Votre équipe utilise déjà des assistants IA mais copie encore les données à la main. Avec un serveur MCP, l'assistant consulte ou agit dans vos systèmes, avec les droits que vous décidez.
Un serveur MCP est un connecteur qui met à disposition des assistants compatibles avec le Model Context Protocol, comme Claude ou ChatGPT, les outils et les données de vos systèmes, par exemple votre CRM ou votre ERP. Nous le développons pour les entreprises qui veulent utiliser l'IA sur leurs propres données, avec un accès au strict nécessaire et un journal de chaque action. Vous démarrez par un essai de 7 jours : un serveur en lecture seule sur un seul système.
Le Model Context Protocol est un protocole ouvert qui standardise la manière dont les assistants IA se connectent à des outils et à des sources de données externes. Un même serveur fonctionne avec différents clients compatibles.
Le client se trouve dans l'application d'IA, et le serveur expose des outils (actions telles que la consultation d'une commande), des ressources de données et des modèles de prompts. Il fonctionne en local ou à distance via HTTP ; pour les serveurs distants, la spécification définit une autorisation fondée sur OAuth.
Chaque outil ne fait qu'une seule chose. Nous commençons en lecture seule, avec des utilisateurs de base de données restreints ou des clés API limitées et, lorsque c'est possible, chaque personne se connecte avec son propre compte afin que l'assistant agisse avec ses droits et non avec ceux d'un administrateur.
Les clients compatibles demandent en général une autorisation avant d'exécuter un outil, et nous concevons en plus toute action ayant des effets de bord comme un brouillon ou derrière une confirmation explicite. Chaque appel est journalisé : qui, quel outil, avec quelle entrée et quel résultat.
Votre équipe utilise chaque jour Claude, ChatGPT ou un autre assistant compatible, vos systèmes disposent d'une API ou d'une base de données accessible, et vous souhaitez un connecteur réutilisable plutôt qu'un contournement par outil.
Une première étape réaliste : deux ou trois outils de consultation sur un seul système, par exemple la recherche de clients ou la vérification du statut d'une commande, connectés à l'assistant de votre équipe et journalisant chaque appel. Nous les validons avec de vraies questions avant d'aborder les actions d'écriture. Le périmètre, les dates et les conditions sont convenus par écrit au préalable.
Le protocole est le même, mais chaque assistant l'intègre à sa manière, et la disponibilité dépend de l'application, de la version et de votre forfait. Certains prennent en charge les serveurs locaux, d'autres uniquement les serveurs distants. Avant de construire, nous vérifions exactement ce que permet la configuration de votre équipe, afin de ne pas développer quelque chose que vous ne pourriez pas connecter.
Seulement si le serveur expose un outil qui le permet. C'est pourquoi nous commençons en lecture seule et limitons strictement les actions ultérieures : créer un brouillon plutôt que l'envoyer, mettre à jour un champ précis plutôt que n'importe quelle table. Les opérations sensibles exigent une confirmation explicite, et tout est journalisé afin de pouvoir être audité ou annulé.
Une intégration API transfère des données entre systèmes automatiquement, de la même manière à chaque fois. Un serveur MCP propose des outils à un assistant IA, qui décide de les utiliser en fonction de la conversation. Les deux se combinent souvent : l'intégration maintient les données à jour et le serveur MCP permet de les interroger ou de les exploiter en langage courant.
Un serveur local tourne sur l'ordinateur de chaque utilisateur et convient aux tests ou à un usage individuel. Pour une équipe, le choix habituel est un serveur distant en HTTPS, hébergé sur votre infrastructure ou au nom de votre entreprise, que vous payez directement. Le code, les identifiants et les journaux restent sous votre contrôle.
Dites-nous quel assistant utilise votre équipe et quel système vous aimeriez connecter. Nous vous répondrons par écrit avec une proposition de démarrage en lecture seule.