Formation · Model Context Protocol (MCP) · Sécurité & DevSecOps

Model Context Protocol (MCP) pour les équipes sécurité et DevSecOps

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 équipes sécurité et DevSecOps » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Ingénieurs en sécurité applicative et security champions au sein des équipes de développement, Ingénieurs DevSecOps et plateforme responsables des pipelines CI/CD et Pentesteurs et membres de red teams. Vous découvrez Model Context Protocol (MCP) non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Sécurité & DevSecOps.

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 assistants de codage IA et les agents transforment la sécurité applicative sur deux fronts. Ils accélèrent la modélisation des menaces, la revue de code et l’écriture de règles de détection, mais ils génèrent aussi du code à un rythme que les contrôles de sécurité classiques peinent à suivre. Les équipes sécurité et DevSecOps s’appuient donc sur l’IA pour trier les résultats SAST, proposer des correctifs, durcir les pipelines CI/CD et repérer les erreurs de configuration dans l’infrastructure as code. Il faut un cadre maîtrisé : moindre privilège, aucun secret dans le contexte, pull requests tracées et validation humaine. Vous apprendrez à faire de l’IA un levier pour votre sécurité tout en maîtrisant les risques du code généré, de l’injection de prompt et des intégrations d’outils.

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 ?

  • Ingénieurs en sécurité applicative et security champions au sein des équipes de développement
  • Ingénieurs DevSecOps et plateforme responsables des pipelines CI/CD
  • Pentesteurs et membres de red teams
  • Analystes SOC et ingénieurs en détection
  • Développeurs chargés de sécuriser la chaîne d’approvisionnement logicielle

Les défis concrets que nous traitons

  • Un afflux de résultats SAST, DAST et SCA avec une forte proportion de faux positifs
  • Les revues de sécurité deviennent un goulet d’étranglement face au volume de code produit avec l’IA
  • Des erreurs de configuration dans Terraform, les manifestes Kubernetes ou les politiques cloud passent inaperçues
  • De nouvelles surfaces d’attaque liées aux intégrations de LLM, à l’injection de prompt et aux agents trop privilégiés

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 des agents IA pour le tri, la revue et la correction sans perdre la maîtrise des modifications sensibles.
  • Vous intégrez des contrôles assistés par IA dans vos pipelines CI/CD, en complément de vos scanners SAST, SCA et IaC.
  • Vous évaluez et réduisez les risques propres au code généré, à l’injection de prompt et aux accès des agents aux outils.

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 : Sécurité & DevSecOps
  • Modélisation des menaces accélérée
  • Tri des résultats SAST
  • Revue de code sécurisée
  • Durcissement IaC et conteneurs
  • Ingénierie de détection
  • Sécuriser la supply chain
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Code source, informations de vulnérabilité et journaux sont très sensibles : vous apprenez quelles données peuvent être confiées à un service d’IA, comment tenir les secrets hors du contexte et comment articuler l’usage de l’IA avec NIS2, le Cyber Resilience Act, le RGPD et l’AI Act européen.
  • 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

Modélisation des menaces accélérée

Dériver des analyses de menaces selon STRIDE à partir de descriptions d’architecture et de diagrammes de flux, identifier les frontières de confiance et formuler les contre-mesures comme exigences testables pour le backlog.

Tri des résultats SAST

Confronter les résultats d’analyse statique au code réel, évaluer l’atteignabilité et l’exploitabilité, écarter les faux positifs de façon argumentée et préparer des correctifs ciblés sous forme de pull request.

Revue de code sécurisée

Faire examiner les pull requests sous l’angle des injections, des défauts d’autorisation, de la désérialisation non sûre et des erreurs cryptographiques, avec renvoi aux catégories OWASP et justification de chaque constat.

Durcissement IaC et conteneurs

Analyser modules Terraform, charts Helm et Dockerfiles pour détecter rôles trop permissifs, ports exposés, chiffrement absent ou images de base vulnérables, puis générer des versions durcies appuyées sur du policy as code.

Ingénierie de détection

Rédiger des règles Sigma, des signatures YARA et des requêtes SIEM à partir de descriptions de menaces, les valider sur des jeux de test et documenter les techniques MITRE ATT&CK associées.

Sécuriser la supply chain

Exploiter les SBOM, prioriser les dépendances vulnérables, analyser les chemins de mise à jour et leurs ruptures de compatibilité, puis ajouter au pipeline signature, attestation de provenance et épinglage des dépendances.

Projets pratiques possibles

Bot de tri des vulnérabilités

Un script qui lit les fichiers SARIF du pipeline, déduplique les résultats, les enrichit du contexte de code et crée des tickets priorisés avec proposition de correctif.

Hook de détection de secrets

Un hook pre-commit doté de motifs propres aux formats de jetons internes, d’une liste d’exceptions et d’indications claires pour révoquer un secret divulgué.

Générateur de modèle de menaces

Une petite application web qui transforme la description d’un système en modèle de menaces structuré, avec flux, risques et mesures, exportable en document.

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 une expérience pratique du développement ou de l’exploitation et des bases en sécurité applicative, par exemple l’OWASP Top 10 et les pipelines CI/CD.

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

Code source, informations de vulnérabilité et journaux sont très sensibles : vous apprenez quelles données peuvent être confiées à un service d’IA, comment tenir les secrets hors du contexte et comment articuler l’usage de l’IA avec NIS2, le Cyber Resilience Act, le RGPD et l’AI Act européen.

Dates proposées

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

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Berlin Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 11 janvier 2027 – mar. 12 janvier 2027 Stuttgart Demander
  • mer. 20 janvier 2027 – jeu. 21 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 Hanovre 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 code généré par l’IA présente-t-il un risque de sécurité ?

Les assistants IA reproduisent parfois des pratiques non sûres, des bibliothèques obsolètes, voire des noms de paquets inexistants. Le risque reste maîtrisable si le code généré passe les mêmes contrôles que le code écrit à la main : revue, SAST, analyse des dépendances et tests. Pendant la formation, vous mettez en place ces garde-fous tout en utilisant l’IA pour corriger plus vite.

Un agent IA peut-il appliquer seul des correctifs de sécurité ?

Nous recommandons une approche graduée : l’agent analyse, propose des correctifs et ouvre des pull requests, tandis que la fusion reste validée par un humain. Pour des tâches routinières à faible risque, comme une mise à jour de dépendance avec tests au vert, davantage d’automatisation est envisageable. Vous apprenez à concevoir droits, sandbox et journaux d’audit en conséquence.

Combien coûte la formation « Model Context Protocol (MCP) pour les équipes sécurité et DevSecOps » ?

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.

Autres formations pour les équipes sécurité et DevSecOps

Autres formations Model Context Protocol (MCP)

Les 29 formations Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) · MunichModel Context Protocol (MCP) · SalzbourgModel Context Protocol (MCP) · BerlinModel Context Protocol (MCP) · AugsbourgModel Context Protocol (MCP) · HanovreModel Context Protocol (MCP) · BrêmeModel Context Protocol (MCP) · StuttgartModel Context Protocol (MCP) · KaiserslauternModel Context Protocol (MCP) · En ligne