Formation · Model Context Protocol (MCP) · Applications mobiles

Model Context Protocol (MCP) pour les développeurs mobiles

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 Applications mobiles. 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.

Le développement mobile recouvre plusieurs univers : Swift et SwiftUI pour iOS, Kotlin et Jetpack Compose pour Android, et des approches multiplateformes avec Flutter ou React Native. S’y ajoutent règles des stores, diversité des appareils, mode hors ligne, notifications push et publications exigeantes. Les assistants et agents de codage IA soulagent les équipes précisément sur ces tâches : ils construisent des écrans à partir de maquettes, migrent des interfaces UIKit ou des layouts XML vers des frameworks déclaratifs, écrivent tests d’interface et tests unitaires, analysent les rapports de crash et automatisent les pipelines de build avec Fastlane. Les projets mobiles dépendant des conventions de chaque plateforme, l’IA a besoin d’un contexte précis. Vous apprendrez à le construire et à valider les résultats sur de vrais appareils.

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 ?

  • Développeurs iOS en Swift et SwiftUI
  • Développeurs Android en Kotlin et Jetpack Compose
  • Développeurs multiplateformes sous Flutter ou React Native
  • Équipes mobiles en agence ou chez un éditeur
  • Tech leads responsables de l’architecture applicative et des publications

Les défis concrets que nous traitons

  • La maintenance simultanée de plusieurs plateformes aux langages et paradigmes d’interface différents
  • La migration d’UIKit ou des layouts XML vers des frameworks d’interface déclaratifs
  • Des crashs et problèmes de performance difficiles à reproduire sur un parc d’appareils varié
  • Des processus de build, de signature et de publication sur les stores laborieux

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 des agents IA pour les écrans, les migrations d’interface et les tests d’applications natives et multiplateformes.
  • Diagnostiquer plus vite crashs et problèmes de performance et automatiser builds et publications avec l’aide de l’IA.
  • Imposer à l’IA les conventions de plateforme et les règles d’architecture, puis vérifier les résultats sur de vrais appareils.

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 : Applications mobiles
  • Transformer des maquettes en écrans
  • Migration vers une interface déclarative
  • Tester les applications mobiles
  • Analyser les rapports de crash
  • Mode hors ligne et stockage local
  • Automatiser builds et publications
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les applications manipulent souvent des données sensibles – localisation, contacts, santé – : le code généré doit demander les autorisations avec parcimonie et gérer le consentement conformément au RGPD. Clés de signature, clés d’API et identifiants des stores n’ont rien à faire dans les prompts, et les nouveaux SDK doivent être vérifiés (licence, pistage, risques de chaîne d’approvisionnement).
  • 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

Transformer des maquettes en écrans

À partir de captures ou de spécifications, l’assistant génère des écrans SwiftUI, Compose, Flutter ou React Native qui réutilisent vos composants, thèmes et navigation, en tenant compte du mode sombre et des tailles de police dynamiques.

Migration vers une interface déclarative

L’agent convertit progressivement des view controllers UIKit ou des layouts XML Android en SwiftUI ou Jetpack Compose, encapsule l’existant via des couches d’interopérabilité et sécurise le comportement par des tests snapshot et d’interface.

Tester les applications mobiles

L’IA écrit des tests unitaires pour view models et repositories, des tests d’interface avec XCTest, Espresso ou les widget tests Flutter, et met en place des mocks pour le réseau et la persistance.

Analyser les rapports de crash

Les stack traces symbolisées issues des services de suivi des crashs sont interprétées, les causes probables – erreurs de threading, problèmes de cycle de vie – circonscrites et des correctifs proposés avec un test reproduisant l’anomalie.

Mode hors ligne et stockage local

L’assistant conçoit la persistance locale avec Room, Core Data, SwiftData ou SQLite, une logique de synchronisation gérant les conflits et une couche réseau robuste avec relances et mise en cache.

Automatiser builds et publications

Lanes Fastlane, configuration Gradle et workflows de CI pour le build, la signature, la distribution de bêtas et l’envoi sur les stores sont créés ou réparés, versionnage et notes de version compris.

Projets pratiques possibles

Application d’inventaire avec scanner

Une application Flutter ou React Native qui scanne des codes-barres, enregistre les articles hors ligne et les synchronise avec une API REST dès que la connexion revient.

Suivi d’habitudes en SwiftUI

Une application iOS en SwiftUI avec persistance locale, widgets et notifications locales, entièrement développée avec un agent IA. Les progrès s’affichent dans des graphiques clairs.

Formulaire de retour terrain en Compose

Une application Android en Jetpack Compose qui saisit des formulaires avec photos, les met en cache hors ligne et les transmet à un back-end, tests d’interface compris.

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 expérience pratique du développement d’applications en Swift, Kotlin, Dart ou React Native, ainsi que de Xcode ou Android Studio et de Git.

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 applications manipulent souvent des données sensibles – localisation, contacts, santé – : le code généré doit demander les autorisations avec parcimonie et gérer le consentement conformément au RGPD. Clés de signature, clés d’API et identifiants des stores n’ont rien à faire dans les prompts, et les nouveaux SDK doivent être vérifiés (licence, pistage, risques de chaîne d’approvisionnement).

Dates proposées

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

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 9 décembre 2026 – jeu. 10 décembre 2026 Brême Demander
  • jeu. 7 janvier 2027 – ven. 8 janvier 2027 Augsbourg Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 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.

La formation couvre-t-elle autant iOS, Android que le multiplateforme ?

Oui. Travailler avec des assistants IA repose sur les mêmes principes quelle que soit la plateforme : fournir le contexte, découper les tâches, tester les résultats. Pendant les exercices, vous choisissez votre axe – Swift, Kotlin, Flutter ou React Native – et traitez des cas typiques de votre plateforme, ce qui profite autant aux équipes mixtes qu’aux spécialistes.

L’IA fonctionne-t-elle avec Xcode et Android Studio ?

De nombreux assistants IA s’utilisent dans Android Studio ou en parallèle de Xcode, et les agents travaillent aussi en ligne de commande avec xcodebuild, Gradle ou la CLI Flutter. Nous montrons comment piloter builds, tests et simulateurs pour que l’agent vérifie lui-même ses résultats et corrige les erreurs de manière itérative.

Combien coûte la formation « Model Context Protocol (MCP) pour les développeurs mobiles » ?

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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