Arbre de syllabus” vers un serveur MCP

Vous pouvez exporter votre “arbre de syllabus” vers un serveur MCP sous forme de resources (contenu lisible) et de tools (fonctions de recherche/QA). 


Côté application, un AI Gateway peut ensuite router les requêtes vers différents LLM (open-source ou API) en s’appuyant sur ce même serveur MCP pour le contexte RAG.

Comment l’aborder ?

1) Modéliser les syllabus (schéma minimal)


  • Format source : Markdown (.md/.mdx) ou HTML propre + un index JSONL pour la recherche.
  • Métadonnées (frontmatter YAML ou colonnes JSON) :
    course_id, module, chapter, level, language, tags, last_updated, license, audience, outcomes, prerequisites.
  • Arborescence :
    syllabus/<course_id>/<module>/<chapter>.md

Pourquoi : MCP manipule très bien des resources statiques et la RAG aime les métadonnées riches pour filtrer/situer le contexte. Model Context Protocol

2) Export “Syllabus → RAG”

 

  • Chunking : 800–1 200 tokens / chunk, overlap 10–15 %.
  • Normalisation : supprimez le bruit (menus, pieds de page), gardez titres H1–H3.
  • Indexation : embeddings + index vectoriel (FAISS, pgvector, Milvus).
  • Clés de filtrage : course_id, level, language, tags.
  • Cache sémantique (option) pour éviter de redemander des passages identiques et réduire les coûts. Red Hat Developer
3) Exposer le contenu via un serveur MCP

 Dans MCP :

  • Resources = vos documents syllabus prêts à être lus par le client/LLM (read-only).
  • Tools = fonctions actives (ex. search_syllabus, get_passages, grade_quiz).
  • Prompts = gabarits de consignes réutilisables (ex. “tuteur socratique FR/MG”). Model Context Protocol+2Model Context Protocol+2
4) Brancher un AI Gateway devant les LLM


Placez un AI Gateway entre votre app (ou client MCP) et les modèles :

  • Fonctions clés : routing multi-LLM (statique ou dynamique), quotas, observabilité, A/B, garde-fous, secrets.
  • Stratégies :
5) Chaîne d’inférence (à haut niveau)


  1. L’utilisateur pose une question.
  2. Le client interroge le tool search_syllabus (serveur MCP) → top-k passages + métadonnées.
  3. Le prompt MCP tutor_fr assemble la consigne + les passages.
  4. L’AI Gateway choisit le LLM (ex. modèle local pour FR, modèle API pour résumer une vidéo).
  5. Le LLM répond ; l’AI Gateway applique post-processing (citations, redaction, filtres).
  6. Journalisation + métriques (qualité, coût, latence).
6) Gouvernance & sécurité (indispensable en éducation)


  • Traçabilité : log des tools/resources consultés pour chaque réponse.
  • Contrôles : listes blanches d’URI MCP, validation des prompts (pas de secrets), limites de longueur.
  • RGPD : pseudonymisation des identifiants apprenants, conservation limitée des logs.
  • Évaluation : jeux d’items “golden” par cours ; tableaux de bord exactitude/alignement. Zenity | Secure AI Agents Everywhere


7) Plan d’implémentation en 10 jours (exemple réaliste)

J1–J2 : Extraction des syllabus, normalisation Markdown, métadonnées.

J3 : Chunking + embeddings + index vectoriel (pgvector/FAISS).

J4 : Serveur MCP resources (exposition des URI) + tools search_syllabus.

J5 : Prompts MCP (tuteur FR, résumé, quiz builder).

J6 : AI Gateway (routes de base, clés, quotas).

J7 : Intégration client (Chat web/WhatsApp/IDE) → appel MCP → Gateway → LLM.

J8 : Tests avec 2 LLM (ex. open-source local + API).

J9 : Observabilité, coût/latence, red teaming contenu.

J10 : Pilotage avec 1 UE (ex. UE1 Sols/Climat), feedback enseignants/étudiants.

8) Bonus : cas d’usage avancés

Tuteur bilingue FR/MG :

 Tuteur bilingue FR/MG : même resources, prompts différents ; routing LLM selon langue.

Génération de quiz

 Génération de quiz : tool generate_quiz_from_passages + modération.

Correction devoirs :

 Correction devoirs : tool grade_with_rubric + resource “rubrique d’évaluation”