tools": []}
manifest_result = await self.phase2_manifest_validation(manifest)
print(f" → {'✓' if manifest_result['is_valid'] else '✗'} "
f"Manifeste valide: {manifest_result['is_valid']}")
print(f" → 📊 Outils détectés: {manifest_result['tools_count']}")
# Phase 3: Exécution
print("\n[Phase 3] Test d'exécution des outils...")
if manifest["tools"]:
exec_result = await self.phase3_tool_execution_test(
manifest["tools"]
)
print(f" → ✓ Réussis: {exec_result['successful']}/"
f"{exec_result['total_tools']}")
print(f" → ✗ Échoués: {exec_result['failed']}/"
f"{exec_result['total_tools']}")
# Résumé
print("\n" + "=" * 60)
print("RÉSUMÉ DES TESTS")
print("=" * 60)
return self.results
Exécution du test complet
async def run_test():
tester = MCPCompatibilityTester(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
test_manifest = {
"tools": [
{
"name": "calculator",
"description": "Effectue des calculs mathématiques",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"expression": {"type": "string"}
},
"required": ["expression"]
},
"capabilities": ["math", "arithmetic"]
},
{
"name": "date_converter",
"description": "Convertit entre formats de date",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"date": {"type": "string"},
"input_format": {"type": "string"},
"output_format": {"type": "string"}
},
"required": ["date", "output_format"]
}
},
{
"name": "translator",
"description": "Traduit du texte entre langues",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"text": {"type": "string"},
"source_lang": {"type": "string"},
"target_lang": {"type": "string"}
},
"required": ["text", "target_lang"]
}
}
]
}
results = await tester.run_full_compatibility_test(
server_host="api.mcp-server.io",
server_port=443,
manifest=test_manifest
)
import json
print(json.dumps(results, indent=2, default=str))
asyncio.run(run_test())Benchmark de Compatibilité Multi-Modèles
Un aspect crucial que j'ai découvert est que la compatibilité des outils MCP varie significativement entre les modèles. Les modèles moins chers comme DeepSeek V3 à $0.42/MTok offrent une excellente compatibilité pour les outils MCP standards, tandis que les modèles plus coûteux comme Claude Sonnet 4.5 à $15/MTok proposent des fonctionnalités MCP avancées. Voici ma matrice de comparaison que je maintiens à jour sur HolySheep AI.
# Matrice de compatibilité MCP avec benchmark de latence
import asyncio
import time
import httpx
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
@dataclass
class ModelMCPCapability:
model_id: str
provider: str
price_per_1m_tokens: float
mcp_protocol_version: str
max_tools: int
streaming_support: bool
avg_latency_ms: float
compatibility_score: float
class MCPModelBenchmark:
"""Benchmark de compatibilité MCP multi-modèles sur HolySheep AI"""
MODELS_CONFIG = {
# HolySheep AI - Économie 85%+ vs alternatives
"deepseek-v3": {
"provider": "HolySheep",
"price": 0.42, # $0.42/MTok - meilleur rapport qualité/prix
"mcp_version": "1.0.0",
"max_tools": 128,
"streaming": True,
"features": ["function_calling", "json_schema", "streaming"]
},
"gpt-4.1": {
"provider": "HolySheep",
"price": 8.0, # GPT-4.1 $8/MTok
"mcp_version": "1.0.0",
"max_tools": 256,
"streaming": True,
"features": ["function_calling", "json_schema", "vision", "streaming"]
},
"claude-sonnet-4.5": {
"provider": "HolySheep",
"price": 15.0, # Claude Sonnet 4.5 $15/MTok
"mcp_version": "1.0.0",
"max_tools": 512,
"streaming": True,
"features": ["function_calling", "json_schema", "vision", "extended_context"]
},
"gemini-2.5-flash": {
"provider": "HolySheep",
"price": 2.50, # Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok
"mcp_version": "1.0.0",
"max_tools": 64,
"streaming": True,
"features": ["function_calling", "json_schema", "fast_response"]
}
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.results: List[ModelMCPCapability] = []
self.test_tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_database",
"description": "Recherche dans une base de données",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"},
"limit": {"type": "integer", "default": 10}
},
"required": ["query"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "send_notification",
"description": "Envoie une notification",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"channel": {"type": "string", "enum": ["email", "sms", "push"]},
"message": {"type": "string"},
"priority": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]}
},
"required": ["channel", "message"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "process_document",
"description": "Traite un document",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"document_id": {"type": "string"},
"operations": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
}
},
"required": ["document_id"]
}
}
}
]
async def benchmark_single_model(
self,
model_id: str,
iterations: int = 5
) -> Optional[ModelMCPCapability]:
"""Benchmark un modèle unique avec les outils MCP"""
if model_id not in self.MODELS_CONFIG:
print(f"Modèle '{model_id}' non configuré")
return None
config = self.MODELS_CONFIG[model_id]
latencies = []
success_count = 0
async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
for i in range(iterations):
start_time = time.time()
try:
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Utilise l'outil search_database avec query='test'"
}
],
"tools": self.test_tools,
"stream": False
}
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
latencies.append(latency_ms)
if response.status_code == 200:
success_count += 1
except Exception as e:
print(f" Iteration {i+1} erreur: {e}")
if not latencies:
return None
avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
# Calcul du score de compatibilité
success_rate = success_count / iterations
latency_score = max(0, 1 - (avg_latency / 5000)) # 5s = score 0
compatibility_score = (success_rate * 0.6 + latency_score * 0.4) * 100
capability = ModelMCPCapability(
model_id=model_id,
provider=config["provider"],
price_per_1m_tokens=config["price"],
mcp_protocol_version=config["mcp_version"],
max_tools=config["max_tools"],
streaming_support=config["streaming"],
avg_latency_ms=round(avg_latency, 2),
compatibility_score=round(compatibility_score, 1)
)
self.results.append(capability)
return capability
async def run_full_benchmark(self) -> List[ModelMCPCapability]:
"""Exécute le benchmark complet sur tous les modèles"""
print("╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗")
print("║ MCP PROTOCOL COMPATIBILITY BENCHMARK - HolySheep AI ║")
print("╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝")
print()
print(f"{'Modèle':<25} {'Prix/MTok':<12} {'Latence':<12} {'Compatibilité':<15} {'Outils'}")
print("-" * 80)
for model_id in self.MODELS_CONFIG.keys():
result = await self.benchmark_single_model(model_id)
if result:
print(
f"{result.model_id:<25} "
f"${result.price_per_1m_tokens:<11.2f} "
f"{result.avg_latency_ms:<11.2f}ms "
f"{result.compatibility_score:<14.1f}% "
f"{result.max_tools}"
)
print("-" * 80)
print()
# Recommandation
best_score = max(self.results, key=lambda x: x.compatibility_score)
best_value = min(
[r for r in self.results if r.compatibility_score > 80],
key=lambda x: x.price_per_1m_tokens
) if any(r.compatibility_score > 80 for r in self.results) else None
print("📊 ANALYSE DES RÉSULTATS")
print(f" • Meilleure compatibilité: {best_score.model_id} "
f"({best_score.compatibility_score}%)")
if best_value:
print(f" • Meilleur rapport qualité/prix: {best_value.model_id} "
f"(${best_value.price_per_1m_tokens}/MTok)")
print()
print("💡 RECOMMANDATIONS:")
print(" - Pour les outils MCP standards: DeepSeek V3 (excellent)")
print(" - Pour les cas complexes: GPT-4.1 ou Claude Sonnet 4.5")
print(" - Pour les réponses rapides: Gemini 2.5 Flash")
return self.results
Exécution du benchmark
async def main():
benchmark = MCPModelBenchmark(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
results = await benchmark.run_full_benchmark()
print("\n✅ Benchmark terminé!")
asyncio.run(main())Validation des Capacités MCP Avancées
Au-delà des tests basiques, j'ai développé des tests de validation pour les capacités MCP avancées. Ces tests vérifient la gestion des erreurs complexes, la compatibilité des schémas JSON, le support du streaming et la capacité à gérer des outils imbriqués.
# Tests de validation MCP avancés
import json
import asyncio
from typing import Any, Dict, List
from enum import Enum
class ValidationType(Enum):
SCHEMA = "schema"
CAPABILITY = "capability"
ERROR_HANDLING = "error_handling"
STREAMING = "streaming"
class AdvancedMCPValidator:
"""Validateur MCP avancé pour cas complexes"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.validation_log = []
async def test_nested_tools(self) -> Dict[str, Any]:
"""Teste les outils MCP avec des paramètres imbriqués complexes"""
nested_tool = {
"type": "function",
"function": {
"name": "process_nested_data",
"description": "Traite des données avec structure imbriquée",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"config": {
"type": "object",
"properties": {
"max_retries": {"type": "integer", "default": 3},
"timeout": {"type": "integer", "default": 30},
"options": {
"type": "object",
"properties": {
"cache_enabled": {"type": "boolean"},
"compression": {"type": "string", "enum": ["gzip", "deflate", "none"]}
}
}
}
},
"data": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"id": {"type": "string"},
"metadata": {"type": "object"}
}
}
}
},
"required": ["config", "data"]
}
}
}
test_prompt = """
Appelle l'outil process_nested_data avec:
- config.max_retries = 5
- config.options.cache_enabled = true
- data = [{"id": "item1", "metadata": {"source": "api"}}]
"""
return await self._execute_mcp_test(nested_tool, test_prompt)
async def test_error_recovery(self) -> Dict[str, Any]:
"""Teste la récupération d'erreur MCP"""
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "flaky_operation",
"description": "Opération qui peut échouer",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"operation_id": {"type": "string"},
"should_fail": {"type": "boolean"}
}
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "fallback_operation",
"description": "Opération de repli",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"reason": {"type": "string"}
}
}
}
}
]
test_prompt = """
Tente d'exécuter flaky_operation avec should_fail=true.
En cas d'erreur, appelle automatiquement fallback_operation.
"""
return await self._execute_mcp_test(tools, test_prompt)
async def test_multi_step_chain(self) -> Dict[str, Any]:
"""Teste l'enchaînement de plusieurs outils MCP"""
chain_tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "fetch_data",
"description": "Récupère des données brutes",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"source": {"type": "string"}
}
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "transform_data",
"description": "Transforme les données",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"raw_data": {"type": "string"},
"format": {"type": "string"}
}
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "store_result",
"description": "Stocke le résultat",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"transformed_data": {"type": "string"},
"destination": {"type": "string"}
}
}
}
}
]
test_prompt = """
Exécute la chaîne d'opérations suivante:
1. fetch_data(source='api')
2. transform_data avec le résultat de l'étape 1
3. store_result avec le résultat de l'étape 2
"""
return await self._execute_mcp_test(chain_tools, test_prompt)
async def _execute_mcp_test(
self,
tools: List[Dict],
prompt: str
) -> Dict[str, Any]:
"""Exécute un test MCP et retourne les résultats"""
import httpx
import time
start_time = time.time()
try:
async with httpx.AsyncClient(timeout=45.0) as client:
response = await client.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "deepseek-v3",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"tools": tools if isinstance(tools, list) else [tools],
"tool_choice": "auto"
}
)
elapsed_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
tool_calls = data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("tool_calls", [])
return {
"status": "SUCCESS",
"latency_ms": round(elapsed_ms, 2),
"tool_calls_count": len(tool_calls),
"tool_calls": tool_calls,
"response": data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
}
else:
return {
"status": f"HTTP_{response.status_code}",
"error": response.text[:500]
}
except Exception as e:
return {
"status": "ERROR",
"error": str(e)
}
async def run_all_advanced_tests(self) -> Dict[str, Any]:
"""Exécute tous les tests avancés"""
print("🔬 TESTS MCP AVANCÉS")
print("=" * 50)
tests = {
"nested_tools": await self.test_nested_tools(),
"error_recovery": await self.test_error_recovery(),
"multi_step_chain": await self.test_multi_step_chain()
}
print()
for test_name, result in tests.items():
status_icon = "✅" if result.get("status") == "SUCCESS" else "❌"
print(f"{status_icon} {test_name}: {result.get('status')}")
if "latency_ms" in result:
print(f" Latence: {result['latency_ms']}ms")
if "tool_calls_count" in result:
print(f" Outils appelés: {result['tool_calls_count']}")
return tests
Exécution des tests avancés
async def main():
validator = AdvancedMCPValidator(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
results = await validator.run_all_advanced_tests()
print("\n📋 Résumé détaillé:")
print(json.dumps(results, indent=2, default=str))
asyncio.run(main())Erreurs courantes et solutions
Après des mois de tests MCP sur HolySheep AI, j'ai catalogué les erreurs les plus fréquentes. Voici ma liste exhaustive avec leurs solutions vérifiées.
1. InvalidCapabilityError - Outil non trouvé
Erreur complète :
MCPServerError: InvalidCapabilityError - tool 'file_read' not found in server manifest
Available tools: ['database_query', 'web_search', 'send_email']
Ce problème survient lorsque le client MCP tente d'appeler un outil qui n'existe pas
dans le manifeste du serveur. L'outil 'file_read' a probablement été renommé ou
n'est plus disponible dans la version actuelle du serveur MCP.Solution :
# Vérification et mise à jour du registre des outils
TOOLS_MANIFEST = {
"file_read": "database_query", # Correspondance ancienne → nouvelle