Automatiser le travail

Intégration MCP & OpenAI Apps

Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet aux modèles IA d'interagir avec des systèmes externes de manière structurée et sécurisée. Pensez-y comme à un “USB-C pour l'IA” : une interface standard connectant n'importe quel client IA à vos données et outils.

Avec un serveur MCP personnalisé, votre équipe peut interroger le CRM, consulter la documentation interne, exécuter des requêtes en base de données — le tout depuis le chat ou l'IDE.

MCP protocole standard
∞ intégrations possibles
0 code pour l'utilisateur final
La différence

Qu'est-ce que le MCP

Sans MCP avec MCP
Copier-coller entre systèmes Accès direct depuis l'IA
Chaque outil est isolé Toutes les données dans un seul chat
Prompts manuels Outils + prompts automatiques
Aucun contrôle d'accès Authentification et journalisation
Des exemples pour mieux comprendre

Cas concrets

01

MCP pour données métier

Un serveur MCP qui permet à Claude ou Cursor d'interroger directement votre base de données, CRM ou ERP depuis le chat. Requêtes en langage naturel, résultats structurés.

02

GPT App d'entreprise

Une GPT app personnalisée qui utilise vos données et répond selon vos politiques d'entreprise. Accessible depuis le GPT Store ou via intégration Assistants API.

03

Assistant développeur

Un serveur MCP qui expose la documentation interne, les spécifications API et les bonnes pratiques aux outils de développement de l'équipe.

Démo en direct ModelVault MCP — Vidéo démo Essayez ModelVault MCP — Vidéo démo en direct : ouvrez la démo et testez le service avec des données réelles. Essayer la démo →
Notre méthode

De l’idée à la production

  1. Cartographie des ressources

    Nous identifions quelles données et opérations métier doivent être accessibles via l'IA.

  2. Développement du serveur MCP

    Implémentation du serveur avec authentification, limitation de débit, journalisation et gestion des erreurs.

  3. Création d'outils et de prompts

    Définition des outils et modèles de prompts optimisés pour vos cas d'usage spécifiques.

  4. Tests et déploiement

    Validation avec des utilisateurs réels, déploiement sécurisé avec monitoring des accès et des performances.

Stack technique
  • MCP Protocol
  • FastAPI
  • Claude
  • OpenAI Assistants API
  • Python

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