feat(mcp): sérialisation Polars -> JSON pour les tools MCP

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

src/mcp/serialization.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import datetime
+from typing import Any
+
+import polars as pl
+
+
+def to_json_records(df: pl.DataFrame) -> list[dict[str, Any]]:
+    """Convertit un DataFrame Polars en liste de dicts JSON-sérialisables.
+
+    Les dates/datetimes deviennent des chaînes ISO 8601 ; les valeurs nulles
+    restent None. Utilisé par tous les tools MCP pour produire une sortie propre.
+    """
+    return [
+        {key: _jsonify(value) for key, value in row.items()} for row in df.to_dicts()
+    ]
+
+
+def _jsonify(value: Any) -> Any:
+    if isinstance(value, (datetime.date, datetime.datetime)):
+        return value.isoformat()
+    return value

tests/mcp/test_serialization.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import datetime
+
+import polars as pl
+
+from src.mcp.serialization import to_json_records
+
+
+def test_dates_become_iso_strings():
+    df = pl.DataFrame({"d": [datetime.date(2025, 1, 1)], "n": [10]})
+    assert to_json_records(df) == [{"d": "2025-01-01", "n": 10}]
+
+
+def test_none_is_preserved():
+    df = pl.DataFrame({"nom": [None], "x": [3]})
+    assert to_json_records(df) == [{"nom": None, "x": 3}]
+
+
+def test_strings_and_numbers_untouched():
+    df = pl.DataFrame({"s": ["abc"], "f": [1.5]})
+    assert to_json_records(df) == [{"s": "abc", "f": 1.5}]