Créer un assistant d'achat IA avec les serveurs Gradio MCP

Aperçu

Ce guide présente un modèle pratique pour enrichir les grands modèles de langage (LLMs) avec des capacités de modélisation externes via le Model Context Protocol (MCP) de Gradio. L’exemple démontre un assistant d’achat IA qui connecte un LLM à des modèles et outils hébergés sur Hugging Face Hub, permettant des tâches qui vont au-delà des simples questions-réponses. L’idée centrale est de combiner le raisonnement général du LLM avec des modèles spécialisés—comme IDM-VTON pour l’essayage virtuel—pour résoudre des problèmes réels de shopping. L’idée architecturale clé est que le serveur MCP Gradio expose des outils que le LLM peut appeler. Dans cette démonstration, le serveur expose un outil principal qui orchestre le flux : parcourir des boutiques en ligne, récupérer les données des vêtements et invoquer un modèle d’essayage virtuel pour rendre le résultat sur une photo d’utilisateur. L’espace IDM-VTON est utilisé pour la visualisation, et le serveur MCP Gradio agit comme pont entre le LLM et les modèles. Un point historique notable : l’espace IDM-VTON original a été développé avec Gradio 4.x avant l’existence du MCP. Dans cet exemple, l’espace est interrogé via le client API Gradio, illustrant comment MCP peut étendre les capacités tout en restant compatible avec les espaces Gradio hérités. L’article explique l’utilisation du chat IA de VS Code comme interface utilisateur pour émettre des commandes au serveur MCP. Il est expliqué de modifier un fichier de configuration nommé mcp.json pour indiquer au chat où trouver le serveur MCP et comment interagir avec lui. Un serveur MCP Playwright peut être utilisé pour naviguer sur le Web, avec l’exigence que Node.js soit installé sur la machine hôte. L’objectif global est que Gradio MCP, combiné à IDM-VTON et au chat IA de VS Code, ouvre la voie à des assistants d’achat intelligents et performants. L’exemple présenté montre comment l’assistant peut être utilisé dans une tâche réaliste et détaille comment les composants s’assemblent pour offrir une expérience utilisateur complète. L’idée principale est que Gradio MCP permet de transformer des fonctions Python en outils MCP descriptibles automatiquement via les docstrings, et que le LLM orchestre des actions complexes entre plusieurs modèles.

Caractéristiques clés

• Génération automatique d’outils MCP à partir de fonctions Python via mcp_server à l’initiation
• Les LLM peuvent appeler des modèles et outils externes hébergés sur Hugging Face Hub et Spaces
• IDM-VTON pour l’essayage virtuel des vêtements sur les photos
• Le serveur MCP Gradio comme hub central exposant un outil principal
• Intégration avec le chat IA de VS Code pour lancer des commandes et visualiser les résultats
• Le serveur MCP Playwright permet la navigation Web pour l’assistant
• Compatibilité: l’espace IDM-VTON original utilisait Gradio 4.x, pré-MCP; démonstration via l’API Gradio pour compatibilité

Cas d’utilisation courants

• Créer un assistant d’achat qui parcourt des sites e-commerce pour trouver des articles correspondant aux préférences de l’utilisateur
• Récupérer les données des vêtements (couleur, style, taille) et présenter des résultats sous forme ordonnée et filtrable
• Visualiser les tenues sélectionnées sur une photo via IDM-VTON pour l’essayage virtuel
• Orchestrer des tâches en plusieurs étapes avec un LLM qui décide quelle modèle ou outil appeler ensuite
• Intégrer la navigation, la collecte de données et la visualisation dans un flux conversationnel unique

Configuration et installation

Prérequis

• Environnement Gradio MCP activé pour Python
• Modèle IDM-VTON disponible comme Hugging Face Space ou équivalent local
• VS Code avec le chat IA (prise en charge des MCPs arbitraires)
• Serveur MCP Playwright pour la navigation Web; Node.js installé sur le poste

Commandes exactes

• Démarrer le serveur Gradio MCP (tel que décrit dans le blog) :

# Démarrer le serveur Gradio MCP
python path/to/your_gradio_mcp_server.py

• Configurer le chat IA VS Code pour se connecter au serveur MCP en éditant le fichier mcp.json (le flux implique d’utiliser MCP: Open User Configuration pour localiser et éditer cette configuration). Le blog décrit l’enregistrement de l’URL du serveur MCP et les détails d’interaction.
• Si vous souhaitez activer la navigation via le serveur MCP Playwright, assurez-vous que Node.js est installé sur votre système avant de démarrer ce composant. Le texte indique Node.js comme exigence pour cette partie.
• Exécutez le script et assurez-vous que le serveur MCP expose l’outil au LLM afin que le modèle puisse invoquer le navigateur, récupérer les données des vêtements et lancer IDM-VTON pour le rendu visuel.

Démarrage rapide (exemple minimal exécutable)

• Démarrez le serveur Gradio MCP comme indiqué ci-dessus.
• Dans une session de chat VS Code, envoyez une requête telle que :

Parcourez le site de Uniqlo pour des t-shirts bleus et montrez-moi comment je ressemblerais dans trois d’entre eux, en utilisant ma photo à [votre-url-image].

• Observez le flux de l’assistant : le LLM interroge le catalogue, sélectionne trois candidats et utilise IDM-VTON pour rendre les tenues sur la photo fournie.

Remarque : le blog décrit l’invite exacte comme un exemple pour illustrer le flux interactif ; adaptez les URLs et les actifs à votre environnement.

Avantages et inconvénients

• Avantages
• Méthode rapide pour doter les LLMs de capacités externes en exposant des fonctions Python comme des outils MCP
• Exploite Hugging Face Hub et Spaces pour accéder à un large écosystème de modèles spécialisés
• Combine raisonnement et actions pratiques (navigation Web, récupération de données et visualisation d’images)
• Le chat IA de VS Code offre une interface pratique pour tester et itérer
• IDM-VTON fournit une visualisation convaincante qui améliore l’expérience utilisateur
• Inconvénients
• Requiert des composants MCP et une configuration soignée dans mcp.json
• Implique Playwright pour la navigation, ce qui nécessite Node.js et une configuration environnementale adéquate
• L’espace IDM-VTON original précède le MCP ; certains chemins d’interaction peuvent nécessiter le client API Gradio pour la compatibilité
• La complexité augmente avec le nombre d’outils, car les descriptions d’outils et la gestion des paramètres doivent rester synchronisées avec les attentes du LLM

Alternatives (comparaisons rapides)

| Approche alternative | Caractéristiques clés | Remarques |---|---|---| | Flux MCP Gradio (cette approche) | Utilise MCP Gradio pour exposer des fonctions Python en tant qu’outils appelables par le LLM; intègre avec les modèles Hugging Face Hub et IDM-VTON | Permet d’orchestrer la navigation, la récupération de données et la visualisation via un seul serveur MCP |Espace IDM-VTON original via le client API Gradio (pré-MCP) | Interaction avec IDM-VTON via le client API Gradio sans outils MCP | Démontre le comportement de l’espace original avant MCP; MCP ajoute une abstraction et l’orchestration par le LLM |Serveur MCP personnalisé sans Gradio | Déployer un serveur MCP propre pour exposer des outils spécifiques | Nécessite plus d’ingénierie; MCP offre une voie standard avec l’intégration Gradio |

Prix ou Licence

Le billet ne précise pas les détails de tarification ou de licence pour les composants discutés (Gradio MCP, IDM-VTON, Hugging Face Spaces). Consultez les licences des projets et les termes de Hugging Face pour une utilisation en production.

Références

• https://huggingface.co/blog/gradio-vton-mcp