Chaque outil que vous utilisez expose une API. Le problème : personne ne les connecte correctement. Mon travail : faire communiquer vos systèmes entre eux — et avec les modèles IA via le protocole MCP — de manière fiable, documentée et maintenable.
Le Model Context Protocol est un standard ouvert créé par Anthropic qui permet aux modèles de langage (LLM) d'accéder à des outils et des données externes de manière sécurisée et structurée. Concrètement : au lieu de copier-coller du contexte dans un prompt ChatGPT, le LLM interroge directement vos systèmes via un protocole normalisé.
Un serveur MCP expose trois types de capacités : des ressources (données en lecture — votre base clients, votre documentation, vos fichiers), des outils (actions exécutables — créer un ticket, envoyer un email, modifier un enregistrement), et des prompts (modèles de requêtes pré-configurés pour des tâches récurrentes).
N'importe quel client IA compatible MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, des applications custom) peut se connecter à votre serveur MCP et utiliser ces capacités. C'est la brique qui transforme "l'IA en tant que chatbot isolé" en "l'IA connectée à votre métier". Et contrairement à un plugin ChatGPT, c'est vous qui contrôlez ce qui est exposé, comment, et à qui.
Développement à Grenoble de serveurs MCP qui exposent vos données métier aux assistants IA. Exemple concret : un serveur MCP connecté à votre CRM Pipedrive qui permet à Claude de chercher un client, consulter l'historique des interactions, créer un deal, et mettre à jour un contact — le tout en langage naturel. Les permissions sont granulaires : vous décidez quelles données sont accessibles et quelles actions sont autorisées.
Création d'outils que le LLM peut appeler directement : requêter une base de données, envoyer un email via Brevo, créer un ticket dans votre gestionnaire de projet, générer un rapport PDF, déclencher un workflow n8n. Chaque outil a un schéma de paramètres typé, une description claire pour le LLM, et une validation des entrées côté serveur. L'IA propose l'action — l'utilisateur confirme.
Exposition sécurisée de vos données en lecture : fiches clients, catalogue produits, documentation technique, FAQ, historique de commandes. Le LLM ne voit que ce que vous autorisez. Les données sont servies en temps réel depuis votre base, pas depuis un snapshot statique. Filtrage par rôle utilisateur si nécessaire.
Un même serveur MCP peut être utilisé par Claude Desktop pour le support, par Cursor/Windsurf pour le développement, et par une application web custom pour les clients. Le protocole est standardisé — le serveur sert tout le monde. J'ai mis en place des serveurs MCP utilisés simultanément par 3 équipes différentes avec des niveaux d'accès distincts.
Pour un cabinet de conseil : un serveur MCP connecté à Notion (base de projets), Gmail (historique échanges clients), et un dossier Google Drive (documents de référence). L'assistant IA peut répondre à "Quel est l'état du projet Dupont ?" en cherchant dans les 3 sources et en synthétisant l'information.
Pour un développeur : un serveur MCP qui expose les dépôts Git, la base de données de tickets, et la documentation technique. L'assistant IA dans Cursor comprend le contexte du projet, suggère des corrections basées sur les tickets ouverts, et peut mettre à jour le statut d'un ticket directement.
Pour un e-commerce : un serveur MCP connecté à Shopify (produits, commandes, clients) et au CRM. L'équipe support utilise Claude Desktop pour répondre aux clients : "La commande #4521 a été expédiée le 12 mars via Colissimo, voici le numéro de suivi" — sans naviguer entre 3 onglets.
Une API bien conçue est invisible : elle fait le travail sans friction. L'application front-end appelle un endpoint, reçoit les données dans le format attendu, affiche le résultat. Pas de surprises, pas de transformations côté client pour compenser un format bancal côté serveur.
Une API mal conçue, c'est des bugs en cascade : données incohérentes entre les systèmes, erreurs silencieuses qui corrompent la base, endpoints non documentés que personne ne comprend 6 mois plus tard, authentification qui laisse passer n'importe quoi.
Mon approche : contrats d'API clairs, documentation générée depuis le code, tests automatisés sur chaque endpoint, gestion d'erreurs rigoureuse. Le développeur qui consomme mon API sait exactement ce qu'il va recevoir, comment gérer les erreurs, et où trouver la documentation.
Architecture RESTful rigoureuse : nommage des endpoints par ressource, verbes HTTP respectés (GET pour lire, POST pour créer, PUT pour modifier, DELETE pour supprimer), pagination cursor-based ou offset, filtrage par query params, versioning d'API (/v1/, /v2/). Authentification JWT avec refresh tokens, ou API keys pour les intégrations machine-to-machine. Documentation OpenAPI/Swagger maintenue automatiquement.
Connexion à des services existants sans réinventer la roue. Paiement (Stripe Connect, PayPal Commerce), logistique (Colissimo API, Mondial Relay, Sendcloud), CRM (HubSpot, Pipedrive), email marketing (Brevo, SendGrid), comptabilité (Pennylane API), signature électronique (Yousign). Chaque intégration est wrappée dans une couche d'abstraction — si vous changez de provider, l'interface reste la même.
Réception et traitement de webhooks en temps réel : Stripe vous notifie d'un paiement réussi, Shopify d'une nouvelle commande, GitHub d'un push. Votre système réagit instantanément sans polling constant. Chaque webhook est validé (signature vérifiée), idempotent (pas de double traitement), et logué (traçabilité complète).
Quand une application monolithique devient ingérable, la décomposition en services indépendants communicant par API est la solution. Chaque service a sa responsabilité, sa base de données, ses déploiements. Le service de paiement évolue sans toucher au service de gestion de stock. Mais attention : les microservices ne sont pas toujours la bonne réponse. Pour 90% des projets web, un monolithe bien structuré reste plus simple à maintenir.
Documentation OpenAPI/Swagger générée depuis les annotations du code — toujours à jour. Collections Postman/Bruno exportées pour les développeurs qui consomment l'API. Tests automatisés unitaires et d'intégration : chaque endpoint est couvert, chaque cas d'erreur vérifié. L'API est utilisable et testable par n'importe quel développeur dès la livraison.
Protection contre les abus : rate limiting par IP et par API key, validation stricte des entrées (type, format, taille), headers de sécurité (CORS configuré précisément, pas en wildcard), logs d'audit sur les actions sensibles. Pour les APIs publiques : throttling, quotas par plan, clés révocables.
Un projet d'intégration commence toujours par une cartographie des flux de données. Quels systèmes doivent communiquer ? Quelles données transitent ? Dans quel sens ? À quelle fréquence ? Avec quel niveau de latence acceptable ?
Pour un serveur MCP, on définit ensemble les ressources à exposer, les outils à rendre disponibles, et les garde-fous (quelles actions nécessitent une confirmation utilisateur, quelles données sont en lecture seule). Je vous livre un serveur MCP documenté, testé, et prêt à être connecté à vos clients IA.
Pour une API, le contrat d'interface est défini avant le développement. Vous savez exactement quels endpoints existeront, quels paramètres ils acceptent, quels formats de réponse ils renvoient. Si vous avez une équipe front-end ou un prestataire externe, ils peuvent commencer à développer contre la spec pendant que je construis le back-end.
Après la livraison : documentation technique complète, guide d'intégration, exemples de code dans les langages courants (JavaScript, PHP, Python, cURL). Si vous recrutez un développeur dans 2 ans, il peut comprendre et faire évoluer le système sans me contacter.
Quels systèmes communiquent ? Quelles données ? Dans quel sens ? On dessine le schéma d'architecture avant d'écrire une ligne de code. Ce schéma devient le document de référence du projet.
Définition des endpoints (API) ou des ressources/outils (MCP), des formats de données, des codes d'erreur, de l'authentification. La documentation est écrite en même temps que la spec — pas après.
Implémentation progressive avec tests unitaires et d'intégration. Chaque endpoint/outil est vérifié : cas normal, cas d'erreur, cas limite. Le serveur MCP est testé avec de vrais clients IA.
Mise en production, monitoring des performances et des erreurs, alertes sur les anomalies (temps de réponse, taux d'erreur, tentatives d'accès non autorisées). L'API/le serveur MCP est surveillé en continu.
Mission accomplie : boutique Shopify livrée dans les délais, SEO configuré proprement dès le départ. Trois mois après le lancement, on commençait à ranker sur nos requêtes cibles sans avoir touché à la pub.
J'avais un CRM maison codé à la va-vite il y a 8 ans, plus personne ne voulait y toucher. Reprise de code complète, sécurisation, ajout de l'API n8n pour automatiser les relances. Ça tourne sans problème depuis.
Workflow n8n pour automatiser nos rapports hebdomadaires — ce qui prenait 3h à une personne chaque vendredi est maintenant généré et envoyé automatiquement. Setup propre, bien documenté.
API sur mesure, intégration de services tiers, serveur MCP — décrivez votre besoin, je vous propose l'architecture.
info@codxp.frRéponse sous 48h · Devis gratuit · Pas d'engagement
Un échange de 30 à 60 minutes pour cerner vos besoins, évaluer la faisabilité et vous proposer une approche concrète. Sans engagement, sans jargon.
Basé à Grenoble · Interviens partout en France · Réponse sous 24h