Serveurs MCP en Python

Labo et projet du cours en ligne « Serveurs MCP en Python » de Docteur Atomic : on y écrit pachatraining-mcp, un serveur MCP en Python sur la base SQL Server PachadataTraining, qu'on branche ensuite sur Claude Code.

Ce qu'il faut sur le poste

• Python 3.13 et uv, Git, curl et un shell bash (sous Windows, WSL2) ;

• Docker (ou Podman) avec compose, 2 Go de mémoire libre pour SQL Server et environ 9 Go de disque (la base de référence et ses deux copies de travail) ;

• pour les modules qui les emploient : Node.js 24.22.1 ou plus récent dans la 24, ou 22.23.4 dans la 22 (MCP Inspector) et Claude Code ;

• pour le module 12 : 1 Go de mémoire de plus pour Keycloak, et un accès Internet depuis son conteneur (Keycloak lit sur claude.ai le document qui décrit Claude Code comme client).

Le pilote mssql-python (Microsoft, licence MIT) s'installe par uv sans pilote ODBC système : il apporte le sien, mssql-python-odbc, le pilote ODBC 18 de Microsoft, gratuit mais sous licence propriétaire.

Related MCP server: mcp-server-mssql

Le labo

git clone https://github.com/DocteurAtomic/serveurs-mcp.git
cd serveurs-mcp
./setup/install.sh
uv sync
uv run python setup/check_lab.py

install.sh écrit .env avec des mots de passe tirés au hasard (le fichier n'est jamais versionné ; .env.example montre ce qu'il contient), télécharge la sauvegarde de PachadataTraining (626 Mo) et vérifie sa somme SHA-256, démarre SQL Server 2025 Developer dans le conteneur mcpcourse (2 Go de mémoire), restaure la base, crée les comptes pacha_app et mcp_reader et le schéma Mcp (vues et procédures du serveur), puis les copies PachadataTraining_m07 et PachadataTraining_m09 sur lesquelles écrivent les modules 7 et 9. Il se relance sans danger : ce qui existe déjà est gardé. check_lab.py se connecte depuis le poste avec les deux comptes et compare ce qu'il lit aux nombres des vidéos.

Avec Podman : COMPOSE="podman compose" ENGINE=podman ./setup/install.sh (podman compose demande podman-compose ou docker-compose ; sans eux, COMPOSE="uvx podman-compose").

Se connecter : 127.0.0.1,14733, avec l'un des comptes et son mot de passe lus dans .env. Le serveur MCP ne se connecte jamais en sa, qui ne sert qu'à setup/. Le conteneur n'a qu'un certificat auto-signé : cochez Trust server certificate dans SSMS.

Une copie de travail se recrée par ./setup/reset-copy.sh m07 (quelques secondes) et se supprime par ./setup/reset-copy.sh m07 --drop, ce qui libère 2,4 Go.

Keycloak (module 12)

uv run python setup/keycloak.py

Le serveur d'autorisation du module 12 est un service à part de compose.yaml, dans le profil oauth : install.sh et la CI ne le démarrent pas. setup/keycloak.py tire au hasard, dans .env, le mot de passe de l'administrateur de Keycloak, ceux des deux comptes du royaume (alice, qui peut écrire, et carol, qui ne fait que lire) et les secrets de ses deux clients confidentiels, puis démarre Keycloak 26.8.2 en mode développement sur 127.0.0.1:8080 et attend le royaume pachadata (environ 20 secondes). Le royaume est importé de setup/keycloak/pachadata-realm.json, sans un clic dans la console, ses ${...} lus dans .env. Il ne s'importe qu'à la création du conteneur : après un changement du fichier ou d'un secret, docker rm -f mcpcourse-keycloak, puis relancer le script. Avec Podman : COMPOSE="podman compose" uv run python setup/keycloak.py. La console : http://127.0.0.1:8080/admin, compte admin.

Le serveur en conteneur (module 13)

docker build -t pachatraining-mcp .
docker compose --profile server up -d mcp

Le Dockerfile construit l'image du serveur en deux étapes : uv installe les dépendances verrouillées et le projet dans un environnement, que la seconde étape copie seul, sans uv ni source, avec un utilisateur sans droits. Aucun secret n'y entre : .dockerignore écarte .env, et le service mcp de compose.yaml, dans le profil server, passe au conteneur les seules variables que le serveur lit, mot de passe de mcp_reader et jetons compris, jamais celui de sa. Dans le conteneur, le serveur écoute sur 0.0.0.0 (PACHA_HTTP_LISTEN) ; le port est publié sur 127.0.0.1:8000 de l'hôte (MCP_PORT le change), et le serveur garde son contrôle de l'en-tête Host. Il joint SQL Server par le nom du service, sql,1433, sur le réseau que compose donne au projet. Avec podman-compose 1.6, les valeurs des variables passent sur la ligne de commande de podman : préférez docker compose, ou lancez podman run avec -e NOM sans valeur.

La CI construit l'image, lance toute la suite, les tests de l'image compris (PACHA_IMAGE=pachatraining-mcp), et exige le nombre de tests écrit dans le workflow : un test sauté la fait échouer.

Dépannage

• Mac à puce Apple : l'image SQL Server n'existe que pour linux/amd64 ; le compose.yaml le dit (platform: linux/amd64), et Docker Desktop l'émule par Rosetta. Si le conteneur s'arrête au démarrage, activez « Use Rosetta for x86_64/amd64 emulation on Apple Silicon » dans les réglages de Docker Desktop.

• TCP Provider: Error code 0x2749 à la connexion : le serveur est nommé localhost, qui se résout d'abord en ::1, alors que le port n'est publié que sur 127.0.0.1. Écrivez 127.0.0.1,14733, comme dans .env.example.

• Le port 14733 est pris : SQLPORT dans .env le change, avant le premier démarrage, et PACHA_SQL_SERVER doit le suivre.

La base

PachadataTraining est la base de démonstration anglaise de Pachadata : un organisme de formation fictif, ses stages, sessions, inscriptions, factures et formateurs. Les personnes sont fictives. Sa documentation est dans le dépôt rudi-bruchez/formations. La sauvegarde n'est pas dans ce dépôt, le script la télécharge.

Licence

Le code est sous licence MIT (LICENSE).

Building MCP Servers in Python

Lab and project of the Docteur Atomic online course on building MCP servers in Python: you write pachatraining-mcp, a Python MCP server over the SQL Server database PachadataTraining, and plug it into Claude Code. Run ./setup/install.sh, then uv sync and uv run python setup/check_lab.py (Python 3.13 with uv, Docker or Podman with compose, curl, bash, 2 GB of free memory, about 9 GB of disk). The script writes .env with random passwords (never committed), downloads the backup and checks its SHA-256, starts SQL Server 2025 Developer in the mcpcourse container, restores the database, creates the pacha_app and mcp_reader accounts and the Mcp schema, then the copies the modules 7 and 9 write to. Connect to 127.0.0.1,14733 (not localhost, which resolves to ::1 first). On an Apple silicon Mac, Docker Desktop emulates the linux/amd64 image; enable Rosetta emulation in its settings if the container stops at startup. The mssql-python driver brings Microsoft's ODBC Driver 18 (mssql-python-odbc), free but under a proprietary license. Module 12 adds Keycloak, a service of the oauth profile of compose.yaml that neither install.sh nor the CI starts: uv run python setup/keycloak.py draws its secrets into .env and starts it on 127.0.0.1:8080 (1 GB more memory, and Internet access from its container). Module 13 adds the Dockerfile (two stages with uv, a user without rights, no secret: .dockerignore keeps .env out) and the mcp service of the server profile: docker build -t pachatraining-mcp ., then docker compose --profile server up -d mcp, which publishes the server on 127.0.0.1:8000 and passes it only the variables it reads. The CI builds the image and requires the number of tests written in the workflow, so a skipped test fails it. The code is released under the MIT license.