Votre agent sait déjà écrire le code, lancer les tests et ouvrir la pull request. La seule chose qu'il ne sait généralement pas faire, c'est vous montrer une image de ce qu'il vient de construire. Il décrit l'architecture en prose, vous acquiescez, et quelqu'un doit encore ouvrir un canevas et tout dessiner à la main. MCP comble ce vide. Avec quelques lignes de configuration, votre agent obtient un outil qui produit un vrai diagramme LetDraw : pas un croquis ASCII, mais un tableau réellement modifiable que vous pouvez ouvrir, ajuster et partager.
Voici la version pratique : ce qu'est MCP en un paragraphe, puis les étapes exactes pour le brancher et le premier prompt à essayer.
Le Model Context Protocol (MCP) en un paragraphe
Le Model Context Protocol est un moyen simple et standard pour qu'un agent IA appelle des outils externes. Un outil est décrit une seule fois (son nom, ce qu'il fait et la forme de ses entrées), puis n'importe quel agent compatible MCP peut décider de l'appeler et lire le résultat. LetDraw fournit un serveur MCP qui expose la création de diagrammes exactement sous la forme de ce type d'outil. L'agent n'a pas besoin de savoir comment LetDraw effectue le rendu ; il appelle simplement un outil du genre « crée un diagramme à partir de cette description » et récupère un lien vers le tableau terminé.
Étape 1 : créer un jeton d'API
Le serveur MCP agit en votre nom, il a donc besoin d'un identifiant. Dans LetDraw, ouvrez Compte → Clés API et créez un jeton d'API personnel. Copiez-le une fois et conservez-le à un endroit lisible par la configuration de votre agent ; une variable d'environnement est idéale. Traitez-le comme un mot de passe : quiconque le possède peut créer des diagrammes en votre nom.
# from Account → API Keys LETDRAW_API_TOKEN="ld_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
Étape 2 : enregistrer le serveur MCP
Pointez votre agent vers le serveur MCP de LetDraw et transmettez-lui le jeton. La plupart des clients compatibles MCP lisent un petit bloc JSON qui liste les serveurs qu'ils peuvent utiliser. La forme est toujours la même : un nom, la façon de le lancer et l'environnement dans lequel il s'exécute.
{
"mcpServers": {
"letdraw": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@letdraw/mcp"],
"env": { "LETDRAW_API_TOKEN": "${LETDRAW_API_TOKEN}" }
}
}
}
Redémarrez l'agent et il découvrira automatiquement les outils LetDraw : par exemple créer un diagramme à partir d'une description, d'un morceau de code, ou d'un fichier compose ou Kubernetes. Vous ne branchez pas chacun à la main ; MCP les annonce pour vous.
Étape 3 : demander un diagramme
Place à la partie amusante. Comme l'outil est décrit en termes simples, vous le pilotez en langage naturel. L'agent décide quand l'appeler et remplit les entrées à partir de votre demande.
You: Draw the architecture for the service you just scaffolded ,
API, worker, Postgres and Redis, and give me the link.
Agent → calls letdraw.create_diagram({
"description": "API service behind a load balancer, a queue
feeding a background worker, Postgres primary with a
read replica, Redis cache in front of the API"
})
Agent: Done → https://letdraw.com/?doc=abc123 (open to edit)
L'agent ne dessine pas le diagramme. Il en demande un, et vous remet un canevas sur lequel vous pouvez continuer à travailler.
Ce dernier détail est ce qui rend la chose utile plutôt qu'un simple tour de magie. Le résultat est un tableau LetDraw normal : l'IA vous donne un premier jet et vous gardez le contrôle. Ouvrez le lien, déplacez une boîte, corrigez la relation que le modèle a légèrement ratée, ajoutez ce qu'il ignorait, puis partagez. L'agent a fait le placement fastidieux ; vous avez apporté le jugement.
docker-compose.yml » ou « fais le diagramme de ces manifestes Kubernetes » donne au modèle une structure sur laquelle s'appuyer, et le premier jet demande bien moins de retouches.Là où cela fait vraiment la différence
Un diagramme généré a le plus de valeur précisément quand la documentation a le moins de chances d'exister : au moment où le code est écrit ou modifié. Branchez le serveur MCP une fois, et « dessine-moi aussi l'architecture » devient une demande normale à la fin d'une tâche. L'image arrive pendant que la conception est encore fraîche dans toutes les têtes, elle est modifiable plutôt que jetable, et elle vit sur un canevas que vos collègues peuvent ouvrir sans rien installer. Votre agent faisait déjà le travail ; maintenant il peut le montrer.
Créez un jeton, ajoutez la configuration et demandez à votre agent son premier diagramme.