IA

Travaillant avec Grist et N8N, j'ai découvert que l'on pouvait intégrer des MCP (Model Context Protocol) dans VSCodium via l'extension Roo Code et l'IA souveraine Albert pour analyser ou agir directement dans des documents ou des workflows.
Sources :

• Pour utiliser VSCodium avec Grist, N8N et Albert, webinaire de Thomas Sanson très intéressant : https://tube.numerique.gouv.fr/w/cuygCM41GM2KmKdSxezPc6 (comment utiliser Albert dans VSCodium via Roo Code, MCP avec N8N et Grist, skills...).
• Pour utiliser Grist, Albert et le Custom Widget Builder dans VSCodium, webinaire de Thomas Sanson : https://tube.numerique.gouv.fr/w/rjrWvA2fjagQm17VZxXypv
• Vidéo pour comprendre les MCP : https://www.youtube.com/watch?v=9RV5gttT6rA

I- Préalables :

• Pour utiliser Albert en tant que fonctionnaire de l'État, il est nécessaire de demander un accès via ce formulaire : https://albert.sites.beta.gouv.fr/access/
• Pour utiliser Albert dans VSCodium, il est nécessaire d'installer l'extension "Roo Code".
• Paramètrages de Roo Code :
  • Fournisseur d'API : OpenAI Compatible
  • URL de base : https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1
  • Clé API : celle qu'on s'est créé dans Albert à cette adresse https://albert.playground.etalab.gouv.fr/keys
  • Modèle : openai/gpt-oss-120b

II- MCP pour Grist :

Le code se trouve ici : https://github.com/nic01asFr/mcp-server-grist
Pour Grist, il existe un serveur mcp spécifique à installer sur son ordinateur et qui nécessite d'utiliser l'application uvx. Il faut donc l'installer sous mon Linux Mint 22.3 avec la commande (s'installe dans le dossier "/home/utilisateur/.local/bin") :
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Ensuite, il suffit de lancer le mcp avec la commande :
uvx mcp-server-grist

Pour l'utiliser dans VSCodium avec Roo Code, on va configurer un serveur MCP avec ce fichier de configuration :

{
"mcpServers": {

"grist-mcp": {

"command": "uvx",

"args": ["--from", "mcp-server-grist", "mcp-server-grist"],

"env": {

"GRIST_API_KEY": "votre_clé_API_de_Grist",

"GRIST_API_URL": "https://grist.numerique.gouv.fr/api"

}

}

}

}

III- MCP pour N8N :

Le serveur N8N intègre déjà un serveur MCP : il n'y a donc pas besoin d'en installer un sur son ordinateur ! On peut voir ici comment s'en servir : https://docs.n8n.io/advanced-ai/mcp/accessing-n8n-mcp-server/.
On configure son accès au serveur MCP à cette adresse : https://n8n.incubateur.education.gouv.fr/settings/mcp. Et on copie le code de connexion à utiliser dans Roo Code.

Pour l'utiliser dans VSCodium toujours via Roo Code, on configure le json ainsi :

{
"mcpServers": {

"n8n-mcp": {

"type": "http",

"url": "https://n8n.incubateur.education.gouv.fr/mcp-server/http",

"headers": {

"Authorization": "Bearer le_token_généré_dans_N8N"

}

}
}
}

Alternative en utilisant le serveur MCP installé sur son ordinateur 

Le code du serveur se trouve ici : https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
Il est nécessaire d'utiliser la commande npx et pour cela il faut installer le paquet npm via la commande :
sudo apt install npm

Ensuite, il suffit de lancer le mcp avec la commande :
npx n8n-mcp

Pour l'utiliser dans VSCodium toujours via Roo Code, on configure le json ainsi :

{
"mcpServers": {

"n8n-mcp": {

"command": "npx",

"args": [

"n8n-mcp"

],

"env": {

"MCP_MODE": "stdio",

"LOG_LEVEL": "error",

"DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true",

"N8N_API_URL": "https://n8n.incubateur.education.gouv.fr/api/v1/",

"N8N_API_KEY": "votre_clé_API_dans N8N"

}

}
}
}

Habituellement je suis plus que rétif quant à l'utilisation de solutions se basant sur des supposées intelligences artificielles pour tout un tas de raisons, et en particulier pour ce qui a trait à l'éducation. Voir mon billet dans Médiapart pour plus d'info : https://blogs.mediapart.fr/thierrym/blog/090625/pour-un-debat-citoyen-sur-une-utilisation-raisonnee-de-lintelligence-artificielle.

Mais j'ai découvert à travers cet article de ZD.Net https://www.zdnet.fr/pratique/linux-pratique-installer-la-solution-alternative-open-source-et-puissante-a-notebooklm-485056.htm qu'il était possible de s'installer localement une alternative libre à NoteBookLM de Google. Dans ce cas-là, pourquoi ne pas tester cette solution qui s'appuie sur Open Notebook ? Je vais décrire sur cette page comment j'ai configuré cette application sur mon ordinateur, non sans quelques recherches...

Avertissement : pour pouvoir fonctionner confortablement, sans trop d'attente, il vaut mieux une machine relativement puissante et avec une carte graphique dédiée (GPU) c'est mieux.

Personnellement, je vais utiliser un modèle LLM (modèle de langage) local en me servant d'Ollama : https://ollama.com/. Ce fonctionnement par contre nécessite des ressources sur l'ordinateur local et il vaut mieux avoir une carte graphique qui pourra aléger la tâche du processeur. Il faut également pas mal de place : le LLM Qwen3 par exemple fait plus de 5 Go...
Remarque : il est possible d'intégrer Ollama dans VSCodium (à la place de l'IA de Microsoft Copilot).

Sources :

• déploiement de Open Notebook : https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/deployment/docker.md
• Utilisation de Ollama dans Open Notebook : https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/features/ollama.md
• Changer le dossier de stockage des modèles LLM dans Ollama : https://medium.com/@rosgluk/move-ollama-models-to-different-location-755eaec1df96
• Modèles proposés par Ollama : https://ollama.com/models
• Choisir son fournisseur le modèle d'IA et de LLM : https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/features/ai-models.md

I- Particularité de Ollama et de Docker en tant que services

Ollama et Docker s'installent en tant que service. Cela signifie qu'ils se lancent automatiquement à chaque redémarrage de l'ordinateur. Si on ne veut pas cela, il va falloir les désactiver lorsqu'on ne les utilise plus, ce qui permet d'économiser des ressources. Pour arrêter et désactiver, il faut taper les commandes suivantes :
sudo systemctl stop nom-du-service
sudo systemctl disable nom-du-service
On verra comment automatiser tout cela avec des fichiers de scripts à la fin de cet article.

II- Installation de Ollama et des LLM

A- Installation de Ollama

L'installation se fait très simplement : il suffit de taper la commande suivante qui permettra d'installer Ollama en tant que service (systemd) :