MCP (Model Context Protocol)

Public visé

Data Scientists, Data Analysts, ingénieurs Data, ingénieurs MLOps, développeurs, architectes Data, cadres dirigeants, managers, chefs de projets, Product Managers IA.

Prérequis

• Formation IA ou compétences équivalentes en IA
• Familiarité avec Python

Objectifs pédagogiques

À 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
• Identifier les meilleures pratiques d’authentification et sécurité en production

Programme

Matin : Introduction à MCP

Pourquoi MCP

• Intégrations, flexibilité, sécurité

Architecture

• Hôtes, clients, serveurs, sources locales, services distants

Serveurs disponibles

• Filesystem, PostgreSQL, Docker, Kubernetes, GitHub

Clients

• Fast-agent, Claude Desktop App, Copilot-MCP

Protocole

• Trois couches : protocole, transport, messages
• Cycle de vie des connexions
• Accès aux données via ressources
• SDK : Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#

Après-midi : Notions avancées

Modèles de prompts et comportements agentiques

• Sampling et limitation du périmètre avec roots

Observabilité

• Logs et gestion des erreurs
• Inspection, tests et débogage
• Suivi de performance

Authentification et sécurité

• Données sensibles, contrôle d’accès, OAuth

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation