Formation · Model Context Protocol (MCP) · Développement Python

Model Context Protocol (MCP) pour les développeurs Python

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 développeurs Python » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI, Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier et Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production. Elle montre pas à pas comment utiliser Model Context Protocol (MCP) de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Développement Python – 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.

Python fait tourner back-ends web, automatisation, pipelines de données et applications d’IA, souvent dans la même entreprise : les bases de code sont donc très hétérogènes. Les assistants et agents de codage IA y changent concrètement le quotidien. Ils rédigent des suites pytest à partir de vos fixtures, ajoutent des annotations de type jusqu’à ce que mypy ne signale plus rien, migrent d’anciens scripts vers un packaging moderne avec pyproject.toml et vous expliquent un projet Django ou FastAPI inconnu en quelques minutes. Tout repose sur le contexte fourni : conventions du projet, règles Ruff, commandes de test et choix d’architecture doivent figurer dans des fichiers d’instructions. Vous déléguez alors les tâches répétitives en toute confiance et vous vous consacrez à la conception et à la revue.

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 back-end Python sous Django, Flask ou FastAPI
  • Spécialistes de l’automatisation et du scripting en DSI comme en métier
  • Data engineers et ML engineers qui maintiennent du code Python en production
  • Tech leads garants de la qualité du code et des revues
  • Développeurs chargés de moderniser du code Python historique

Les défis concrets que nous traitons

  • Des bases de code anciennes sans annotations de type et avec une couverture de tests lacunaire
  • Une gestion des dépendances éclatée entre requirements.txt, Poetry, uv et environnements virtuels
  • Des revues chronophages et un style hétérogène malgré linters et formateurs
  • Une prise en main difficile de projets reposant sur un savoir implicite non documenté

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.
  • Confier de manière fiable à des agents IA l’écriture de suites pytest, l’ajout d’annotations de type et les refactorings de votre code Python.
  • Formaliser les conventions du projet, l’outillage comme Ruff, mypy et uv ainsi que les commandes de test pour que l’assistant les respecte systématiquement.
  • Relire méthodiquement le code Python généré sous l’angle de la justesse, de la sécurité et de la maintenabilité avant toute fusion.

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 : Développement Python
  • Générer des tests pytest
  • Annotations de type et nettoyage mypy
  • Migrations Django et refactoring de l’ORM
  • Endpoints FastAPI avec Pydantic
  • Moderniser des scripts historiques
  • Comprendre et documenter une base de code
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.
  • 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

Générer des tests pytest

L’assistant analyse les fonctions et les fixtures existantes, écrit des tests pytest paramétrés couvrant les cas limites et simule les services externes, puis les exécute en boucle jusqu’à ce qu’ils passent avec la couverture visée.

Annotations de type et nettoyage mypy

Le code non typé est annoté module par module avec des type hints, TypedDict et Protocols. L’agent lance mypy ou Pyright, interprète les erreurs et les corrige progressivement sans modifier le comportement à l’exécution.

Migrations Django et refactoring de l’ORM

Les évolutions de modèles sont planifiées avec leurs migrations de données, les conflits de makemigrations résolus et les requêtes N+1 corrigées via select_related ou prefetch_related. L’IA signale les risques pour les données de production avant tout déploiement.

Endpoints FastAPI avec Pydantic

À partir d’une description fonctionnelle ou d’une ébauche OpenAPI, l’assistant produit modèles Pydantic, routers, injection de dépendances et logique de validation, avec gestion des erreurs et tests associés via le TestClient.

Moderniser des scripts historiques

Les vieux scripts deviennent de vrais paquets avec pyproject.toml : suppression de l’état global, ajout d’une interface argparse ou Click, application des règles Ruff. L’agent documente chaque modification de façon claire dans les commits.

Comprendre et documenter une base de code

L’assistant explore un dépôt inconnu, produit une vue d’ensemble de l’architecture, explique les flux de données entre modules et complète les docstrings manquantes au format Google ou NumPy pour accélérer l’intégration des nouveaux arrivants.

Projets pratiques possibles

CLI d’analyse de logs

Un outil en ligne de commande basé sur Typer qui lit les logs applicatifs, regroupe les motifs d’erreur et produit une synthèse en Markdown ou JSON, avec tests et packaging soignés.

Microservice FastAPI avec base de données

Un petit service REST avec SQLAlchemy, migrations Alembic, validation Pydantic et configuration Docker, conçu, implémenté et testé de bout en bout par un agent IA.

Script d’audit des dépendances

Un script qui recense toutes les dépendances du projet, repère les paquets obsolètes ou vulnérables grâce aux bases d’avis de sécurité publiques et génère un rapport de mise à jour priorisé.

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 Python, ainsi qu’une pratique de Git, des environnements virtuels et d’au moins un framework comme Django, Flask ou FastAPI.

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

Définissez quel code source peut être transmis à des modèles hébergés dans le cloud, excluez systématiquement les secrets des fichiers .env et vérifiez le code généré quant aux reprises sous licence et aux nouvelles dépendances PyPI (typosquatting, risques de chaîne d’approvisionnement). Pour les produits comportant des éléments numériques, les obligations du Cyber Resilience Act prennent de plus en plus d’importance.

Dates proposées

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

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 2 décembre 2026 – jeu. 3 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 En ligne Demander
  • mar. 9 février 2027 – mer. 10 février 2027 Brême 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.

Le codage assisté par IA fonctionne-t-il dans un gros monolithe Django ?

Oui, à condition de fournir le bon contexte à l’agent. Pendant la formation, vous apprenez à rédiger des fichiers d’instructions décrivant les règles d’architecture, la structure des applications et les commandes de test, puis à découper les tâches pour que l’assistant intervienne sur une application ou un module précis. Les modifications restent ainsi lisibles et faciles à relire.

L’IA remplace-t-elle mes revues de code ?

Non. Les assistants IA accélèrent l’écriture du code et peuvent préparer les revues en signalant des tests manquants ou des zones à risque, mais la responsabilité fonctionnelle et sécuritaire reste à l’équipe. Nous montrons comment combiner checklists de revue, analyse statique et tests pour que le code généré respecte les mêmes exigences que le code écrit à la main.

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

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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