/ En brefMCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert créé par Anthropic en 2024 et adopté en 2025-2026 par OpenAI, Google et Microsoft. Il résout le problème historique N×M des intégrations : au lieu de coder un connecteur custom pour chaque combinaison (LLM × outil), on connecte les deux à MCP. Des milliers de serveurs MCP publics existent déjà : l'écosystème est massif, ouvert et adopté par les grands éditeurs.
/ Pourquoi on l'utilise
3 raisons de choisir le MCP.
01
Universel & open source
Un même serveur MCP fonctionne avec Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini. GitHub, Slack, Notion, Salesforce, Jira, PostgreSQL ont tous un serveur officiel. Vous n'êtes plus enfermé sur un seul LLM.
02
Agents puissants en quelques heures
Brancher un agent IA à votre CRM ou votre Notion devient une question de configuration, pas d'ingénierie. On gagne l'essentiel du temps de développement par rapport à un connecteur custom.
03
Sécurité contrôlée par étape
Chaque outil exposé via MCP a un scope précis (lecture seule, écriture limitée, etc.) et peut demander confirmation humaine avant action sensible. Audit logs natifs côté serveur.
/ Le bon choix
Quand choisir le MCP, quand s'en passer.
Quand le MCP est le bon choix
- Vous construisez un agent qui doit lire et agir dans plusieurs outils (CRM, base de données, messagerie, code).
- Vous voulez éviter de coder un connecteur custom par outil et par modèle.
- Vous voulez garder la liberté de changer de LLM sans réécrire vos intégrations.
- Vous avez besoin d'un contrôle fin des permissions et d'un audit des actions de l'agent.
Quand on préfère une alternative
- Pour un besoin ponctuel sans agent (un simple appel de LLM sur un texte), MCP ajoute une couche inutile.
- Si un seul outil est concerné et qu'une intégration directe suffit, un connecteur simple est plus rapide à mettre en place.
/ Cas d'usage
Ce qu'on construit avec le MCP.
01
Agent commercial connecté HubSpot
Claude lit/écrit dans HubSpot via MCP : qualifie les leads, crée des deals, met à jour les fiches. De quoi rendre plusieurs heures par semaine à un commercial.
02
Assistant interne sur Notion + Slack
L'agent répond aux questions de l'équipe en cherchant dans Notion, peut créer des pages, poste dans Slack. Onboarding nouveaux arrivants accéléré.
03
Analyste data sur PostgreSQL
Agent qui répond aux questions business en interrogeant la base PostgreSQL via MCP (read-only sécurisé). Plus besoin de SQL pour les métiers.
04
Dev assistant connecté GitHub + Jira
Claude lit les issues Jira, crée les PR GitHub correspondantes, met à jour les statuts. Les tâches récurrentes s'enchaînent sans friction.
/ Notre approche
Comment on utilise MCP (Model Context Protocol) chez Leveria.
On utilise MCP pour brancher un agent sur vos outils sans réécrire un connecteur à chaque fois. Quand un serveur MCP officiel existe (GitHub, Slack, Notion, PostgreSQL, HubSpot), on le configure et on l'expose à l'agent ; pour un outil interne, on écrit un serveur MCP dédié autour de votre API.On cadre finement les permissions : chaque outil exposé a un périmètre précis (lecture seule, écriture limitée) et les actions sensibles passent par une confirmation. Les serveurs tournent dans votre infrastructure, le LLM ne reçoit que les données envoyées en contexte, pas un accès complet à vos systèmes.MCP standardise la couche connecteurs, pas la logique de l'agent. On garde la mémoire, l'enchaînement des décisions et les règles métier côté application, et on choisit le modèle (Claude, GPT, autre) indépendamment : le même serveur MCP fonctionne avec l'un comme avec l'autre.
/ Questions fréquentes
Questions fréquentes sur le MCP.
MCP remplace-t-il LangChain ou les APIs custom ?
MCP est complémentaire : il standardise la couche connecteurs entre le LLM et vos outils. La logique de l'agent (enchaînement des décisions, mémoire, règles métier) reste côté application. MCP remplace les connecteurs custom, pas votre logique métier.Combien de temps pour intégrer un nouvel outil via MCP ?
Pour un outil avec un serveur MCP officiel existant (GitHub, Slack, Notion, Postgres, etc.) : 30 minutes à 2 heures de configuration. Pour un outil custom interne, créer un serveur MCP prend 1-3 jours selon la complexité de l'API. Très loin des semaines nécessaires en mode connecteur custom.Mes données passent-elles par Anthropic / le LLM ?
Non. Les serveurs MCP tournent dans votre infrastructure ou celle de l'éditeur de l'outil. Le LLM (Claude, GPT) reçoit uniquement les données spécifiques qu'on lui envoie en contexte (par exemple : le résultat d'une requête, pas toute la base). Vous gardez le contrôle de ce qui est exposé./ Service associé
MCP (Model Context Protocol) fait partie de notre offre.
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