Formation · Model Context Protocol (MCP) · Data engineering

Model Context Protocol (MCP) pour les data engineers

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

Cette formation associe Model Context Protocol (MCP) aux processus quotidiens du domaine Data engineering. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

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.

Les data engineers construisent et exploitent les pipelines sur lesquels reposent reporting, analytique et applications d’IA : ingestion depuis les systèmes sources, transformations avec dbt ou Spark, orchestration avec Airflow ou Dagster, qualité et gouvernance des données dans l’entrepôt ou le lakehouse. Le travail mêle SQL, Python, YAML et une connaissance fine des schémas et des dépendances. Les assistants et agents de codage IA l’accélèrent nettement : ils écrivent des modèles dbt avec tests et documentation, optimisent les requêtes lentes, créent des DAG Airflow, migrent des chaînes ETL historiques et expliquent un lignage complexe. Les données étant souvent sensibles, la gestion responsable des schémas, des jeux d’exemple et des identifiants est au cœur de cette formation.

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 ?

  • Data engineers et analytics engineers
  • Développeurs BI responsables de l’ETL et de l’entrepôt de données
  • Équipes plateforme lakehouse et streaming
  • Développeurs chargés de moderniser des processus ETL historiques

Les défis concrets que nous traitons

  • Des chaînes ETL anciennes en procédures stockées ou outils propriétaires, sans tests
  • Des requêtes lentes et coûteuses et des jobs Spark peu efficaces
  • L’absence de contrôles de qualité et des responsabilités floues sur les jeux de données
  • Une documentation lacunaire des modèles de données, du lignage et des règles métier

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.
  • Mobiliser efficacement des agents IA pour les modèles dbt, les pipelines et l’optimisation SQL.
  • Moderniser l’ETL historique avec l’IA et sécuriser les résultats par des tests de rapprochement.
  • Protéger les données sensibles en travaillant avec des schémas, des jeux d’exemple synthétiques et des droits d’accès minimaux.

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 : Data engineering
  • Modèles dbt avec tests
  • Optimiser les requêtes SQL
  • Pipelines Airflow et Dagster
  • Migrer l’ETL historique
  • Automatiser la qualité des données
  • Analyser les jobs Spark
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les prompts doivent contenir des schémas et des données synthétiques plutôt que des enregistrements personnels réels, et les identifiants ou chaînes de connexion aux bases doivent rester hors du contexte. Appliquez les principes du RGPD comme la limitation des finalités et la minimisation des données, documentez les flux de manière traçable et vérifiez licences et risques de chaîne d’approvisionnement des nouveaux paquets et connecteurs.
  • 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

Modèles dbt avec tests

L’agent écrit les modèles staging, intermediate et mart dans dbt, ajoute tests de schéma, définitions de sources et descriptions, puis exécute dbt build en boucle jusqu’à la réussite des modèles et des tests.

Optimiser les requêtes SQL

L’IA analyse les plans d’exécution, repère les jointures coûteuses et l’absence de partitionnement ou de clustering, puis réécrit les requêtes pour qu’elles parcourent moins de données et s’exécutent plus vite.

Pipelines Airflow et Dagster

Les besoins deviennent des DAG ou des assets à la structure de dépendances claire, avec relances, capteurs, alertes et prise en charge des backfills, ainsi que des tests de la logique de transformation.

Migrer l’ETL historique

Procédures stockées ou jobs ETL graphiques sont analysés, la logique métier documentée puis transposée progressivement en dbt ou PySpark, avec des requêtes de rapprochement entre ancien et nouveau traitement.

Automatiser la qualité des données

L’assistant définit des contrôles de complétude, d’unicité, de plages de valeurs et de fraîcheur, les implémente avec des tests dbt ou Great Expectations et configure des alertes en cas d’écart.

Analyser les jobs Spark

Informations de la Spark UI et logs sont interprétés, déséquilibres de partitions, shuffles et problèmes mémoire identifiés, et des optimisations proposées : broadcast joins, repartitionnement ou mise en cache.

Projets pratiques possibles

Tableau de bord qualité des données

Une petite application web qui lit les résultats des tests dbt ou des contrôles qualité et affiche clairement tendances, anomalies et tables concernées.

Pipeline d’ingestion d’une API REST

Un pipeline Python qui charge les données d’une API de façon incrémentale, détecte les évolutions de schéma et écrit les résultats partitionnés dans le lakehouse.

Explorateur de lignage

Un outil qui lit le manifeste dbt et représente les dépendances entre sources, modèles et tableaux de bord sous forme de graphe interactif.

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. Une bonne maîtrise de SQL et de Python et une expérience pratique d’un entrepôt de données, de dbt, de Spark ou d’un orchestrateur.

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 prompts doivent contenir des schémas et des données synthétiques plutôt que des enregistrements personnels réels, et les identifiants ou chaînes de connexion aux bases doivent rester hors du contexte. Appliquez les principes du RGPD comme la limitation des finalités et la minimisation des données, documentez les flux de manière traçable et vérifiez licences et risques de chaîne d’approvisionnement des nouveaux paquets et connecteurs.

Dates proposées

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

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 26 janvier 2027 – mer. 27 janvier 2027 Berlin Demander
  • mar. 9 février 2027 – mer. 10 février 2027 En ligne Demander
  • mer. 17 février 2027 – jeu. 18 février 2027 Munich 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 doit-elle accéder à nos données de production ?

Non, et ce n’est généralement pas pertinent. Pour la grande majorité des tâches, schémas, métadonnées, plans d’exécution et jeux de données synthétiques suffisent. Vous apprendrez à fournir précisément ce contexte à l’agent, à limiter les accès en lecture aux environnements de développement et à obtenir malgré tout des résultats fiables.

Cela fonctionne-t-il avec notre entrepôt de données ?

Les méthodes sont indépendantes de la plateforme et s’appliquent aussi bien à Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Synapse qu’à PostgreSQL. L’essentiel est d’indiquer à l’assistant le dialecte SQL et les spécificités de la plateforme, comme le partitionnement ou le clustering. Nous montrons comment les consigner dans des fichiers d’instructions.

Combien coûte la formation « Model Context Protocol (MCP) pour les data engineers » ?

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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