Le Model Context Protocol standardise la façon dont un modèle de langage accède à des outils, des données et des modèles de prompt. Avant lui, chaque intégration était une passerelle sur mesure : un connecteur par outil, un format par client, et autant de choses à réécrire à chaque changement.

Cet ouvrage de 51 pages vous conduit d'un serveur minimal en Python jusqu'à un déploiement en production — testé dans MCP Inspector, intégré à VS Code et Claude Desktop, puis exposé en Streamable HTTP et sécurisé.

À qui s'adresse ce livre

Vous savez exécuter du Python et vous connaissez les outils en ligne de commande. Aucune connaissance préalable de MCP n'est supposée. Le fil conducteur est un serveur de référence que vous construisez progressivement, puis que vous reprenez à chaque chapitre pour y ajouter une capacité.

Le livre est volontairement resserré. Il ne fait pas le tour de la spécification : il vous amène à un serveur qui fonctionne, que vous comprenez, et que vous pouvez mettre en production.

Ce que couvre l'ouvrage

1. Comprendre MCP et définir votre serveur

Les trois concepts fondamentaux — outils, ressources, prompts — et ce qui les distingue. L'architecture d'ensemble, l'échange d'initialisation entre client et serveur, et le choix du transport selon le lieu d'exécution. Le chapitre se termine par la définition du serveur de référence utilisé tout au long du livre.

2. Créer un serveur MCP minimal en Python

Le fichier server.py, les premiers outils, l'ajout d'une ressource et d'un prompt. Puis l'exécution et la vérification dans MCP Inspector : connexion, inspection des capacités exposées, appel des outils depuis l'interface graphique.

3. Concevoir des outils que le modèle choisit correctement

C'est le chapitre qui fait la différence entre un serveur qui fonctionne et un serveur réellement utilisable. Clarifier les paramètres et les schémas, écrire des descriptions qui lèvent l'ambiguïté, fournir du contexte par les ressources, concevoir des modèles de prompt réutilisables. Avec une liste de vérification des schémas.

4. Intégrer le serveur à VS Code et Claude Desktop

La configuration par mcp.json, les différences entre les deux clients, et le diagnostic des cas où le serveur n'apparaît pas.

5. Créer un client qui s'appuie sur un LLM

Passer du côté client : établir la connexion, découvrir les capacités du serveur, et laisser le modèle décider des appels d'outils.

6. Passer à Streamable HTTP et sécuriser le serveur

Le passage du transport local à un transport réseau, et les questions de sécurité qui l'accompagnent : authentification, portée des autorisations, cloisonnement.

7. Mettre en pratique la démarche complète

La reprise de bout en bout : construction, test, déploiement.

Pourquoi ce sujet, maintenant

Un serveur MCP expose des outils et des identifiants à un modèle. C'est une capacité utile et une surface d'attaque nouvelle, encore rarement cloisonnée comme elle devrait l'être. Un agent doté d'outils se comporte comme un compte à privilèges : il agit vite, et sa compréhension de ses propres limites est moins fiable que celle d'un opérateur humain.

Le chapitre 6 traite cette question de front, parce qu'elle se pose dès qu'on quitte le poste de développement. Nous la traitons aussi en mission, dans le cadre de nos audits de sécurité des systèmes d'IA.

À propos de l'auteur

Ayi NEDJIMI est auditeur senior en cybersécurité et consultant en intelligence artificielle, avec plus de 25 ans d'expérience sur des missions critiques. Ancien développeur Microsoft à Redmond, il a travaillé sur le module d'authentification GINA de Windows NT4 et co-signé la version française du guide de sécurité Windows NT4 pour la NSA.

Expert judiciaire auprès de la Cour d'appel de Paris, habilité Confidentiel Défense, il intervient sur des audits ISO 42001 et ISO 27001, des tests d'intrusion d'infrastructures critiques, des investigations numériques et des missions de conformité NIS 2 et AI Act.

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