Pour savoir combien de personnes téléchargent et réellement installent votre serveur MCP open‑source, vous pouvez mettre en place une télémétrie anonyme : un petit « ping » envoyé au premier démarrage qui ne collecte aucune donnée personnelle et qui peut être désactivé clairement.  

**Principe de base**  
- Générer un identifiant aléatoire (UUID v4) lors du premier lancement et le stocker localement (fichier de préférences ou base de données légère).  
- À chaque démarrage, envoyer ce UUID ainsi que quelques métadonnées non identifiantes (version du serveur, OS, indicateur « base de données configurée », horodatage).  
- Le serveur de télémétrie ne fait que compter les UUID uniques ; il ne stocke ni adresse IP complète, ni nom d’hôte, ni quelconque donnée pouvant permettre de remonter à un individu.  
- Offrir un moyen explicite d’opt‑out (variable d’environnement, flag ligne de commande, ou réglage dans l’interface) afin de rester conforme au RGPD et aux attentes de la communauté open‑source.  

**Étapes concrètes à implémenter**  

1. **Créer l’identifiant anonyme**  
   ```go
   // pseudo‑code Go
   id, _ := uuid.NewV4()
   // écrire id dans ~/.mcp-server/telemetry-id (ou équivalent)
   ```  
   Cet UUID est généré une seule fois et réutilisé pour tous les pings suivants  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).

2. **Définir la charge utile minimale**  
   ```json
   {
       "telemetry_id": "a3f8c2e1‑b4d5‑4f6a‑9c7e‑1234567890ab",
       "version": "1.4.2",
       "os": "linux",
       "db_configured": true,
       "timestamp": "2026-03-27T18:10:00Z"
   }
   ```  
   Aucune adresse IP, nom d’utilisateur, chemin de fichier ou contenu de base de données n’est inclus  [hoop](https://hoop.dev/blog/anonymous-analytics-open-source-model-privacy-first-insights-without-compromise/).

3. **Envoyer le ping**  
   - Utiliser une requête HTTP POST légère vers un endpoint que vous contrôlez (ex. `https://telemetry.example.com/ping`).  
   - Le endpoint ne fait que incétrer le `telemetry_id` dans une table avec un champ `UNIQUE` ; ainsi chaque UUID ne compte qu’une fois, même si le serveur est redémarré plusieurs fois.  
   - Vous pouvez réutiliser le composant `countconnector` d’OpenTelemetry qui agrège les métriques en comptages simples sans conserver les attributs individuels  [github](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/connector/countconnector/README.md).

4. **Sécuriser et respecter la vie privée**  
   - Le endpoint doit être accessible uniquement via TLS.  
   - Ne pas logger l’adresse IP complète ; si vous avez besoin d’une approximation géographique, ne conservez que les deux premiers octets (ou utilisez un service de géolocalisation qui renvoie uniquement le pays).  
   - Publier clairement la politique de données dans le README : quelles données sont collectées, pourquoi, comment les désactiver, et où le code source de la télémétrie est visible  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).

5. **Offrir l’opt‑out**  
   - Variable d’environnement : `MCP_TELEMETRY=0` désactive l’envoi du ping.  
   - Flag CLI : `--no-telemetry`.  
   - Option dans l’interface de configuration (si vous en proposez une).  
   - Lorsqu’il est désactivé, le serveur ne génère même pas d’UUID et ne tente aucune connexion réseau  [hoop](https://hoop.dev/blog/open-source-anonymous-analytics-privacy-without-sacrifice/).

6. **Visualiser les résultats**  
   - Un simple tableau ou un graphe montrant le nombre d’UUID uniques par jour/semaine vous donne le taux d’adoption réel.  
   - Vous pouvez également agréger par version ou par indicateur `db_configured` pour savoir combien d’installations utilisent effectivement une connexion base de données.  

**Avantages de cette approche**  
- **Anonymat garantie** : aucune donnée permettant de remonter à un individu n’est collectée ou stockée.  
- **Transparence totale** : le code qui génère l’UUID, construit la charge utile et envoie le ping est open‑source et peut être audité.  
- **Conformité RGPD** : l’utilisateur peut refuser facilement et aucune donnée personnelle n’est retenue.  
- **Légèreté** : un petit ping JSON de moins de 200 octets à chaque démarrage n’impacte pas les performances.  

**Sources**  
- Guide sur la télémétrie responsable pour les projets open‑source  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).  
- Modèle d’analyse anonyme qui évite les identifiants personnels  [hoop](https://hoop.dev/blog/anonymous-analytics-open-source-model-privacy-first-insights-without-compromise/).  
- Exemple de composant `countconnector` d’OpenTelemetry pour agréger des comptages sans conserver les identifiants  [github](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/connector/countconnector/README.md).  
- Bonnes pratiques de suivi anonyme sans données personnelles  [piwik](https://piwik.pro/blog/how-to-do-useful-analytics-without-personal-data/).  

En mettant en place ce petit mécanisme de ping anonyme avec opt‑out clair, vous obtenez une mesure fiable du nombre de téléchargements et d’installations réelles de votre serveur MCP, tout en respectant la vie privée de vos utilisateurs.

Pour pouvoir agréger les pings de votre serveur MCP dans une vue à facettes, vous devez collecter des attributs qui décrivent :

| Dimension (facette) | Pourquoi la collecter ? | Exemple de valeur / type |
|---------------------|--------------------------|--------------------------|
| **Identifiant anonyme** (UUID v4) | Permet de dédupliquer les pings provenant du même installé sans révéler l’utilisateur. | `a3f8c2e1‑b4d5‑4f6a‑9c7e‑1234567890ab` |
| **Version du serveur** | Suivre l’adoption des différentes releases et détecter les versions obsolètes. | `1.4.2` |
| **Système d’exploitation** | Comprendre la répartition des environnements (Linux, Windows, macOS, conteneurs). | `linux`, `windows`, `darwin` |
| **Architecture / CPU** (optionnel) | Détecter les déploiements sur ARM vs x86, utile pour le support. | `amd64`, `arm64` |
| **Horodatage du ping** (UTC) | Analyser l’activité dans le temps (pics journaliers, tendance d’adoption). | `2026-03-27T18:10:00Z` |
| **Date d’installation** (premier UUID généré) | Calculer la durée moyenne d’utilisation et le churn. | `2026-03-01` |
| **Indicateur de configuration DB** | Savoir combien d’instances utilisent réellement une base de données (utile pour votre produit). | `true` / `false` |
| **Type de base de données** (si configuré) | Segmenter par PostgreSQL, MySQL, SQLite, etc. | `postgres`, `mysql` |
| **Fonctionnalités/extensions activées** (flags) | Mesurer l’adoption de modules optionnels (ex. : authentification, monitoring, cache). | `auth:enabled`, `cache:disabled` |
| **Région approximative** (privacy‑first) | Donner une idée géographique sans collecter d’IP complète ; ex. : pays dérivé de deux premiers octets d’IP ou d’un service de géolocalisation qui ne renvoie que le pays. | `FR`, `DE`, `US` |
| **Mode d’exécution** (stand‑alone, Docker, Kubernetes, système service) | Comprendre les préférences de déploiement pour guider la documentation et les images officielles. | `docker`, `k8s`, `systemd` |
| **Version du runtime** (Go, Node.js, etc.) | Détecter les environnements hors‑support qui pourraient poser problème. | `go1.22`, `node20` |
| **Nombre d’outils/resources enregistrés** (facultatif) | Donner une indication de la charge ou de la complexité d’usage. | `12` |
| **Statut du ping** (success / error) | Détecter les problèmes de connectivité vers le collecteur de télémétrie (utile pour améliorer la fiabilité). | `success` |

### Comment ces dimensions s’insèrent dans une structure à facettes
Chaque ping devient un enregistrement avec les champs ci-dessus. Un moteur de facettes (comme **Facets Overview/Dive** de PAIR‑code  [research](https://research.google/blog/facets-an-open-source-visualization-tool-for-machine-learning-training-data/) ou toute bibliothèque d’agrégation similaire) vous permet de :

- **Filtrer** par version, OS ou type de DB pour voir seulement le sous‑ensemble qui vous intéresse.  
- **Agréger** le nombre d’UUID uniques pour chaque combinaison de facettes (ex. : « combien d’installations Linux avec PostgreSQL activé ? »).  
- **Visualiser** les tendances temporelles en facettant sur la date d’installation ou le timestamp du ping.  
- **Croiser** les dimensions (ex. : OS × fonctionnalité activée) pour découvrir des corrélations (les utilisateurs Windows activent‑ils plus souvent le cache ?).

### Bonnes pratiques dérivées des sources consultées
- **Anonymat** : ne stockez ni adresse IP complète, ni nom d’hôte, ni quelconque donnée personnelle ; un UUID aléatoire suffit à distinguer les installations  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).  
- **Opt‑out clair** : proposez une variable d’environnement (`MCP_TELEMETRY=0`) ou un flag CLI afin que les utilisateurs puissent désactiver la collecte  [docs.coroot](https://docs.coroot.com/misc/anonymous-usage-statistics/).  
- **Minimalisme de la charge utile** : limitez le JSON à l’essentiel (moins de 200 octets) pour éviter tout impact sur les performances  [docs.openlit](https://docs.openlit.io/latest/openlit/developer-resources/anonymous-telemetry).  
- **Sécurité du transport** : utilisez exclusivement TLS pour l’endpoint de collecte  [stainless](https://www.stainless.com/mcp/real-time-mcp-monitoring-and-logging).  
- **Agrégation côté serveur** : un simple comptage d’UUID uniques (comme le fait le composant `countconnector` d’OpenTelemetry) vous donne le nombre d’installations actives sans conserver les identifiants individuels  [github](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/connector/countconnector/README.md).

En collectant ces dimensions, vous disposerez d’un jeu de données riche mais respectueux de la vie privée, facilement exploitable dans n’importe quel outil de visualisation à facettes pour suivre l’adoption réelle de votre serveur MCP open‑source.  

**Sources**  
- Télémétrie anonyme et bonnes pratiques pour les projets open‑source  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).  
- Exemple de métriques facétisées provenant d’OpenLIT  [docs.openlit](https://docs.openlit.io/latest/openlit/developer-resources/anonymous-telemetry) et de Coroot  [docs.coroot](https://docs.coroot.com/misc/anonymous-usage-statistics/).  
- Utilisation d’UUID pour déduplication sans données personnelles  [piwik](https://piwik.pro/blog/how-to-do-useful-analytics-without-personal-data/).  
- Composant `countconnector` d’OpenTelemetry pour agréger des comptages  [github](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/blob/main/connector/countconnector/README.md).  
- Présentation de l’outil Facets (PAIR‑code) pour visualiser des données multidimensionnelles  [research](https://research.google/blog/facets-an-open-source-visualization-tool-for-machine-learning-training-data/).

Pour que vos pings de télémétrie puissent être analysés efficacement avec **pg_faceting** (extension PostgreSQL générique de facétisation ; distinct de la stack GhostCrab **facettes** identifiée `pg_facets`), vous devez structurer chaque ping comme une ligne dans une table PostgreSQL où chaque colonne représente une dimension de facétisation adaptée aux capacités de l'extension. Voici les dimensions recommandées, organisées par type de facétisation que **pg_faceting** prend en charge :

### Dimensions à collecter (colonnes de la table de télémétrie)

| Dimension | Type de colonne | Type de facétisation pg_faceting | Pourquoi & Exemple |
|-----------|-----------------|----------------------------------|---------------------|
| **version** | `text` | `plain_facet` | Suivre l’adoption des releases (ex. : `1.4.2`, `1.5.0-rc1`). |
| **os** | `text` | `plain_facet` | Répartition des systèmes d’exploitation (ex. : `linux`, `windows`, `darwin`). |
| **os_arch** | `text` | `plain_facet` | Architecture CPU (ex. : `amd64`, `arm64`) – utile pour le support matériel. |
| **db_configured** | `boolean` | `plain_facet` | Savoir combien d’instances utilisent réellement une base de données (`true`/`false`). |
| **db_type** | `text` | `plain_facet` | Segmenter par SGBD lorsqu’une DB est configurée (ex. : `postgres`, `mysql`, `sqlite`). |
| **region** | `text` (code pays) | `plain_facet` | Vue géographique approximative : dérivée de l’IP avec masquage (ex. : `US`, `FR`, `DE`) – **ne jamais stocker l’IP complète**. |
| **execution_mode** | `text` | `plain_facet` | Mode de déploiement (ex. : `standalone`, `docker`, `k8s`, `systemd`). |
| **runtime_version** | `text` | `plain_facet` | Version du langage/runtime (ex. : `go1.22`, `node20`). |
| **ping_time** | `timestamptz` | `datetrunc_facet` (ex. : `'day'` ou `'month'`) | Analyser les tendances temporelles d’adoption (pics journaliers, croissance hebdomadaire). |
| **install_date** | `date` | `datetrunc_facet` (ex. : `'month'`) | Calculer la durée moyenne d’utilisation et détecter le churn. |
| **tools_count** | `integer` | `bucket_facet` (ex. : `buckets => array[0, 5, 10, 20, 50]`) | Répartir les installations par nombre d’outils/resources enregistrés (faible/moyen/élevé usage). |
| **auth_enabled** | `boolean` | `plain_facet` | Mesurer l’adoption de fonctionnalités spécifiques (ex. : authentification activée). |
| **monitoring_enabled** | `boolean` | `plain_facet` | Suivre l’activation du monitoring intégré. |
| **cache_enabled** | `boolean` | `plain_facet` | Vérifier l’usage du cache côté serveur. |

### Mise en œuvre avec pg_faceting
1. **Créez la table** (exemple simplifié) :
   ```sql
   CREATE TABLE mcp_telemetry (
       id SERIAL PRIMARY KEY,
       telemetry_id UUID NOT NULL UNIQUE,  -- Pour déduplication (pas facétisé)
       version TEXT,
       os TEXT,
       os_arch TEXT,
       db_configured BOOLEAN,
       db_type TEXT,
       region TEXT,
       execution_mode TEXT,
       runtime_version TEXT,
       ping_time TIMESTAMPTZ,
       install_date DATE,
       tools_count INTEGER,
       auth_enabled BOOLEAN,
       monitoring_enabled BOOLEAN,
       cache_enabled BOOLEAN
   );
   ```

2. **Activez l’extension et définissez les facettes** :
   ```sql
   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_roaringbitmap;
   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgfaceting;

   SELECT faceting.add_faceting_to_table(
       'mcp_telemetry'::regclass,
       key => 'id',
       facets => ARRAY[
           faceting.plain_facet('version'),
           faceting.plain_facet('os'),
           faceting.plain_facet('db_configured'),
           faceting.plain_facet('region'),
           faceting.plain_facet('execution_mode'),
           faceting.datetrunc_facet('ping_time', 'day'),
           faceting.bucket_facet('tools_count', ARRAY[0, 5, 10, 20, 50]),
           faceting.plain_facet('auth_enabled'),
           faceting.plain_facet('monitoring_enabled')
       ]
   );
   ```

3. **Planifiez la maintenance** (exécuter périodiquement) :
   ```sql
   CALL faceting.run_maintenance();
   ```

4. **Interrogez les facettes** :
   - Top 10 valeurs par dimension : `SELECT * FROM faceting.top_values('mcp_telemetry'::regclass, n => 10);`
   - Comptes avec filtres (ex. : installations Linux avec DB configurée) :
     ```sql
     SELECT * FROM faceting.count_results(
         'mcp_telemetry'::regclass,
         filters => ARRAY[ROW('os', 'linux'), ROW('db_configured', TRUE)]::facet_filter[]
     );
     ```

### Bonnes pratiques essentielles
- **Déduplication** : Utilisez `telemetry_id` (UUID v4 généré au premier lancement) avec contrainte `UNIQUE` pour compter une installation par ligne, même en cas de redémarrages multiples.
- **Respect de la vie privée** : Aucune donnée personnelle (IP complète, hostname, identifiants utilisateurs) ; la région est dérivée de manière agrégée (ex. : deux premiers octets d’IP ou service géolocalisant uniquement le pays).
- **Opt‑out explicite** : Proposez une variable d’environnement (`MCP_TELEMETRY=0`) ou un flag CLI (`--no-telemetry`) pour désactiver l’envoi du ping.
- **Cardinalité maîtrisée** : Privilégiez `plain_facet` pour les valeurs à faible/moyenne cardinalité (version, OS, région) et `datetrunc_facet`/`bucket_facet` pour les timestamps et valeurs continues afin d’éviter l’explosion des tableaux de bitmaps.

En collectant ces dimensions dans ce format, vous disposerez d’un jeu de données prêt à être facétisé avec pg_faceting pour obtenir des comptages rapides et multidimensionnels (par version, OS, région, fonctionnalités activées, etc.) tout en restant léger et respectueux de la vie privée.  

**Sources**  
- Documentation technique de pg_faceting montrant l’utilisation de `plain_facet`, `datetrunc_facet` et `bucket_facet` pour différents types de colonnes  [github](https://github.com/cybertec-postgresql/pgfaceting).  
- Exemple de requêtes d’agrégation facétisée avec `top_values` et `count_results`  [github](https://github.com/cybertec-postgresql/pgfaceting).  
- Bonnes pratiques de télémétrie anonyme pour projets open‑source (UUID, opt‑out, minimisation des données)  [1984](https://1984.vc/docs/founders-handbook/eng/open-source-telemetry).  
- Utilisation de `datetrunc_facet` pour l’analyse temporelle dans des contextes similaires  [github](https://github.com/cybertec-postgresql/pgfaceting).  
- Recommandations sur la faible cardinalité des facettes pour l’efficacité des roaring bitmaps  [github](https://github.com/cybertec-postgresql/pgfaceting).