Formation · Model Context Protocol (MCP) · Architecture logicielle

Model Context Protocol (MCP) pour les architectes logiciel

Développer et connecter des serveurs MCP en toute sécurité : tools, resources et prompts pour Claude Code, Cursor, Copilot et vos agents.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Model Context Protocol (MCP) pour les architectes logiciel » s’adresse notamment aux profils suivants : Architectes logiciel et architectes solution, Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif et Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture. Elle montre pas à pas comment utiliser Model Context Protocol (MCP) de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Architecture logicielle – des bases aux workflows avancés.

Le Model Context Protocol est un standard ouvert qui permet aux applications d’IA d’accéder de manière uniforme à des outils, des sources de données et des workflows externes. Plutôt que de développer une intégration spécifique pour chaque assistant, vous implémentez un serveur MCP une seule fois et l’utilisez dans Claude Code, Claude Desktop, Cursor, GitHub Copilot, VS Code ou vos propres agents. Pendant ces deux jours, vous découvrez l’architecture hôte, client et serveur, les trois briques fondamentales – tools, resources et prompts – ainsi que les transports stdio et Streamable HTTP, en les mettant immédiatement en œuvre dans votre code.

Le premier jour, vous construisez avec le SDK officiel TypeScript ou Python un serveur MCP qui expose de façon maîtrisée des API internes, des bases de données ou des fichiers aux assistants IA, et vous le testez avec le MCP Inspector. Le second jour est consacré aux serveurs distants, à l’autorisation via OAuth, aux risques de sécurité comme l’injection de prompt et le tool poisoning, ainsi qu’à l’exploitation, la journalisation et la gouvernance en entreprise. Vous apprenez à rédiger des descriptions d’outils que les modèles exploitent de façon fiable et repartez en sachant intégrer des serveurs MCP en toute sécurité.

Lorsque des agents IA écrivent une grande partie du code, l’architecture gagne en importance : des frontières de modules nettes, des décisions documentées et des objectifs de qualité vérifiables forment le cadre qui garde le code généré cohérent. Les assistants IA épaulent aussi directement les architectes, par exemple pour analyser une base de code existante, produire des diagrammes C4, rédiger des Architecture Decision Records ou comparer des alternatives au regard des attributs de qualité. Fitness functions et tests d’architecture peuvent être générés et intégrés aux pipelines. Cette formation vous apprend à faire de l’IA un interlocuteur pour vos choix d’architecture, à formaliser votre savoir architectural pour que les agents de codage le respectent et à détecter tôt l’érosion dans des bases de code en forte croissance.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Architectes logiciel et architectes solution
  • Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif
  • Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture
  • Architectes plateforme et cloud
  • Responsables de la gouvernance et des comités d’architecture

Les défis concrets que nous traitons

  • Une documentation d’architecture vite obsolète et décalée par rapport au code réel
  • Des décisions prises à l’oral dont le contexte se perd
  • Une érosion progressive par dépendances cycliques et violations des couches
  • Sans consignes claires, le code généré par l’IA ignore les modèles et conventions établis

Objectifs pédagogiques

  • Vous expliquez l’architecture MCP et choisissez entre tools, resources et prompts selon le cas d’usage.
  • Vous développez votre propre serveur MCP en TypeScript ou en Python et le testez méthodiquement.
  • Vous connectez des serveurs MCP à Claude Code, Cursor, Copilot et à vos propres agents.
  • Vous exploitez des serveurs distants avec Streamable HTTP et une autorisation fondée sur OAuth.
  • Vous utilisez l’IA pour analyser l’existant, évaluer des options d’architecture et consigner les décisions sous forme d’ADR.
  • Vous ancrez les règles d’architecture comme fitness functions dans le pipeline et détectez l’érosion au plus tôt.
  • Vous structurez contexte et règles pour que les agents de codage IA respectent durablement vos choix d’architecture.

Programme

Jour 1

Module 1 Architecture et concepts clés
  • Rôles de l’hôte, du client et du serveur, cycle de vie d’une connexion
  • Messages JSON-RPC, négociation des capacités et notifications
  • Tools, resources et prompts : choisir la bonne brique
  • Fonctions côté client : sampling, roots et elicitation
Module 2 Développer son propre serveur MCP
  • Mettre en place un serveur avec le SDK officiel TypeScript ou Python
  • Définir proprement les tools avec JSON Schema pour les entrées et les sorties
  • Exposer resources et resource templates pour documents, enregistrements et configurations
  • Tester et déboguer avec le MCP Inspector et des messages d’erreur explicites
Module 3 Connexion à Claude Code, Cursor, Copilot et aux agents
  • Configurer serveurs stdio locaux et serveurs distants dans les clients
  • Configuration par projet ou par utilisateur, validations et autorisations
  • Rédiger des descriptions d’outils que les modèles sélectionnent correctement
  • Intégrer des serveurs MCP dans des agents construits avec le Claude Agent SDK ou l’OpenAI Agents SDK
Module 4 Transport, autorisation et exploitation
  • Streamable HTTP, gestion de session et serveurs sans état
  • Autorisation OAuth, validation des jetons et intégration aux fournisseurs d’identité existants
  • Déploiement en conteneur, sur plateforme serverless ou derrière une passerelle
  • Journalisation, supervision, limitation de débit et versionnement des interfaces d’outils

Jour 2

Module 5 Sécurité et gouvernance
  • Menaces : injection de prompt via les résultats d’outils, tool poisoning, confused deputy
  • Moindre privilège, confirmations obligatoires et sandboxing
  • Évaluer et valider les serveurs tiers au sein de l’entreprise
  • Protection des données, journalisation des données personnelles, exigences du RGPD et de l’AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Architecture logicielle
  • Documenter les décisions d’architecture
  • Reconstituer l’architecture existante
  • Évaluer les alternatives
  • Générer des fitness functions
  • Garde-fous pour agents de codage
  • Découper les domaines
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Documenter les décisions d’architecture

Transformer discussions, comptes rendus et pull requests en Architecture Decision Records structurés, avec contexte, options étudiées, décision et conséquences, rangés de façon cohérente dans le dépôt.

Reconstituer l’architecture existante

Analyser une base de code, en extraire modules, dépendances et interfaces et générer des diagrammes C4 à jour en diagrams-as-code avec PlantUML, Mermaid ou Structurizr.

Évaluer les alternatives

Comparer monolithe modulaire, microservices ou intégration événementielle au regard de scénarios de qualité, des coûts et de l’organisation des équipes, et rendre les compromis visibles selon les principes de l’ATAM.

Générer des fitness functions

Traduire des règles d’architecture comme les accès entre couches, les dépendances interdites ou les conventions de nommage en tests automatisés avec ArchUnit, dependency-cruiser ou équivalent, intégrés à la CI.

Garde-fous pour agents de codage

Décrire principes, frontières de modules et modèles dans des fichiers de règles et documents de contexte afin que les agents IA les respectent lors de la génération, et repérer les écarts en revue.

Découper les domaines

Dériver des résultats d’event storming et des descriptions métier les bounded contexts, agrégats et context maps du Domain-Driven Design, puis s’en servir pour structurer équipes et services.

Projets pratiques possibles

Assistant ADR

Un outil en ligne de commande qui transforme quelques notes en ADR complet selon un modèle, relie les décisions connexes et met à jour un index dans le dépôt.

Visualiseur de dépendances

Un script qui analyse les imports d’une base de code, signale cycles et violations de couches et affiche un diagramme interactif dans le navigateur.

Questions-réponses d’architecture

Une petite application qui indexe ADR, diagrammes et code et répond aux questions sur l’architecture en citant les sources concernées.

Prérequis

De solides compétences en TypeScript/JavaScript ou en Python et une compréhension de base des API HTTP et du JSON. Une première expérience des assistants IA dans le développement est un atout. Vous avez plusieurs années d’expérience en développement et avez déjà pris ou accompagné des décisions d’architecture sur des systèmes d’envergure.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Node.js ou Python, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès à au moins un client compatible MCP comme Claude Code, Claude Desktop, Cursor ou VS Code avec Copilot.

Protection des données & conformité

Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 3 décembre 2026 – ven. 4 décembre 2026 Munich Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 15 décembre 2026 – mer. 16 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 Hanovre Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Pourquoi développer son propre serveur MCP ?

Dès que des assistants IA doivent accéder à des systèmes internes : outil de ticketing, base de données, documentation ou application métier. Votre serveur définit précisément les actions et les données accessibles, puis se réutilise dans plusieurs clients. Vous évitez ainsi les intégrations isolées et gardez la maîtrise des accès.

Quel langage de programmation est utilisé ?

Vous choisissez entre TypeScript et Python, tous deux dotés d’un SDK officiel. Les concepts sont identiques et les exercices existent dans les deux versions. Si vous travaillez dans un autre langage, la formation reste pertinente : le protocole est indépendant du langage et les SDK disponibles ailleurs suivent une structure comparable.

MCP est-il suffisamment sûr pour l’entreprise ?

Le protocole prévoit des mécanismes d’autorisation et de permissions, mais la sécurité réelle dépend de l’implémentation et de l’exploitation. L’injection de prompt via les résultats d’outils ou les serveurs dotés de droits excessifs sont des risques concrets. Nous traitons les contre-mesures, les processus de validation des serveurs tiers et le traitement des données personnelles.

L’IA peut-elle prendre des décisions d’architecture ?

L’IA est un excellent interlocuteur : elle propose des options, explicite les compromis, relève les failles d’un raisonnement et documente les décisions de façon structurée. La responsabilité reste humaine, car l’architecture dépend du contexte de l’entreprise, des compétences des équipes, du budget et de l’appétence au risque. Vous apprenez à l’utiliser pour décider mieux et plus vite.

Comment éviter que les agents IA n’érodent l’architecture ?

En combinant contexte explicite et contrôle automatisé : fichiers de règles et ADR décrivent frontières et modèles, fitness functions et tests d’architecture en CI bloquent les écarts, et les revues se concentrent sur les changements structurels. L’architecture cesse alors d’être une simple documentation pour devenir un garde-fou vérifiable, pour les humains comme pour les agents.

Combien coûte la formation « Model Context Protocol (MCP) pour les architectes logiciel » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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