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Formations Model Context Protocol (MCP)

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

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.

Contenus clés de toutes les formations Model Context Protocol (MCP)

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
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

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 évaluez les risques de sécurité et mettez en place protections et règles de gouvernance pour MCP en entreprise.

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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.

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.

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.

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