Les grands modèles de langage (LLMs) sont devenus le cœur des agents modernes, alimentant des outils comme OpenAI Codex, Claude Code ou encore Copilot Workspace. Mais livrés à eux-mêmes, ils se comportent encore comme un stagiaire brillant… mais facilement distrait. C’est là qu’interviennent les serveurs MCP (Model Context Protocol) : ils apportent une manière structurée et indépendante des fournisseurs pour permettre aux LLMs et aux agents d’interagir avec vos données, vos outils et vos API.

Dans cette session, nous explorerons les deux grandes familles de serveurs MCP : génériques et spécifiques au domaine. Les serveurs génériques MCP ressemblent à des autoroutes ouvertes — polyvalentes mais imprévisibles — qui permettent une exploration large des données et des systèmes. Les serveurs spécifiques au domaine, quant à eux, sont comme des visites guidées — optimisés, sécurisés et efficaces, mais moins flexibles.

Nous plongerons dans des exemples concrets : de l’utilisation d’un serveur MCP PostgreSQL pour des requêtes ouvertes à la construction d’un serveur spécifique conçu pour le jeu de données RAGmonsters. En chemin, nous examinerons comment ces choix influencent les performances, la sécurité, la gouvernance et l’expérience développeur à l’ère des agents autonomes.

Ce n’est pas qu’une question de théorie. Vous verrez les compromis pratiques de chaque approche, ainsi que des conseils concrets pour construire (ou choisir) le bon serveur pour votre prochain projet. Que votre objectif soit de créer un agent polyvalent aux larges capacités ou un assistant spécialisé avec garde-fous, cette conférence vous montrera comment faire en sorte que vos serveurs MCP deviennent plus intelligents — sans perdre le contrôle.