Développement de serveurs MCP : connectez Claude et ChatGPT à vos systèmes, selon vos règles
Votre équipe utilise déjà des assistants IA, mais ils ne voient ni votre CRM, ni votre agenda, ni vos commandes : alors on colle des exports Excel dans le chat. Nous développons un serveur MCP qui donne à Claude, ChatGPT et aux autres assistants IA un accès restreint et journalisé à vos systèmes : ils ne lisent que ce que l’utilisateur a le droit de voir et ne modifient rien sans confirmation.
- Développé à Netanya, suivi après le lancement
- Lecture seule par défaut, modifications après confirmation
- Testé dans les outils IA que votre équipe utilise vraiment
Qu’est-ce qu’un serveur MCP, et que construisons-nous ?
Un serveur MCP est un connecteur basé sur le Model Context Protocol, un standard ouvert qui permet aux assistants IA comme Claude et ChatGPT d’utiliser les outils et les données d’autres systèmes. Nous en développons pour les entreprises et les éditeurs de logiciels en Israël : votre CRM, votre système de réservation, votre base de données ou votre SaaS devient un ensemble d’outils ciblés, avec connexion OAuth, lecture seule par défaut, confirmation avant toute modification et journal de chaque appel.
Pourquoi les entreprises commencent à parler de MCP
Vos listes de clients finissent déjà dans des fenêtres de chat
Quelqu’un exporte les commandes du mois dans Excel et charge le fichier dans un compte ChatGPT personnel, « juste pour un résumé rapide ». Vous ne savez pas quelles données ont quitté l’entreprise, et dès le lendemain la réponse repose sur un fichier périmé.
Vos clients demandent si votre produit fonctionne avec Claude
Si vous éditez un SaaS, la question commence à revenir en rendez-vous commercial et au support. Sans connecteur, vos clients copient les données de votre produit vers leur outil IA, et votre produit devient l’endroit d’où l’on exporte, pas celui où l’on travaille.
Une intégration différente pour chaque outil IA
Une action personnalisée pour ChatGPT, un plugin à part pour un autre assistant, un script pour l’éditeur de code des développeurs : chacun décrit la même API à sa manière et casse à son propre rythme. Avec MCP, un seul serveur sert toutes les applications IA compatibles avec le standard.
La seule clé disponible est une clé administrateur
L’API de votre système n’a qu’un jeton tout-puissant. Le confier à un assistant IA, c’est lui permettre de lire la fiche de n’importe quel client et, en théorie, de la supprimer. Personne ne donnera son feu vert, et l’IA reste déconnectée.
Comment nous développons un serveur MCP
Partir des questions, pas de la technique
Nous recensons les questions et les actions dont votre équipe ou vos clients ont réellement besoin : « qui n’a pas payé ce mois-ci ? », « qu’est-ce qui est libre jeudi ? », « créer une tâche de relance ». Si votre outil propose déjà un serveur MCP officiel qui couvre ces besoins, nous vous le dirons et vous aiderons à le configurer plutôt que d’en construire un nouveau.
Concevoir des outils ciblés
Chaque question devient un outil avec un nom, une description et des paramètres clairs, qui ne renvoie que les champs utiles à la réponse. Chaque outil est marqué lecture ou écriture, et nous décidons ensemble quelles actions d’écriture ont lieu d’être.
Mettre en place l’accès
Les utilisateurs se connectent via OAuth avec leur propre compte, et le serveur applique les droits qu’ils ont déjà dans votre système. Périmètres (scopes), limites de débit et journal d’audit font partie de la première version, pas d’une phase ultérieure.
Développer et déployer
Un serveur MCP distant, sur votre cloud ou le nôtre, relié à votre API ou à votre base de données par un compte dédié aux droits minimaux. Les secrets et les clés restent côté serveur.
Tester dans de vraies applications IA
Nous essayons chaque outil dans Claude, ChatGPT et les autres applications IA de votre équipe, avec de vraies questions en français, en hébreu, en anglais ou en russe, y compris des demandes floues, des fautes de frappe et des requêtes que le serveur doit refuser.
Lancer et maintenir
Votre équipe reçoit un court guide de connexion. Nous surveillons le journal, affinons la description des outils quand l’IA se trompe d’outil et mettons le serveur à jour quand le protocole ou les applications IA évoluent.
Ce que vous obtenez
- Une carte des outils : ce que chacun lit ou modifie, et qui a le droit de l’utiliser
- Un serveur MCP distant avec son code source, déployé sur votre cloud ou le nôtre
- Connexion OAuth, périmètres et droits par utilisateur alignés sur ceux de votre système
- Une étape de confirmation pour chaque écriture, et aucun outil pour les actions qui doivent rester manuelles
- Un journal de chaque appel, des limites de débit et des alertes
- Des tests dans vos applications IA et un guide de connexion pour votre équipe ou vos clients
- Un suivi après le lancement, au rythme des évolutions du protocole et des applications IA
À quoi cela ressemble concrètement
Un éditeur SaaS israélien ajoute « Connecter à Claude et ChatGPT »
Une société qui vend un logiciel de gestion aux studios et aux salles de sport veut que ses clients interrogent leur propre assistant IA sur leur planning et leur chiffre d’affaires. Nous construisons un serveur MCP public avec OAuth : chaque client se connecte avec son compte existant et ne voit que les données de son entreprise. Les outils d’écriture restent désactivés tant que l’équipe produit n’en décide pas autrement.
Un importateur arrête d’exporter vers Excel à chaque question
Le dirigeant d’une société d’import-distribution veut demander « quels clients ont moins commandé ce trimestre que le précédent ? » sans attendre un rapport. Des outils en lecture seule sur la base des commandes répondent à partir des données en direct, et il peut poser sa question en français même si la plupart des clients sont enregistrés en hébreu.
Une responsable administrative fixe des rendez-vous depuis son assistant IA
Dans un cabinet d’avocats ou d’expertise comptable, l’assistant vérifie les créneaux libres dans l’agenda et la fiche du client dans le CRM, puis propose un horaire. Bloquer le créneau est une écriture : l’utilisatrice voit exactement ce qui sera créé et confirme avant que quoi que ce soit ne change.
Des développeurs donnent le bon contexte à leur assistant de code
Une équipe produit connecte Claude Code ou Cursor à la documentation interne de son API, à un accès en lecture seule à la base de test et aux derniers journaux d’erreurs. Les développeurs obtiennent des réponses ancrées dans leur propre système, et les données de production restent hors d’atteinte.
Comment l’accès est contrôlé
Un serveur MCP ne vaut que par sa conception : nous concevons donc l’accès d’abord, et ajoutons les outils ensuite. Les règles vivent dans le serveur lui-même, pas dans un prompt que l’IA pourrait mal interpréter ou qu’un tiers pourrait tenter de contourner.
- Connexion OAuth : chaque utilisateur se connecte avec son propre compte, sans clé maîtresse partagée cachée dans une application IA
- Périmètres et moindre privilège : chaque outil n’a que les droits nécessaires à sa tâche, et un utilisateur ne voit jamais davantage via l’IA que dans votre système
- Lecture seule par défaut : les outils d’écriture sont ajoutés un par un, en connaissance de cause
- Validation humaine de chaque écriture : l’utilisateur voit la modification exacte avant qu’elle n’ait lieu, et les messages aux clients, remboursements ou suppressions restent hors de portée de l’IA ou exigent une seconde confirmation dans votre système
- Limites de débit et de volume par utilisateur et par outil : impossible d’aspirer toute la base clients à travers un chat
- Journal d’audit : qui a appelé quel outil, quand, avec quels paramètres et ce qui a été renvoyé, sans mots de passe ni clés dans les entrées
- Les textes issus de vos données, comme des notes clients ou des e-mails, sont traités comme non fiables, car ils peuvent contenir des instructions destinées à l’IA
- Révocation de l’accès d’un utilisateur ou de tout le serveur depuis un seul endroit
Avez-vous vraiment besoin d’un serveur MCP ?
MCP est le bon choix quand vos équipes travaillent déjà dans un assistant IA et ont besoin qu’il accède à vos systèmes. Pour d’autres objectifs, il existe plus simple, et nous vous le dirons dès le premier appel.
- Votre outil SaaS a déjà un serveur MCP officiel : on le connecte et on règle les droits, rien à développer
- Deux systèmes doivent échanger des données sans IA au milieu : c’est une intégration API ou une automatisation
- Vos clients ont besoin de réponses sur votre site ou sur WhatsApp : c’est un chatbot, pas un serveur MCP
- Une tâche doit tourner seule chaque jour, sans que personne ne la demande : c’est un agent IA, qui peut s’appuyer sur un serveur MCP en coulisses
- Votre équipe veut interroger ses propres données, ou vos clients veulent votre produit dans leur assistant IA : c’est là que MCP prend tout son sens
Dites-nous dans quel système vous travaillez (ou envoyez le lien vers la documentation de son API) et cinq questions que votre équipe aimerait lui poser. Nous vous répondrons avec une première liste d’outils MCP et ce que chacun a le droit de faire.
Applications IA et systèmes que nous connectons
- Claude
- ChatGPT
- Claude Code
- Cursor
- VS Code
- REST API
- PostgreSQL
- Firebase / Firestore
- Google Sheets
- Google Calendar
- n8n
Si un système dispose d’une API, nous pouvons en général le connecter. Sinon, nous vous le dirons d’emblée.
Comment se déroule un projet
Les mêmes quatre étapes, qu’il s’agisse d’un bot, d’une intégration ou d’un système complet.
Un court appel
Vous nous expliquez ce qui vous ralentit et comment vous travaillez aujourd’hui. Nous posons des questions — et si un outil existant suffit, nous vous le disons.
De votre côtéDécrire le besoin avec vos mots
Une proposition écrite
Périmètre, étapes et estimation du coût par écrit, y compris à qui appartiennent le code, les comptes et les données.
De votre côtéRelire, poser vos questions, décider
Un développement par étapes
Vous voyez tôt des parties qui fonctionnent et les testez sur des cas réels. Vos retours nourrissent l’étape suivante.
De votre côtéTester et donner votre avis
Mise en ligne et suivi
Nous mettons en ligne, observons le fonctionnement en conditions réelles et restons disponibles pour les corrections et les améliorations.
De votre côtéL’utiliser et nous dire quoi améliorer
Ce qui fait varier le coût et le délai
- Le nombre d’outils, et combien d’entre eux modifient des données au lieu de simplement les lire
- L’état de votre système : une API documentée, seulement une base de données, ou pas encore de point d’accès
- Qui se connecte : votre équipe, ou de nombreux clients via un serveur public avec comptes et données séparés
- Les applications IA à prendre en charge et à tester
- La sensibilité des données : les données personnelles exigent une revue de confidentialité et une journalisation prudente
- L’endroit où tourne le serveur et la charge qu’il doit supporter
- Le niveau de suivi souhaité après le lancement
Le développement est un coût ponctuel ; l’exploitation, c’est l’hébergement et le suivi. L’IA elle-même tourne en général dans l’abonnement Claude ou ChatGPT de chaque utilisateur : le plus souvent, il n’y a donc pas de frais de modèle par message de votre côté. Nous chiffrons le coût et le délai par écrit après un court appel : appelez-nous ou écrivez-nous sur WhatsApp au 050-854-2579.
Propriété, confidentialité, accessibilité
Votre code et vos données
La propriété du code et des données est convenue par écrit avant de commencer : à qui appartiennent le code source, les comptes et les informations, c’est dans le contrat — pas une surprise en fin de projet.
Confidentialité dès la conception
Nous concevons en tenant compte de la loi israélienne sur la protection de la vie privée et de son amendement 13 : ne collecter que le nécessaire, garder les secrets côté serveur et convenir avec vous du lieu de stockage des données.
Accessibilité intégrée
Des interfaces conçues en tenant compte de la norme IS 5568 et du WCAG AA : navigation au clavier, contrastes, libellés pour lecteurs d’écran et mise en page de droite à gauche.
Questions sur les serveurs MCP
Qu’est-ce que MCP, et en quoi est-ce différent de notre API actuelle ?
MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert pour connecter des assistants IA à des outils et à des données. Votre API est conçue pour des programmes qui savent déjà quoi appeler. Un serveur MCP se place au-dessus et décrit un petit ensemble d’outils avec des mots qu’un modèle comprend, pour que l’assistant choisisse le bon selon la question de l’utilisateur. En général, on garde les deux : l’API pour vos systèmes, MCP pour les assistants IA.
Quels outils IA peuvent se connecter à notre serveur MCP ?
Claude et ChatGPT savent se connecter à des serveurs MCP distants, tout comme de nombreux outils de développement tels que Claude Code, Cursor et VS Code. Le support varie selon l’application et l’abonnement : certains n’autorisent les connecteurs personnalisés que sur certaines offres ou après activation par un administrateur, d’autres gèrent différemment les actions d’écriture. Nous vérifions tout cela avec les outils que votre équipe utilise réellement, avant de commencer, puis nous testons dans chacun d’eux.
Et si l’IA comprend mal une question ou choisit le mauvais outil ?
Cela arrive : un modèle peut mal interpréter une question floue ou appeler un outil avec le mauvais filtre. C’est pourquoi les limites sont dans le serveur, pas dans le modèle. Les outils sont en lecture seule par défaut, toute modification exige la confirmation de l’utilisateur, et l’IA n’a jamais plus de droits que la personne qui l’utilise. Le journal montre chaque appel : on voit où ça a dérapé et on précise la description de l’outil.
Où vont nos données, et à qui appartient le serveur ?
Les données restent dans vos systèmes. Le serveur ne renvoie que ce qu’un outil demande, et la réponse transite par le fournisseur d’IA de l’utilisateur : nous examinons donc ensemble ses conditions de conservation des données et d’entraînement des modèles. Pour les données personnelles, nous tenons compte de la loi israélienne sur la protection de la vie privée et de son amendement 13. La propriété du code, des comptes et des clés est fixée par écrit dès le départ.
Est-ce que ça fonctionne avec des données en hébreu ?
Oui, à condition de bien construire les outils. On peut poser ses questions en français, en hébreu, en anglais ou en russe : les modèles actuels s’en sortent bien. La difficulté est dans les données : un client enregistré « כהן » ne sera pas trouvé par une recherche « Cohen » si l’outil n’est pas prévu pour. Nous concevons la recherche en conséquence et la testons avant le lancement sur vos vrais enregistrements, noms et adresses multilingues compris.
Combien coûte un serveur MCP, et combien de temps faut-il ?
Cela dépend surtout du nombre d’outils, de la part d’écritures, de l’état de votre API et du public visé : votre équipe ou de nombreux clients. Le plus rapide : commencer par une première version avec quelques outils en lecture seule, puis en ajouter à l’usage. Après le lancement, nous continuons à maintenir le serveur, car les applications IA et le protocole évoluent sans cesse. Vous recevez une estimation écrite après un court appel.
À quel système votre assistant IA devrait-il avoir accès ?
Dites-nous sur WhatsApp ou via le formulaire court dans quel système vous travaillez et ce que vous aimeriez lui demander. Nous vous dirons franchement si MCP est la bonne voie, ou si un connecteur existant ou une simple intégration suffit.
Dites-nous dans quel système vous travaillez (ou envoyez le lien vers la documentation de son API) et cinq questions que votre équipe aimerait lui poser. Nous vous répondrons avec une première liste d’outils MCP et ce que chacun a le droit de faire.
Vous préférez en parler ? Appelez le050-854-2579