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Cours

Introduction au Model Context Protocol (MCP)

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 06/2026
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PythonArtificial Intelligence
3 h
11 vidéos
34 Exercices
2,850 XP
2,261
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Description du cours

Pourquoi apprendre le Model Context Protocol ?

Les grands modèles de langage ne peuvent pas accéder aux données en temps réel ni agir de leur propre chef, et connecter chaque outil ou API avec du code personnalisé n’est pas évolutif. Le Model Context Protocol (MCP) résout ce problème grâce à une méthode unique et standardisée permettant aux applications d’IA de se connecter à des outils, des données et des services externes — souvent appelé « le port USB-C de l’IA ». Dans ce cours, vous créerez des serveurs et des clients MCP de zéro en Python et les connecterez à un LLM.

Comment créer et connecter mon premier serveur MCP ?

Vous commencerez par découvrir l’architecture MCP — hôte, client et serveur — ainsi que les trois primitives exposées par chaque serveur : outils, ressources et prompt. Puis vous créerez un serveur de conversion de devises à l’aide de FastMCP, ajouterez des docstrings et des annotations de type afin qu’un LLM puisse découvrir vos outils, et écrirez un client Python asynchrone qui répertorie et appelle ces outils via le transport stdio.

Comment donner à un LLM des outils et un contexte en temps réel ?

Les outils seuls ne suffisent pas : les modèles ont aussi besoin de données et d’instructions comportementales. Vous ajouterez des ressources pour le contexte en lecture seule et des prompts pour guider le modèle lorsque les entrées sont vagues, puis vous intégrerez ces trois primitives dans un LLM OpenAI à l’aide du workflow d’appel d’outils en cinq étapes afin qu’il puisse répondre avec assurance ou demander des précisions lorsque c’est nécessaire.

Comment mettre mes serveurs MCP en production ?

Les serveurs du monde réel ont besoin de plus qu’un code qui ne fonctionne que dans les cas idéaux. Vous remplacerez les ressources basées sur des fichiers par des requêtes appuyées par une base de données, ajouterez des délais d’attente pour les requêtes, une gestion structurée des erreurs et une authentification API sécurisée qui conserve les clés côté serveur. Enfin, vous vous connecterez à un serveur MCP tiers et verrez que le même code client fonctionne avec n’importe quel serveur qui parle le protocole.

Prérequis

Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python
1

Les fondations de MCP

Découvrez comment MCP peut simplifier comme jamais l'intégration des applications d'IA avec les systèmes environnants ! Comprenez le fonctionnement de MCP, comment définir vos propres outils MCP, et construisez le pont entre client et serveur.
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2

Applications LLM compatibles MCP

Ajoutez des ressources et des invites aux serveurs MCP pour offrir aux LLM un contexte en lecture seule et des instructions clés qui orientent leur comportement. Passez à la pratique avec des LLM et connectez-les à votre serveur MCP pour qu'ils puissent appeler des outils et récupérer du contexte.
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3

Préparer des serveurs MCP pour la production

Voyez ce qu'il faut pour mettre des serveurs MCP en production en explorant en profondeur les bases de données et les API dans les serveurs MCP, ainsi que les considérations supplémentaires qu'elles impliquent. Enfin, intégrez des MCP tiers de manière sécurisée et fiable, pour ne pas réinventer la roue pour vos intégrations préférées.
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