Cet article explique comment créer des décorateurs Python acceptant des arguments, en utilisant une structure à trois niveaux : une fonction externe pour les paramètres, une fonction intermédiaire pour le décorateur, et une fonction interne pour l'exécution. L'article illustre ce concept avec des exemples concrets comme un décorateur de logging configurable, un système de réessai, une validation de plage, et une limitation de débit. Il montre aussi comment gérer les arguments optionnels et comment implémenter des décorateurs sous forme de classes. L'idée clé est que les décorateurs avec arguments agissent comme des "fabriques de décorateurs", permettant une personnalisation fine du comportement des fonctions décorées. Une lecture utile pour maîtriser l'abstraction et la configuration avancée en Python.

Cet article de Clever Cloud explore comment passer d’un prototype fragile à un serveur MCP (Model-Compute-Provider) fiable et sécurisé en production. L’auteur partage des leçons tirées de projets concrets, comme RAGmonsters, et insiste sur l’importance de concevoir des serveurs spécifiques au domaine plutôt que génériques pour garantir sécurité et prévisibilité. Les principes clés incluent la définition d’outils étroits et bien nommés, l’utilisation de types d’entrée/sortie stables, un comportement déterministe, le principe du moindre privilège, et une explicabilité intégrée. La sécurité, l’observabilité et l’évaluation continue sont présentées comme des piliers essentiels pour transformer une démonstration en infrastructure robuste, adaptée à un client aussi imprévisible qu’un LLM. L’article détaille aussi comment structurer les capacités (outils, ressources, prompts), sécuriser les accès, et surveiller les performances pour une intégration réussie en production. Une lecture indispensable pour qui souhaite industrialiser l’usage des agents LLM.