Vous disposez déjà d'outils IA — chatbots, agents, copilotes. Mais chacun se connecte à vos données différemment, avec du code personnalisé qui se brise à chaque modification d'API. L'intégration MCP remplace les connexions point à point fragiles par une couche standardisée que tout client IA peut utiliser. Nous intégrons MCP dans votre infrastructure existante — connectant vos outils IA actuels à votre CRM, ERP, bases de données et systèmes internes sans tout reconstruire de zéro.
Le déploiement IA typique en entreprise ressemble à ceci : un chatbot connecté à la base de connaissances via une intégration, un agent connecté au CRM via une autre, un copilote analytique connecté à l'entrepôt de données via une troisième. Chaque intégration possède sa propre logique d'authentification, de gestion des erreurs et de formatage des données.
Lorsque l'API du CRM change, l'intégration de l'agent se brise. Lorsque vous ajoutez un nouvel outil IA, vous construisez un nouveau jeu d'intégrations de zéro. Lorsque vous passez d'un fournisseur LLM à un autre, chaque intégration nécessite des modifications.
Cette prolifération d'intégrations est la raison n°1 pour laquelle les projets IA stagnent après le déploiement initial. Les équipes passent plus de temps à maintenir les connexions qu'à développer des fonctionnalités. MCP élimine ce problème en créant une couche d'interface standard — construisez la connexion une fois, et tous les outils IA de votre stack peuvent l'utiliser.
L'intégration MCP consiste à connecter le protocole à vos systèmes existants — pas à construire à partir de zéro.
Nous auditons vos outils IA actuels et sources de données, puis concevons une couche MCP qui se situe entre eux. Votre chatbot, agents IA, copilotes et tous futurs outils IA se connectent aux serveurs MCP au lieu de se connecter directement à vos systèmes. Les serveurs MCP gèrent l'authentification, la transformation des données et le contrôle d'accès.
Pour les plateformes courantes, nous déployons des connecteurs MCP pré-construits : Salesforce, HubSpot, Slack, Jira, Confluence, GitHub, Google Workspace, et des dizaines d'autres. Pour les systèmes propriétaires, nous construisons des serveurs MCP personnalisés qui encapsulent vos API existantes.
Le résultat est une architecture claire où l'ajout d'une nouvelle capacité IA prend des heures au lieu de semaines, et où la modification du système sous-jacent ne brise aucune fonctionnalité IA.
Nous cartographions vos outils IA actuels, sources de données et intégrations existantes. Nous identifions quelles connexions sont fragiles, quels systèmes nécessitent un accès MCP, et priorisons par impact métier et complexité technique.
Nous concevons la topologie MCP : quels serveurs se connectent à quels systèmes, comment les flux d'authentification fonctionnent, quelles règles de contrôle d'accès s'appliquent, et comment les serveurs se déploient aux côtés de votre infrastructure existante.
Nous déployons des connecteurs MCP pré-construits pour les plateformes standards et construisons des serveurs personnalisés pour les systèmes propriétaires. Chaque connecteur est configuré avec vos identifiants, règles d'accès et mappage de données. Des tests de bout en bout valident chaque outil et ressource.
Nous reconfigurons vos outils IA existants pour qu'ils se connectent via MCP au lieu d'intégrations directes. Nous vérifions les fonctionnalités, surveillons les performances et décommissionnons les anciennes connexions point à point une fois que MCP s'avère stable.
Sans engagement. Dites-nous ce dont vous avez besoin et nous vous dirons comment nous le résoudrions.
Défi: L'assistant commercial IA nécessitait un accès au CRM, aux e-mails, au calendrier et à LinkedIn — chacun avec des intégrations API séparées qui se brisaient constamment
Solution: Couche d'intégration MCP connectant les API Salesforce, Gmail, Google Calendar et LinkedIn via des serveurs MCP standardisés
Résultat: La maintenance d'intégration est passée de 12 heures/mois à 1 heure ; le temps de disponibilité de l'IA commerciale s'est amélioré de 94 % à 99,7 %
Défi: L'assistant de codage IA pouvait accéder à GitHub mais pas à Jira, Confluence ou la documentation API interne — limitant son utilité
Solution: Connecteurs MCP pour Jira (contexte de tickets), Confluence (documentation), GitHub (code) et passerelle API interne
Résultat: Le changement de contexte des développeurs a été réduit de 40 % ; les pull requests assistées par IA incluaient automatiquement les références de tickets et de documentation pertinentes
Défi: L'IA de support client était limitée à la base de connaissances — ne pouvait pas vérifier l'état des commandes, les détails du compte ou les interactions récentes
Solution: Intégration MCP connectant l'IA de support à la gestion des commandes, la facturation, l'historique de contacts CRM et la base de données produits
Résultat: La résolution au premier contact est passée de 45 % à 73 % ; le temps moyen de traitement a diminué de 4 minutes
Défi: L'IA de contenu pouvait générer du texte mais n'avait aucun accès aux directives de marque, aux données analytiques ou au calendrier de contenu
Solution: Serveurs MCP exposant la bibliothèque d'actifs de marque, les données Google Analytics et le système de gestion de contenu
Résultat: Les cycles de révision de contenu sont passés d'une moyenne de 3,2 à 1,4 ; le contenu aligné sur les sujets les plus performants a enregistré 35 % d'engagement en plus
Serveurs MCP construits avec TypeScript sur notre stack standard Next.js 16 + PostgreSQL. Nous utilisons MCP en production quotidiennement — Claude Code avec des serveurs MCP personnalisés fait partie de notre workflow de développement. Ce n'est pas une technologie avec laquelle nous expérimentons ; c'est ainsi que nous construisons des logiciels.
Claude et GPT-4o ne sont pas des services que nous revendons — ce sont des outils que nous utilisons chaque jour pour construire des logiciels, générer du contenu et gérer les opérations internes. Nos agents de codage IA écrivent du code de production. Notre pipeline de contenu génère et publie des articles de manière autonome. Nous construisons des agents IA parce que nous sommes une équipe native IA.
Une infrastructure auto-hébergée signifie que vos données restent là où vous les contrôlez. Aucun verrouillage fournisseur vers des plateformes SaaS qui peuvent changer les tarifs ou les conditions. Pistes d'audit PostgreSQL complètes, vos propres sauvegardes et conformité RGPD intégrée à l'architecture.
Stratégie, architecture, développement, déploiement et support continu — tout par une seule équipe. Aucune transition entre consultants, designers et développeurs. Les ingénieurs qui construisent votre système sont les mêmes que ceux qui le maintiennent.
Nos propres opérations sont automatisées de bout en bout : pipelines CI/CD, surveillance d'infrastructure avec alertes Telegram, sauvegardes quotidiennes de bases de données, publication automatisée de contenu et workflows de développement assistés par IA. Nous construisons l'automatisation pour les clients car l'automatisation est la façon dont nous gérons notre propre entreprise.
Projets à prix fixe avec jalons et livrables clairs. Vous approuvez chaque phase avant que nous passions à la suivante. Pas de facturation horaire ouverte, pas de surprises d'extension de périmètre. Le support continu est un accord mensuel séparé et transparent.
L'intégration de 1 à 3 plateformes standard avec des connecteurs MCP pré-construits commence à 8 000-15 000 $. L'intégration à moyenne échelle de 4 à 8 systèmes incluant certains connecteurs personnalisés varie de 18 000 à 35 000 $. L'infrastructure MCP à l'échelle de l'entreprise avec serveurs personnalisés, intégration SSO et surveillance coûte de 35 000 à 70 000 $.
Non. L'intégration MCP fonctionne aux côtés de vos outils existants. Nous les reconfigurons pour qu'ils se connectent via des serveurs MCP au lieu d'appels API directs. Votre chatbot, vos agents et vos copilotes continuent de fonctionner — ils obtiennent simplement une couche de données meilleure et plus fiable en dessous.
L'écosystème MCP inclut des connecteurs pour Salesforce, HubSpot, Slack, Microsoft Teams, Jira, Confluence, GitHub, GitLab, Google Workspace, Notion, Airtable, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, S3 et bien d'autres.
Une intégration typique de 3 à 5 systèmes prend 2 à 4 semaines de l'audit à la production. Nous exécutons les nouvelles connexions MCP en parallèle avec les intégrations existantes pendant les tests, donc il n'y a aucun temps d'arrêt.
Oui. Les serveurs MCP s'exécutent sur votre infrastructure — cloud, sur site ou hybride. Pour les bases de données et API sur site, le serveur MCP se déploie à l'intérieur de votre réseau sans exposition de données externe.
Parlez-nous de vos besoins et nous concevrons une solution d'intégration & outillage MCP personnalisée pour votre entreprise.
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