MCP de zéro : connectez l’IA aux données et aux outils grâce au vibe coding
Atelier au cours duquel vous construirez en Python des serveurs MCP exposant au modèle d’IA des outils, des documents et des données provenant d’API. Vous apprendrez à concevoir les contrats des tools, resources et prompts, à confier du code à un agent IA, à le tester dans MCP Inspector, à diagnostiquer les erreurs et à sécuriser les opérations de lecture et d’écriture. Le cours se termine par votre propre serveur prenant en charge un processus métier.
Accès au cours complet
40 EUR−17%
34 EUR
- ✓Paiement unique
- ✓Accès à vie
- ✓Certificat
- ✓12 heures
À qui s’adresse ce cours
Développeurs, architectes d’intégration, analystes techniques et personnes construisant des automatisations IA qui souhaitent connecter en toute sécurité des modèles aux données et aux opérations. Le cours s’adresse aux débutants en MCP, y compris à ceux qui n’écrivent pas couramment en Python, mais savent lancer un projet et lire du code simple. Le contenu sera particulièrement utile aux personnes utilisant des agents de développement et souhaitant passer de la génération de fragments de code aléatoires à un processus contrôlé : spécification, implémentation, test, diagnostic et correction.
Le cours vous guide de la compréhension du problème d’intégration des modèles d’IA avec des systèmes jusqu’à un serveur MCP fonctionnel. Au lieu de recopier de longs blocs de code, vous travaillez comme un lead technique utilisant un agent de développement : vous décrivez le contrat, demandez un petit incrément, exécutez le résultat, vérifiez le comportement et revenez avec une erreur concrète. À travers l’exemple commun d’un assistant de support client, vous connecterez le modèle à une API externe, à des documents locaux et à un registre simple des dossiers. Vous verrez des exemples complets de prompts faibles et améliorés, de réponses d’outils incorrectes et correctes, ainsi que des tests révélant des erreurs invisibles sur le happy path. L’implémentation utilise Python, le SDK MCP officiel avec FastMCP et MCP Inspector. L’accent est mis sur des contrats et des patterns stables, et non sur l’attachement à une version expérimentale : avant de démarrer le projet, le participant vérifie la version stable actuelle du SDK et fige les dépendances. Le point final est votre propre serveur MCP réalisant un processus métier simple avec validation, contrôle des autorisations, confirmation des opérations d’écriture et un ensemble de tests d’acceptation.
Ce que vous apprendrez
- Vous expliquerez quel problème MCP résout et où se situe la frontière de responsabilité entre le modèle, le client MCP et le serveur.
- Vous distinguerez un serveur MCP d’une API classique et du function calling, et choisirez le mécanisme approprié pour une intégration donnée.
- Vous concevrez des tools, resources et prompts avec des noms sans ambiguïté, des schémas d’entrée, des résultats prévisibles et des erreurs lisibles.
- Vous préparerez un projet de serveur MCP en Python, figerez les dépendances et le lancerez via le transport stdio ou Streamable HTTP.
- Vous demanderez à un agent IA de petites modifications vérifiables au lieu de générer toute l’application en un seul prompt.
- Vous construirez un outil MCP récupérant des données depuis une API externe, avec timeout, validation et cartographie contrôlée des erreurs.
- Vous exposerez des documents locaux sous forme de resources sécurisées et limitées, et ajouterez un outil pour les rechercher.
- Vous testerez le listing et l’appel des capacités du serveur dans MCP Inspector et enregistrerez des cas de test reproductibles.
- Vous connecterez un serveur local à un client prenant en charge MCP et séparerez les problèmes de configuration du client des erreurs du serveur.
- Vous diagnostiquerez les pannes typiques : schéma incorrect, bruit sur stdout, mauvais chemin de processus, timeout, JSON invalide et incompatibilité de transport.
- Vous sécuriserez les clés API, les chemins de fichiers et les opérations modifiant les données en appliquant validation, moindres privilèges et confirmation explicite.
- Vous concevrez et présenterez votre propre serveur MCP réalisant un processus métier simple avec des critères d’acceptation.
Prerequis
Un ordinateur avec accès au terminal et la possibilité d’installer Python, uv ou pip, ainsi que Node.js nécessaire pour MCP Inspector. Un éditeur de code, Git et un client prenant en charge MCP seront utiles. Un compte dans l’outil de vibe coding choisi ou un accès à un agent générant du code est requis. Il suffit de comprendre les fichiers, les fonctions, le JSON et les variables d’environnement ; le cours explique les fragments clés de Python. Pour les exercices avec API, vous pouvez utiliser le service de démonstration fourni sans clés payantes.
Programme du cours
- L’assistant connaît la langue, mais pas le client : la limite du modèle seul
- MCP comme contrat d’intégration, et non comme un autre plugin magique
- Triangle de la responsabilité : modèle IA, client MCP et serveur MCP
- Serveur MCP, REST API ou function calling : trois flux complets d’une même requête
- Carte des usages : documents, CRM, système d’entreprise et API externe
- Quiz de l’architecte : qui devrait effectuer cette opération ?
- L’outil exécute une intention : contrat de recherche de client sans deviner les paramètres
- La ressource expose le contenu : URI de document au lieu d’un outil fourre-tout
- Le prompt dirige le mode de travail, mais ne remplace pas les autorisations
- Contrat faible contre contrat fort : schémas complets de l’outil search_customer
- L’erreur fait aussi partie de l’API : not_found, invalid_input et upstream_timeout
- Aperçu du projet : associez cinq possibilités aux bons primitifs MCP
- Contrat pour l’agent : objectif, contraintes, fichiers et test d’acceptation
- Prompt « construire tout » contre incrément de 15 minutes : deux commandes complètes
- Environnement sans roulette de versions : Python, uv, Node.js et SDK MCP figé
- Premier serveur FastMCP : un outil, un résultat, zéro magie cachée
- stdio ou Streamable HTTP : un transport adapté au lieu d’exécution
- L’agent a-t-il livré ce que nous avions commandé ? Réception de la structure du projet
- Frontière de l’adaptateur : pourquoi un tool ne devrait pas être à la fois client HTTP et parser
- Commande pour l’agent : ajouter un client API sans modifier le contrat MCP
- Timeout, 404 et JSON corrompu : trois pannes que la démo ne montre généralement pas
- Texte ou structured output : comparaison des réponses complètes de get_customer
- Tests de l’adaptateur sans internet : fixture, mock et cas limites
- Ablation de la résilience : supprimez le timeout ou la validation et anticipez le résultat
- Le répertoire n’est pas une base de connaissances : comment représenter un document, une URI et des métadonnées
- Modèle de ressource pour un document : de l’identifiant à la lecture contrôlée
- Piège de path traversal : quand le nom de fichier sort du répertoire de connaissances
- Recherche d’outils search_docs : un classement simple plutôt qu’une promesse de « RAG intelligent »
- Cinq questions de contrôle : évaluation de la pertinence, des sources et de l’absence de réponse
- Quiz diagnostique : erreur d’index, de contrat ou de décision du modèle ?
- Inspector en tant que client de laboratoire : capabilities, listes et appels bruts
- Scénario d’acceptation du serveur : six appels qui doivent passer
- Quand Inspector ne voit pas le serveur : transport, commande du processus et déchets sur stdout
- Connexion au client MCP : configuration du processus et des variables d’environnement
- L’outil fonctionne manuellement, le modèle ne le choisit pas : diagnostic du nom, de la description et du schéma
- Quiz à couches : client, protocole, serveur ou dépendance externe ?
- La clé API n’appartient ni au prompt ni au dépôt
- Validation à la frontière : identifiant client, plage de dates et champs interdits
- La lecture n’est pas l’écriture : des autorisations distinctes pour `search_customer` et `update_case`
- Opération qui modifie les données : aperçu, confirmation, clé d’idempotence et journal d’audit
- Prompt de correction pour l’agent : symptôme, journal, reproduction et interdiction de refactorisation collatérale
- Mini-test red team : comment un modèle peut abuser d’un outil trop large
- Choix du processus : réclamation, qualification d’un lead ou traitement d’une demande
- Spécification du projet : diagramme de flux, contrats MCP et critères d’acceptation
- Implémentation par incréments : squelette, lecture, recherche et écriture
- Évaluation end-to-end : succès, absence de données, panne d’API et refus d’écriture
- Démo avec panne contrôlée : montrez plus que le happy path
- Aperçu de production : transport, autorisation, observabilité et frontières de confiance
- Quiz final : défendre les décisions architecturales de son propre serveur
Questions fréquentes
Vous comprendrez comment le Model Context Protocol relie les applications d’IA à des données, outils et processus externes. Pas à pas, vous construirez un serveur MCP travaillant avec une API, des documents locaux et un registre simple des dossiers.
Vous n’avez pas besoin d’écrire de grandes applications from scratch, mais une orientation de base dans le code facilitera l’apprentissage. Vous travaillerez avec un agent de développement : définir le contrat, demander de petites modifications, exécuter le résultat et transmettre des informations précises sur les erreurs.
Le vibe coding signifie ici guider consciemment un agent IA plutôt que copier sans réflexion du code généré. Vous apprendrez à découper le travail en petits incréments, à vérifier le comportement de l’application et à garder le contrôle de la solution.
Vous créerez un assistant de support client qui utilise une API externe, recherche des documents locaux et travaille avec un registre simple des dossiers. Grâce à cet exemple commun, vous verrez tout le processus — de la conception de l’intégration jusqu’au serveur MCP fonctionnel.
MCP est un standard ouvert servant à connecter des applications d’IA à des fichiers, bases de données, API et autres outils. Le cours vous préparera à créer des solutions qui ne se contentent pas de générer des réponses, mais utilisent aussi un contexte à jour et exécutent des actions concrètes.
Oui. Vous verrez des exemples d’instructions mal formulées, de changements trop importants et d’une vérification insuffisante. Vous apprendrez à transformer des attentes imprécises en contrats clairs et à diagnostiquer les problèmes à partir du comportement réel du système.
- 12 heures
- Debutant
- Certificat a la fin
- Acces immediat apres achat
Cours complet
34 EUR