MCP finance & risque

// pourquoi

// ce que nous avons construit

Six couches d'accès machine, de la plus simple à la plus riche, toutes générées à partir des mêmes contenus et des mêmes données vérifiées :

• une API JSON publique pour les indices de risque, Risk Diff, Black Box, le snapshot canonique Dette US et le flux Atom des changements de niveau ;
• un catalogue machine des articles, guides et sujets ;
• une Agent Surface avec claims, evidence graph, Risk Diff, Black Box, intégrité, changefeed et flux NDJSON ;
• un contrat OpenAPI et des flux NDJSON exposés directement comme tools MCP ;
• deux fichiers llms.txt et llms-full.txt, carte concise et corpus intégral, pour les agents qui les recherchent ;
• ce serveur MCP, qui transforme tout cela en resources lisibles et tools appelables par un agent, sans scraping. Les opérations fines sur claims, sources, preuves, changements, Risk Diff, Black Box et intégrité sont exposées comme tools structurés.

// endpoint

Transport Streamable HTTP (spec MCP 2025-11-25), mode requête/réponse JSON.

https://l0g.fr/api/mcp/compact

Entrée recommandée pour les nouvelles intégrations. Surface complète experte : https://l0g.fr/api/mcp.

Rapport public agrégé : /api/mcp/usage. La méthode et ses limites sont visibles sur la page agents.

Lecture seule. Le code et la procédure de déploiement sont publics sur le dépôt GitHub.

// resources

Les documents et datasets sont exposés comme ressources MCP. Les agents peuvent les lister avec resources/list, lire leur contenu avec resources/read, et découvrir les URI paramétrées avec resources/templates/list. La liste est bornée aux dix ressources statiques afin de ne pas charger tout le catalogue dans le contexte.

// resource templates

Les templates décrivent les familles de ressources et proposent des complétions de variables. Les instances se découvrent de façon ciblée avec les tools de recherche et de filtrage. Le service public actuel reste stateless et n'annonce pas de souscriptions live : la veille opérationnelle passe par l0g://changes/latest ouget_changefeed.

// prompts

Quatre workflows sont exposés avec prompts/list et rendus avecprompts/get. Ils sont déclenchés explicitement par l'utilisateur et partagent exactement leur définition avec les cartes de la page Agent Surface. Le serveur valide les arguments et n'annonce pas de notification listChanged.

// tools

get_risk_state est le chemin normal pour lire le risque. Le catalogue complet ci-dessous sert aux workflows experts de recherche, filtrage, preuve, diff, replay, historique, extraction de sous-graphe ou lecture ciblée. La recherche plein texte reste locale et déterministe, sans base vectorielle ni fournisseur externe. Les articles longs sont paginables, avec curseur de continuation, accès direct aux sources et références séparées. Chaque réponse expose un résumé humain danscontent et les données exploitables dans structuredContent, avec un outputSchema déclaré. Les identifiants inconnus sont marqués parisError: true côté tools ; les resources inexistantes renvoient une erreur protocolaire MCP.

// se connecter

Inspecter les tools avec l'outil officiel, en renseignant l'endpoint :

npx @modelcontextprotocol/inspector

Brancher un client de bureau via le pont local :

npx mcp-remote https://l0g.fr/api/mcp/compact

Exemple de configuration pour un client compatible :

{
  "mcpServers": {
    "l0g": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://l0g.fr/api/mcp/compact"]
    }
  }
}

Cycle MCP minimal en JSON-RPC brut : initialisation, notification initialized, puis appel ordinaire. Pour une session complète, préférer l'inspecteur ou mcp-remote.

curl -s -X POST https://l0g.fr/api/mcp/compact \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-11-25","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0.1"}}}'

curl -s -X POST https://l0g.fr/api/mcp/compact \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'

curl -s -X POST https://l0g.fr/api/mcp/compact \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}'

curl -s -X POST https://l0g.fr/api/mcp/compact \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"get_risk_state","arguments":{"mode":"current"}}}'

// sécurité et conception

• Lecture seule. Aucun tool n'écrit quoi que ce soit, et l'accès aux articles passe par une liste blanche de slugs, sans récupération d'URL arbitraire.
• Jamais exposé en direct. Le service n'écoute qu'en local, derrière Apache qui assure le TLS et le proxy.
• Anti détournement. Validation des en-têtes Host et Origin à chaque requête, contre les attaques par DNS rebinding, comme l'exige la spec.
• Bridé. Limitation de débit par IP, taille de requête bornée, et un service système durci (utilisateur éphémère, système de fichiers en lecture seule, capacités vidées).
• Sans donnée sensible. Tout est public, donc ni clé ni authentification, et aucun pistage.

En toute honnêteté, peu de clients grand public consomment encore nativement les serveurs MCP distants : le protocole est récent. Cet accès est donc autant un pari sur l'usage à venir qu'un outil immédiat, dans la continuité de l'API et des fichiers pour agents.

// autres accès machine

• utiliser l0g avec un agent : prompts, ordre de lecture et règles d'attribution.
• Agent Surface : manifeste, OpenAPI, claims, evidence graph, intégrité, changefeed et NDJSON.
• API JSON : indices de risque, snapshot Dette US et flux Atom des changements de niveau.
• Risk Diff : changements de risque sur 1, 7 et 30 jours.
• Black Box Recorder : replay point-in-time des frames de risque.
• debt-risk.json : valeur Dette US calculée depuis Debt Risk Radar latest.json, avec provenance.
• catalog.json : articles, guides, sujets et atlas du glossaire.
• evidence-graph.json : relation articles, claims, sources et datasets.
• llms.txt et llms-full.txt : carte concise et corpus intégral.
• méthodologie et atlas du glossaire pour le cadre, les définitions et les concepts voisins.