Développement de serveurs MCP sur mesure

Le problème

Votre équipe a adopté Claude, GPT ou un autre assistant IA. C'est excellent pour générer du texte et répondre aux questions. Mais il ne peut pas accéder à vos systèmes internes : votre CRM, votre base de données, vos outils de monitoring, vos API sur mesure. L'IA vit dans une bulle, déconnectée des données qui la rendraient réellement utile.

Le Model Context Protocol (MCP) résout ce problème. C'est le standard ouvert qui permet aux assistants IA d'appeler des outils externes : lire des emails, interroger des bases de données, déclencher des workflows, gérer l'infrastructure. Mais construire un serveur MCP de qualité production nécessite de comprendre le protocole, gérer l'authentification, gérer l'accès multi-tenant et livrer quelque chose qui ne cassera pas en production.

Ce que je construis

Des serveurs MCP sur mesure qui donnent à vos assistants IA un accès sécurisé et typé à vos systèmes métier.

• Intégration d'API internes. Connectez vos outils IA à vos API REST/GraphQL avec une authentification correcte, du rate limiting et une gestion des erreurs
• Support multi-comptes. Un seul serveur MCP qui gère plusieurs comptes, organisations ou tenants avec une isolation correcte
• Connecteurs de plateformes SaaS. Des serveurs MCP pour les plateformes qui n'en ont pas encore d'officiels : votre CRM, outil de gestion de projet, système de facturation ou stack de monitoring
• Accès aux pipelines de données. Permettez aux assistants IA d'interroger votre data warehouse, lire des dashboards ou déclencher des jobs ETL en langage naturel

Chaque serveur que je construis inclut la sécurité de type TypeScript, la validation runtime Zod, une gestion complète des erreurs et de la documentation.

Comment je travaille

1. Cadrage. Nous définissons quels systèmes connecter et quelles opérations l'IA doit pouvoir effectuer
2. Construction. Je développe le serveur MCP avec une sécurité de type complète, la validation des entrées et l'authentification
3. Tests. Tests d'intégration contre vos vrais systèmes dans un environnement de staging
4. Déploiement. Je livre le serveur configuré pour les outils IA de votre équipe (Claude Code, Claude Desktop, Cursor ou votre setup personnalisé)
5. Documentation. Votre équipe reçoit un README avec les instructions d'installation, les outils disponibles et les options de configuration

Délai habituel : 1 à 2 semaines pour une intégration standard. Les serveurs multi-systèmes complexes peuvent prendre plus de temps.

Ce que j'ai livré

J'ai construit et publié en open source des serveurs MCP utilisés par des développeurs dans le monde entier :

• Serveur MCP multi-comptes Google. 83+ outils couvrant Gmail, Drive, Calendar, Sheets, Docs, Contacts et Search Console avec basculement natif multi-comptes. La validation par enum Zod élimine les hallucinations du LLM sur les noms de comptes. Sous licence MIT et adopté par la communauté.

• Serveur MCP multi-Sentry. Gère le monitoring d'erreurs Sentry isolé à travers plusieurs entreprises du portfolio depuis une seule configuration. Sécurité renforcée au niveau du processus OS. Inclut la génération de packages de transfert pour les sorties de portfolio.

Pour qui

• Équipes de développement adoptant des assistants IA qui ont besoin de les connecter aux systèmes internes
• Agences et studios gérant plusieurs environnements clients qui ont besoin d'outillage IA multi-tenant
• Entreprises utilisant des plateformes SaaS sans serveurs MCP officiels
• Mainteneurs open-source qui veulent livrer un serveur MCP pour leur projet