SF34515
2 jours
En présentiel ou distanciel
- 14 heures de formation
- Exercices pratiques
- Prise en charge OPCO possible
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Formation MCP (Model Context Protocol).
2 jours de formation pour apprendre à faire communiquer vos applications avec un LLM !
Cette formation sur le Model Context Protocol (MCP) s’adresse aux ingénieurs data, développeurs et spécialistes IA souhaitant connecter efficacement les modèles de langage aux outils et données de l’entreprise. En deux jours, les participants apprendront à créer un serveur MCP en Python ou TypeScript, à relier un client LLM, et à sécuriser les échanges via l’authentification et la journalisation. Grâce à des ateliers pratiques, ils concevront des workflows d’intégration fiables et performants pour automatiser des tâches complexes et renforcer la gouvernance des systèmes IA.
Programme de formation MCP (Model Context Protocol).
Module 1 — Principes et architecture MCP
Vue d’ensemble du protocole, JSON-RPC et schéma des messages
Rôles client/serveur et cycle de connexion
Transports, limites et implications performance
Panorama des clients compatibles (IDE/assistants) et serveurs types
Études de cas : fichiers, API, SQL, IoT
Exemples d’activités pratiques :
Découverte guidée d’un serveur MCP de démonstration via l’inspector
Cartographie d’un flux métier cible à implémenter en fin de formation
Module 2 — Environnement & premiers pas (Python/TypeScript)
Pré-requis : Python/Poetry ou Node/PNPM, structure de projet
SDKs MCP, configuration, fichiers manifest et .env
Client de test (CLI/inspector) et validations de bout en bout
Bonnes pratiques de packaging et scripts NPM/Make
Exemples d’activités pratiques :
Hello MCP : serveur minimal exposant une ressource locale (filesystem)
Tests de connectivité et vérification des messages avec un client CLI
Module 3 — Développer des serveurs MCP (fichiers, API, SQL)
Ressources : listing, pagination, schémas et sérialisation
Tools : définition, validation, erreurs contrôlées
Wrappers API REST et normalisation des réponses
Accès SQL (lecture) et requêtes paramétrées
Gestion de la concurrence, timeouts et retries
Exemples d’activités pratiques :
Serveur Filesystem : indexer un dossier et résumer un PDF
Serveur API météo + normalisation de données et tests d’erreurs
Module 4 — Clients MCP & intégration LLM
Client CLI/Node ou Python : structure, appels et streaming
Roots & scoping du contexte côté client
Templates de prompts et contrôle du contexte
Scénarios d’intégration avec IDE/assistant compatibles
Exemples d’activités pratiques :
Client CLI : exécuter une chaîne « requête SQL → synthèse »
Automatiser une tâche métier (ex. rapport quotidien) via MCP
Module 5 — Sécurité, authentification & observabilité
Choix d’authentification : API key vs OAuth (flux basiques)
Scopes, roots et contrôle d’accès
Logs structurés, métriques et corrélation de requêtes
Politiques d’erreurs, rate limiting et durcissement
Exemples d’activités pratiques :
Activer une authentification (API key) et vérifier les permissions
Mettre en place logging/metrics et analyser un incident simulé
Module 6 — Workflows d’intégration & capstone
Orchestration multi-tools, files d’attente et idempotence
Gestion des timeouts, backoff, réessaies et dégradations
Packaging, configuration et options de déploiement
Critères d’acceptation, checklist qualité et gouvernance
Exemples d’activités pratiques :
Capstone : construire un serveur custom + client + sécurité + observabilité autour d’un cas mé-tier
Revue de code croisée et audit sécurité/performance avec critères d’acceptation
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Formation Acculturation IA pour le CODIR/COMEX
Formation Analyse statistique et modélisation
Formation Analyste de données Microsoft Power BI (PL-300)
Formation Big Data, Data Science et Machine Learning : concepts et enjeux pour l’entreprise
Formation ChatGPT : les bases du prompt engineering
Formation Claude Code : automatiser vos tâches de développement
A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.
