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Serveur MCP personnalisé

Pour des intégrations avancées, vous pouvez construire un serveur MCP personnalisé. Cela offre une flexibilité maximale pour connecter AI-Corporate à vos systèmes internes et bases de données.

Quand choisir un serveur MCP personnalisé ?

Un serveur MCP personnalisé est pertinent lorsque :

  • Vous souhaitez intégrer des systèmes internes d'entreprise
  • L'application souhaitée n'est pas disponible dans Zapier
  • Vous voulez un contrôle total sur le flux de données
  • Vous avez des exigences de sécurité spécifiques

Model Context Protocol (MCP)

MCP est un standard ouvert développé par Anthropic qui donne aux assistants IA accès à des outils externes. Un serveur MCP :

  • Reçoit des requêtes de l'assistant IA
  • Exécute des actions sur les systèmes externes
  • Retourne les résultats à l'IA

Prérequis techniques

Un serveur MCP nécessite :

  • Runtime : Node.js ou Python
  • Hébergement : Serveur cloud ou on-premise
  • API : Endpoint REST ou GraphQL
  • Auth : OAuth 2.0 ou clés API

Architecture

AI-Corporate → Serveur MCP → Votre Système

Authentification
Rate limiting
Logging

Exemple : Intégration CRM

Un serveur MCP pour votre CRM pourrait offrir :

OutilDescription
search_leadsRechercher des leads par nom ou critère
get_customerRécupérer les données client
list_dealsAfficher les affaires en cours
get_activityVoir les activités récentes
get_pipeline_statsStatistiques du pipeline commercial

Exemple : Intégration ERP

Pour un système ERP, vous pourriez implémenter :

OutilDescription
get_inventoryConsulter les niveaux de stock
search_ordersRechercher des commandes
get_financialsRécupérer des données financières
list_suppliersAfficher les fournisseurs

Ressources de développement

Documentation officielle

SDK disponibles

  • TypeScript/Node.js : SDK officiel
  • Python : SDK communautaire
  • Go : Implémentation communautaire

Bonnes pratiques

Sécurité

  • Implémentez le rate limiting
  • Utilisez OAuth 2.0 pour l'authentification
  • Loggez toutes les requêtes pour audit
  • Minimisez l'exposition des données
  • Chiffrez les communications

Performance

  • Mettez en cache les données fréquemment utilisées
  • Implémentez la pagination pour les grandes listes
  • Utilisez des timeouts appropriés
  • Surveillez les temps de réponse

Maintenance

  • Versionnez votre API
  • Documentez toutes les fonctions
  • Implémentez des health checks
  • Planifiez les mises à jour

Cas d'usage métier

  • CRM : Accès aux données clients et prospects
  • ERP : Consultation des stocks et commandes
  • RH : Informations sur les employés (avec permissions)
  • Finance : Données comptables et KPI
  • Support : Historique des tickets et interactions

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