Serveur MCP
Serveur MCP sur mesure pour connecter l’IA à vos outils
Le Model Context Protocol (MCP) est le standard qui permet à un assistant comme Claude ou ChatGPT d’utiliser vos outils : chercher un client, lire une commande, créer une tâche. Nous développons des serveurs MCP en Python qui exposent vos données proprement, avec les bons droits.
Depuis Claude, un utilisateur demande les clients inactifs ; le serveur MCP de l’entreprise interroge le CRM et l’ERP, crée les tâches de relance et trace chaque appel.
Depuis ChatGPT, un commercial demande une synthèse client ; le serveur MCP lit la fiche, les commandes, le contrat et les tickets.
Depuis Mistral, un utilisateur liste les factures impayées et demande un avoir ; le serveur MCP exporte la liste mais refuse l’écriture, réservée à un autre rôle, et trace la tentative.
Le constat
Pourquoi un serveur MCP ?
Vos équipes copient-collent dans l’IA
Exports, captures d’écran, copier-coller : l’assistant ne voit vos données que par morceaux, et pas toujours les bons.
Un accès à contrôler
Donner un accès complet à une IA est risqué. Il faut choisir précisément ce qu’elle peut lire et faire.
Plusieurs assistants à brancher
Claude, ChatGPT, Mistral ou un agent interne : un seul serveur MCP les sert tous.
Votre logiciel doit parler aux IA
Pour un éditeur de logiciel ou un SaaS, un serveur MCP rend votre produit utilisable depuis les assistants de vos clients.
Notre offre
Ce que nous livrons
Des outils pensés pour l’IA
Chaque outil fait une chose claire (chercher, lire, créer), avec une description et des paramètres que le modèle comprend.
Branché sur vos systèmes
CRM, ERP, base de données, Google Drive, API internes ou fichiers.
Droits et validation
Lecture seule par défaut, actions d’écriture limitées et confirmées, accès par utilisateur.
Journal des actions
Chaque appel est enregistré : quel assistant, quel outil, quelles données.
Hébergé ou local
Serveur distant sécurisé pour toute l’équipe, ou serveur local sur un poste.
Documenté et testé
Tests automatisés de chaque outil et guide d’installation pour Claude, ChatGPT et les autres clients MCP.
Preuve
Un serveur MCP en production
Cuik, la plateforme SEO créée par le fondateur de Pylier, expose un serveur MCP : un assistant IA peut lancer un crawl Cuik Spider, suivre sa progression, le mettre en pause ou l’arrêter, interroger les résultats en SQL, lire Search Console et Analytics, et produire des rapports.
Budget indicatif · Serveur MCP
3 000 € – 12 000 € HT
Un serveur MCP en lecture sur une source de données démarre autour de 3 000 € HT. Plusieurs sources et des actions d’écriture se situent plus haut.
FAQ
Questions fréquentes
Une autre question ? Écrivez-nous, nous répondons à chaque message.
01Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
Un standard ouvert, lancé par Anthropic et adopté par les principaux assistants IA, qui définit comment une IA découvre et appelle des outils externes. Un serveur MCP décrit vos outils une fois, et chaque assistant compatible peut les utiliser.
02Quels assistants peuvent utiliser notre serveur MCP ?
Claude (application et API), ChatGPT, les éditeurs de code comme Cursor ou VS Code, et la plupart des frameworks d’agents. Nous vérifions la compatibilité avec les assistants que vos équipes utilisent.
03Est-ce sûr de connecter une IA à nos données ?
Oui, si l’accès est bien conçu : outils en lecture seule par défaut, droits par utilisateur, confirmation des actions d’écriture et journal de chaque appel. L’IA ne voit que ce que le serveur expose.
04Combien coûte un serveur MCP ?
Entre 3 000 et 12 000 € HT selon le nombre de sources, d’outils et le niveau de sécurité attendu. L’hébergement est inclus dans la maintenance, à partir de 150 € HT par mois.
05Serveur MCP ou API classique ?
Les deux se complètent. Une API sert vos applications ; un serveur MCP rend ces mêmes fonctions utilisables par les assistants IA. Si vous avez déjà une API, le serveur MCP s’appuie souvent dessus.
Aller plus loin
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Création d’agents IA pour entreprise, connectés à vos outils (CRM, e-mail, documents) et sous votre contrôle. Claude, GPT, Mistral ou modèles open source en local.
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API, intégrations et données
Développement d’API en Python, connecteurs entre vos logiciels, bases de données et pipelines de données. Vos outils échangent leurs données automatiquement, sans ressaisie.
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