Data & intelligence artificielle

🔌 Standard Anthropic MCP & Tool Use

Connecter l'IA aux Outils : MCP & Outils pour Agents IA (Model Context Protocol)

Connectez les modèles de langage aux systèmes réels via le standard MCP : appel d'outils, ressources et prompts dynamiques, création de serveurs MCP en Python et déploiement sécurisé en production.

  • 4 modules
  • 16 leçons
  • 4 h de contenu
  • Exercices Python exécutables
  • Évaluation finale
#Model Context Protocol#MCP Python#Function Calling#Serveur MCP#Agents Autonomes

Ce que vous allez apprendre

  • Tool use : comment un LLM appelle une fonction
  • Le protocole MCP : outils, ressources, prompts
  • Construire et tester un serveur MCP en Python
  • Sécurité, authentification et déploiement en production

Programme

4 modules · 16 leçons · 4 h de contenu

1Tool use : comment un LLM appelle une fonction4 leçons · 1 h
  1. 1.1Principes du Function Calling : schémas JSON, typage strict et exécution
  2. 1.2Le cycle de vie d'un appel d'outil : prompt, prédiction d'arguments, retour d'exécution
  3. 1.3Gestion des erreurs de parsing, types invalides et mécanismes de retry
  4. 1.4Appel parallèle d'outils (Parallel Tool Calling) et orchestration
2Le protocole MCP : outils, ressources, prompts4 leçons · 1 h
  1. 2.1Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) : standard ouvert et architecture
  2. 2.2Primitives fondamentales : Tools (actions), Resources (données), Prompts (modèles)
  3. 2.3Modes de transport MCP : Stdio (processus local) vs SSE (Server-Sent Events)
  4. 2.4Négociation de capacités (Capabilities), handshake et contrôle de version
3Construire et tester un serveur MCP en Python4 leçons · 1 h
  1. 3.1Initialisation d'un projet de serveur MCP avec le SDK Python officiel
  2. 3.2Exposition d'outils typés : décorateurs, docstrings et validation Pydantic
  3. 3.3Publication de ressources dynamiques : fichiers, bases de données et flux
  4. 3.4Débogage interactif avec MCP Inspector et tests unitaires de serveurs
4Sécurité, authentification et déploiement en production4 leçons · 1 h
  1. 4.1Sécurisation des accès aux outils : validation des entrées et autorisations explicites
  2. 4.2Authentification et gestion des tokens d'API sur serveurs distants
  3. 4.3Déploiement d'un serveur MCP : conteneurisation Docker et hébergement cloud
  4. 4.4Intégration dans des clients majeurs : Claude Desktop, Cursor et agents sur mesure

Comment se déroule la formation

À votre rythme

Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.

En pratiquant

Des exemples de code Python à modifier et exécuter dans le navigateur, sans rien installer.

Une validation

Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.

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