A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Concevoir des architectures composables à base de serveurs MCP
• Connecter des LLM à des outils et données exposés via le protocole MCP
• Implémenter des workflows d'IA utilisant le Model Context Protocol (MCP) pour fournir des réponses adaptées au contexte
• Identifier les meilleures pratiques d'authentification et sécurité en vue d'un déploiement en production.

Jour 1 - Matin

Introduction à MCP

• Pourquoi utiliser le protocole MCP :
• Intégrations prêtes à l’emploi
• Flexibilité architecturale
• Sécurité des données
• Architecture MCP :
• Hôtes
• Clients
• Serveurs
• Sources de données locales
• Services distants
• Exemples de serveurs MCP :
• Filesystem
• PostgreSQL
• Docker
• Kubernetes
• GitHub
• Exemples de clients MCP :
• Fast-agent
• Claude Desktop App
• Copilot-MCP
• MCPOmni-Connect
• Jira MCP
• Slack MCP
• Les trois couches de MCP : protocole, transport, et messages
• Cycle de vie d’une connexion MCP
• Accéder aux données avec MCP : les ressources
• Mettre des actions à disposition du LLM avec les outils SDK disponibles :
• Python
• TypeScript
• Java
• Kotlin
• C#

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en oeuvre et test d'une architecture MCP avec Claude ; étude du code

Jour 1 - Après-midi

Notions avancées

• Standardiser les échanges avec les modèles de prompts
• Permettre des comportements agentiques sophistiqués avec le sampling
• Focaliser le périmètre des serveurs avec les roots
• Analyse des logs, gestion des erreurs
• Inspection, tests, et débogages
• Suivi de la performance
• Meilleures pratiques d’authentification et de sécurité (données sensibles, contrôle d’accès)

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Construction et test d'une architecture MCP avancée avec des serveurs Filesystem et PostgreSQL
• Optimisation avec le sampling et les roots
• Mise en place de l'authentification avec OAuth
• Sécurisation de l'accès aux ressources