Dans vos locaux
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation MCP (Model Context Protocol) : intégrer des LLM avec des applications et des sources de données
Adoptez MCP, le protocole ouvert d'Anthropic, pour transformer les modèles d'IA en agents capables d'interagir intelligemment avec vos écosystèmes de données.
Maîtrisez le standard Model Context Protocol (MCP) pour connecter de manière sécurisée et universelle les LLM à vos propres sources de données, outils et environnements de développement locaux ou cloud.
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
const server = new Server({
name: "my-data-source",
version: "1.0.0"
}, {
capabilities: { resources: {}, tools: {} }
});
await server.connect(new StdioServerTransport());Description 
Le Model Context Protocol (MCP) est une révolution dans l'intégration de l'IA générative. Plutôt que de multiplier les intégrations spécifiques, MCP offre un standard ouvert permettant aux LLM d'accéder nativement à vos bases de données, fichiers et APIs. Cette formation vous apprendra à construire des serveurs MCP personnalisés, à gérer les permissions de contexte et à configurer des clients (comme Claude Desktop ou des IDEs) pour qu'ils puissent agir directement sur vos outils de travail. Vous découvrirez comment structurer les ressources et les outils pour offrir aux modèles une vision claire et sécurisée de votre environnement métier.
Les objectifs
Expliquer le rôle et les principes du Model Context Protocol (MCP)
Comprendre comment MCP standardise l’accès des LLM à des données et des outils externes
Identifier les cas d’usage pertinents pour l’utilisation de MCP
Mettre en œuvre une connexion entre un LLM et un service externe via MCP
Créer un serveur MCP simple exposant des données ou des fonctions applicatives
Appliquer les premières bonnes pratiques de sécurité et de fiabilité dans une intégration MCP
Public visé
Développeurs et ingénieurs logiciels intégrant des LLM dans des applications
Ingénieurs DevOps ou MLOps impliqués dans des projets d’IA appliquée
Architectes techniques concevant des architectures orientées IA
Responsables techniques souhaitant comprendre les mécanismes standards de connexion entre LLM et systèmes externes
Toute personne amenée à concevoir ou piloter des intégrations entre IA générative, outils et données
Prérequis
Compréhension générale du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM)
Bases solides en développement logiciel
Connaissances des API REST et des échanges de données structurées (JSON)
Expérience avec un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
Notions d’architecture applicative ou de systèmes distribués
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Fondamentaux du Model Context Protocol et premières intégrations
- Limites des LLM isolés et enjeux de l’accès aux données et aux outils externes
- Présentation du Model Context Protocol : objectifs, principes et bénéfices
- Concepts clés de MCP : hôte, client, serveur, contexte et outils
- Architecture générale des échanges et types de messages
- Comparaison avec des intégrations LLM classiques basées sur des appels API spécifiques
- Panorama des cas d’usage concrets de MCP dans des applications métier
- Mise en place de l’environnement de développement
- Démonstration d’un client MCP se connectant à un serveur existant
- Exercices guidés de connexion et d’échange de contexte avec un LLM
Après-midi
2. Construction d’un serveur MCP et cas pratique
- Rôle et responsabilités d’un serveur MCP
- Exposition de données, de fonctions ou de services applicatifs via MCP
- Structure d’un serveur MCP simple
- Implémentation pas à pas d’un serveur MCP en environnement de développement
- Tests de communication entre client MCP et serveur
- Gestion du contexte transmis au LLM
- Notions de sécurité : contrôle des accès, validation des entrées, gestion des erreurs
- Cas pratique de synthèse : intégration complète d’un LLM avec une application via MCP
- Synthèse des acquis et perspectives d’industrialisation
Dernière mise à jour : 28 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- Accessibilité : nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.