Chez BackProp, nous proposons une formation experte sur le Model Context Protocol (MCP), destinée aux équipes techniques, développeurs, architectes et acteurs de l’innovation IA souhaitant concevoir des applications LLM robustes, connectées et industrialisables.
MCP est un protocole ouvert qui standardise l’accès des modèles de langage aux outils, données et prompts. Il constitue un socle d’architecture pour les assistants, agents et applications IA de nouvelle génération.
Expertise IA & architectures LLM
BackProp accompagne les entreprises dans la conception, l’industrialisation et la gouvernance de solutions d’IA générative.
Cette formation MCP s’inscrit dans une approche architecture-first : séparation des responsabilités et contrôle des accès. Pour un serveur HTTP protégé, découverte des métadonnées d’autorisation, OAuth, consentement et permissions adaptées ; distinction avec les accès d’un serveur local.
Une formation structurante
MCP n’est pas un outil, mais un protocole comparable à REST pour le Web ou LSP pour les IDE.
La formation vise à donner aux participants une compréhension des mécanismes MCP, afin de bâtir des systèmes IA durables, maintenables et évolutifs.
Format de la formation
Durée : entre 2h et 8h, selon le background des participants et leurs attentes
Format : Présentiel
Approche : apports conceptuels + démonstrations + ateliers guidés
La durée et le niveau de profondeur sont adaptés au contexte et aux objectifs.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants sont capables de :
- Comprendre le rôle de MCP dans la connexion d’applications IA à des outils, données et instructions réutilisables
- Distinguer hôte, client et serveur MCP, identifier la version du protocole et vérifier les capacités réellement prises en charge
- Concevoir et implémenter des serveurs MCP
- Développer des clients MCP intégrés à des applications IA
- Connecter un serveur local ou distant en distinguant transport, autorisation et validation des actions
- Poser les bases d’architectures IA modulaires, réutilisables et interopérables
Public concerné
Cette formation s’adresse principalement à :
- Développeurs et ingénieurs logiciels
- Architectes techniques
- Équipes IA / Data / Innovation
- CTO, Tech Leads
- Consultants et équipes R&D
Le contenu est adapté au niveau technique et aux attentes des participants.
Contenu de la formation
1. Pourquoi MCP : limites des intégrations “ad hoc”, standardisation de l’accès au contexte, séparation modèle / contexte, réutilisation des intégrations.
2. Architecture MCP : hôte, client et serveur ; découverte via server/discover. Dans la révision 2026-07-28, version et capacités accompagnent chaque requête, sans handshake initialize ; comparaison avec les versions antérieures.
3. Primitives MCP : tools (actions), resources (données en lecture), prompts (templates maintenus côté serveur).
4. Cas pratique fil rouge : assistant connecté à un serveur métier : découverte, appel d’un outil, lecture d’une ressource et utilisation d’un prompt. Démonstration d’une demande d’information complémentaire à l’utilisateur avec elicitation et le mécanisme Multi Round-Trip Requests.
5. Créer un serveur MCP (Python) : définition des outils avec schémas d’entrée et de sortie, réponses structurées et erreurs explicites. Utilisation d’une version du SDK compatible avec le protocole choisi ; tests via MCP Inspector, bonnes pratiques de structuration et sécurité.
6. Créer un client MCP : découverte dynamique des capacités, exécution des tools, gestion des réponses et erreurs.
7. Connexion à des serveurs MCP existants : serveurs de référence, serveurs communautaires, connexion à des sources externes (fichiers, APIs, services).
8. Architectures avancées (selon durée) : abonnements aux notifications avec subscriptions/listen, mise en cache avec durée de validité et portée publique ou privée, et déploiement multi-serveurs. Les données privées et les autorisations restent séparées entre utilisateurs.
Architecture client–serveur et interopérabilité
MCP repose sur une architecture client–serveur clairement définie, permettant de connecter des applications IA à des outils et données externes de manière standardisée.
Industrialiser des applications IA connectées
L’objectif est de permettre la conception d’applications IA connectées au monde réel, avec une approche orientée industrialisation et réutilisation des intégrations. Les approfondissements présentent MCP Apps pour les interfaces interactives, Tasks pour les opérations longues et Skills pour les instructions réutilisables. Ces extensions sont optionnelles et leur support doit être vérifié côté client, serveur et SDK.
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Vous souhaitez former vos équipes au Model Context Protocol (MCP) et construire des applications IA connectées à des outils et données externes de manière standardisée ?
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