Service
Intégration MCP
Un seul serveur connecte tous vos outils IA à vos systèmes internes. CRM, ERP, bases de données, via une interface unique.
Vue d'ensemble
Aujourd'hui, connecter un assistant IA à vos outils métier implique du code d'intégration sur mesure pour chaque plateforme. Le Model Context Protocol change la donne : un serveur unique expose vos API internes, vos bases de données et vos outils SaaS à tout client IA compatible via une interface universelle. L'IA découvre ce qui est disponible au moment de l'exécution, lit les données en direct et agit dessus. Une seule implémentation couvre Claude Desktop, ChatGPT, Cursor et les applications personnalisées. Le résultat : une IA qui opère réellement au sein de vos systèmes métier au lieu de simplement générer du texte à leur sujet.
Capacités
Développement de serveurs sur mesure
Des serveurs MCP qui exposent vos API internes, bases de données et outils SaaS sous forme de définitions typées avec validation de schéma. Votre IA lit depuis votre CRM, écrit dans votre gestionnaire de projets ou interroge votre entrepôt de données via une interface propre et standardisée.
Déploiement local et distant
Fonctionne en local sur la machine d'un développeur ou déployé comme service distant accessible à toute l'organisation. Les sessions avec état permettent à l'IA de découvrir les capacités du serveur à la connexion et de maintenir le contexte tout au long d'une conversation.
Orchestration de workflows
L'IA enchaîne plusieurs outils dans une même conversation : interroger une base de données, traiter les résultats, mettre à jour votre CRM, notifier via Slack. Des workflows complexes à plusieurs étapes s'exécutent sans code d'orchestration dédié.
Sécurité et contrôle d'accès
Gestion des permissions par outil et par utilisateur pour contrôler qui peut faire quoi. Journalisation d'audit sur chaque invocation, limitation de débit, exécution sandboxée et intégration OAuth 2.1 pour les services tiers.
Livrables
- Serveur(s) MCP prêts pour la production avec documentation complète
- Tests d'intégration et tableau de bord de monitoring
- Pipeline de déploiement (Docker/Kubernetes)
Stack technique
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