Technologie - MCP (Model Context Protocol) : connecter vos outils aux agents IA
MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet à un assistant ou à un agent IA d'utiliser vos outils et vos données : un back-office, un outil de tickets, une documentation interne. Naeka développe, sécurise et héberge des serveurs MCP sur mesure pour que l'IA travaille avec votre contexte réel.
Qu'est-ce que MCP ?
MCP, pour Model Context Protocol, est un protocole ouvert publié par Anthropic fin 2024. Il définit une façon standard de brancher un outil sur une application d'IA. Il est aujourd'hui pris en charge par Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code et la plupart des agents de code.
Prenons un exemple. Un chargé de clientèle demande à son assistant IA : « Où en est la commande du client Dupont ? ». Sans MCP, l'assistant n'a aucun moyen de le savoir. Avec un serveur MCP branché sur votre back-office, il appelle l'outil « rechercher une commande », lit le statut, et répond que la commande est partie hier et qu'elle a un numéro de suivi. Le chargé de clientèle n'a pas quitté sa conversation.
Un serveur MCP expose trois types de choses :
- des outils : des actions que l'IA peut déclencher, comme chercher une commande, créer un ticket ou lancer un export
- des ressources : des données que l'IA peut lire, comme un document, une fiche produit ou un schéma de base
- des prompts : des modèles de consignes prêts à l'emploi, proposés à l'utilisateur
Le gros intérêt, c'est qu'on écrit le connecteur une fois. Le même serveur MCP fonctionne avec Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex ou un agent maison, et vous pouvez changer d'outil d'IA sans le réécrire.
Ce que Naeka peut faire pour vous
Des serveurs MCP sur mesure
Nous développons des serveurs MCP branchés sur vos outils : votre application métier, votre outil de tickets, votre documentation interne, votre monitoring. Si vous avez déjà une API, par exemple une API Django REST framework, le serveur MCP s'appuie dessus et réutilise ses règles de permissions au lieu de les dupliquer.
Nous écrivons nos serveurs en Python, avec le SDK officiel. Plutôt que d'exposer toute l'API, nous choisissons avec vous quelques actions et nous leur donnons des noms et des descriptions clairs : l'IA les utilise alors avec beaucoup moins d'erreurs.
Des connecteurs pour vos développeurs
Côté développement, un serveur MCP permet à un agent de code de lire un ticket, une page de documentation ou une erreur de production sans copier-coller. Nous en écrivons pour nos propres projets et pour ceux de nos clients, dans le cadre de notre méthode d'agentic coding.
La sécurité
Brancher une IA sur vos outils pose des questions de sécurité. Nous les réglons au moment de concevoir le serveur :
- le moindre privilège : le serveur n'a accès qu'à ce dont il a besoin, en lecture seule par défaut
- la confirmation des actions sensibles : une suppression ou un envoi d'e-mail demande une validation humaine
- l'authentification : un serveur MCP distant utilise OAuth, et chaque utilisateur n'accède qu'à ses propres données
- les injections de prompt : un ticket ou un document peut contenir du texte écrit pour manipuler l'IA, alors on ne donne pas à un outil qui lit du contenu externe le droit d'agir sans contrôle
- la traçabilité : chaque appel d'outil est journalisé, pour savoir qui a fait quoi et quand
L'hébergement
Un serveur MCP peut tourner en local sur le poste de l'utilisateur, ou être hébergé et partagé par toute une équipe. Dans le second cas, nous le déployons sur votre infrastructure, sur Kubernetes ou sur Google Cloud, avec les mêmes pratiques DevOps que pour une application classique : déploiement automatisé, logs, alertes et mises à jour.
Vous voulez connecter vos outils à l'IA ?
Contactez-nous. Nous commençons en général par choisir deux ou trois actions qui font gagner du temps à vos équipes, nous les exposons dans un premier serveur MCP, puis nous élargissons à partir de l'usage réel. Pour une vue d'ensemble de nos projets d'IA, consultez notre page intelligence artificielle.