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Combien de temps passez-vous chaque semaine à chercher de l'information ? Combien à expliquer à vos collègues où elle se trouve, ou à reformuler ce qu'on croyait pourtant avoir documenté ?
Dans la plupart des organisations, ce temps est largement sous-estimé. On le considère comme du temps "normal", noyé dans les échanges du quotidien. Pourtant, à l'échelle d'une équipe, il finit par peser : les informations sont éclatées entre plusieurs outils, les procédures évoluent plus vite que la documentation, et les bons réflexes restent dans la tête de quelques sachants.
Pour compenser, ces sachants documentent, structurent, forment, répondent en boucle aux mêmes questions. Ils font ça bien. Et c'est précisément pour cette raison qu'ils craquent, un jour, sur une demande de trop.
Robert : “Michel, quand tu crées un utilisateur dans l’ERP, il faut aussi cocher “activer le compte”, sinon il ne pourra jamais se connecter.”
Michel : “Robert, j'ai un problème : aucun des nouveaux clients que j'ai créés ne peut se connecter.”
GIGN: “Vous êtes cerné Robert. Lâchez cette agrafeuse et laissez Michel sortir.”
Derrière la caricature, il y a ce constat qu'on a tous déjà vécu. Quand un utilisateur est en échec, il se tourne vers le sachant. Et quand le sachant constate que l'information qu'il a pris le temps de transmettre n'a pas été retrouvée, ou pas comprise, malgré le fait que c'est rarement de la mauvaise volonté de part et d'autre, la situation est grisante.
Au final, c'est juste que le savoir d'une entreprise ne tient pas dans une procédure ni dans une formation. Il vit dans des outils, des contextes, des cas particuliers, et quelques personnes-clés qui finissent par porter la charge.
Les causes sont multiples : organisation, outils, rotation des équipes, complexité des process. Mais une partie du problème est désormais adressable autrement.
L'intelligence artificielle générative sait déjà reformuler, expliquer, accompagner avec une patience qu'aucun sachant humain ne peut tenir sur la durée. Le souci, c'est que dans la majorité des organisations, les assistants IA restent isolés du système d'information. Ils répondent à des questions générales, génèrent du contenu, font de bons compagnons individuels mais ils ne savent rien de votre ERP, de votre CRM, de votre PIM ou de votre site e-commerce.
Si on leur donne cet accès, le scénario change. Michel ne dérange plus Robert : il pose sa question à un assistant qui connaît l'ERP, sait que la case Activer le compte existe, et lui répond en contexte. Le savoir de Robert reste stratégique mais il n'a plus besoin d'être rejoué à chaque nouveau collaborateur. L'IA ne remplace pas le sachant : elle capitalise sur son travail.
De belles opportunités apparaissent dès lors qu'on autorise l'IA à interagir avec :
C’est précisément l’objectif du protocole MCP (Model Context Protocol) : proposer une manière standardisée permettant à une IA de découvrir, comprendre et utiliser les outils et données d’un système d’information.
MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert permettant à une IA d’interagir avec des outils et des sources de données de manière standardisée. Il est aujourd'hui adopté par les autres grands acteurs du marché (OpenAI, Google) et intégré nativement dans la plupart des clients IA. Côté PHP, le SDK officiel est désormais porté par une collaboration entre The PHP Foundation, l'équipe MCP d'Anthropic, Symfony et PHP-MCP : autrement dit, ce n'est plus une initiative d'éditeur, c'est une convention en train de s'installer.
Le principe est simple :
L’objectif est de :
Donc en d'autres mots, vous formez l'IA à vos outils, elle devient garante des bonnes pratiques et du suivi du protocole.
Aujourd’hui, connecter une IA au système d’information demande souvent de développer des intégrations spécifiques pour chaque outil : ERP / PIM / CRM / site web / documentation interne.
Rapidement, cela devient difficile à maintenir : les API sont différentes ; les règles métier sont dispersées ; les permissions sont complexes ; les usages se multiplient.
MCP apporte une approche plus simple, au lieu de connecter directement l’IA à chaque application, l’entreprise expose des fonctionnalités métier standardisées : rechercher un client ; récupérer un tarif ; créer un compte ; désactiver un utilisateur ...
L’IA devient la seule porte d'entrée avec des garde-fous programmés par la DSI. Les accès sont centralisé, le MCP reconnait l'utilisateur via une configuration oAuth2. Les actions sensibles peuvent être encadrées et le MCP peut être enrichies avec le temps. Il est aussi possible à terme de tendre vers de l'automatisation avec des agents IA qui exploitent directement le MCP pour effectuer des actions direct sur votre SI.
Dans notre cas, l’architecture pourrait être la suivante :
Le serveur MCP agit comme une couche d’orchestration entre l’IA et les outils métier. Il expose des fonctionnalités structurées appelées “tools”. Par exemple :
L'IA n'a pas accès directement au CRM ou à l'ERP, donc si vous ne lui mettez pas à disposition un outil de suppression par exemple, aucun risque qu'elle supprime quoi que ce soit.
Dans cette démonstration, Symfony joue le rôle de point central et expose les outils MCP. Ce choix implique de développer des connecteurs vers les différents systèmes métiers.
Cette architecture n'est pas uniquement un choix pédagogique. Dans de nombreuses entreprises, certains composants du système d'information ne disposent pas encore d'interface MCP : ERP développé en interne, application métier historique, base de données spécifique ou logiciel ne proposant qu'une API propriétaire. Une couche intermédiaire peut alors permettre d'unifier l'accès à ces différents systèmes et d'exposer des capacités métier cohérentes aux agents IA.
À l'inverse, de plus en plus d'applications modernes proposent déjà leur propre serveur MCP ou s'orientent vers ce modèle. Dans un environnement où l'ERP, le PIM, le CRM ou d'autres applications exposeraient directement leurs capacités via MCP, un agent IA pourrait interagir avec eux sans nécessiter de couche d'orchestration supplémentaire. Le véritable intérêt de MCP réside justement dans cette standardisation des échanges entre applications et agents IA.
L'architecture présentée ici doit donc être vue comme l'une des approches possibles : particulièrement adaptée pour intégrer des systèmes hétérogènes ou historiques, mais pas nécessairement indispensable lorsque l'ensemble du système d'information est déjà compatible MCP.
Pour aller au-delà du discours, on a monté en R&D une application Symfony vanilla qui joue le rôle de serveur MCP. Elle simule quatre systèmes typiques d'un environnement e-commerce (ERP, PIM, CRM, site web) et expose des outils MCP qu'un assistant IA peut appeler pour orchestrer des opérations métier.
Pour cet exercice, un seul prérequis : Docker. Aucune base de données n'est créée et les données sont des fixtures en mémoire, ce qui permet de rester concentré sur le sujet : l'orchestration MCP.
La démonstration repose sur :
Les outils MCP sont automatiquement détectés dans le projet grâce à l’attribut
#[McpTool]. Le serveur expose ensuite ces outils via l’endpoint : /_mcp
Le projet contient deux grandes parties :
4 applications simulées ERP, PIM, CRM, Site web, chaque système contient des données fictives (clients, produits, remises, comptes utilisateurs) dans leur service respectif.
L’IA peut appeler plusieurs outils :
Depuis le dossier faire un docker compose up -d pour lancer les containers.
Une fois démarrés :
Ouvrir : http://localhost:6274
Puis configurer :
Ensuite :
Les outils MCP exposés par Symfony apparaissent automatiquement. Cet outil est visuel, il permet de se projeter mais je ne vais pas m'y attarder ici, ce qu'on veut c'est faire la démonstration d'une approche via LLM.
Le projet contient déjà un fichier .mcp.json permettant de connecter Claude Code au serveur MCP. Pour la démonstration nous n'avons aucune sécurité mais il est évidemment nécessaire de mettre en place un protocole type OAuth2 afin de gérer les permissions de chaque utilisateur.
Le serveur si-ecommerce et ses outils apparaissent automatiquement.
Une fois connecté, il devient possible de dialoguer directement avec l’IA.
Exemples :
Le client contact@cabinet-durand.fr est-il présent dans le système ?
Quel est le tarif de Studio Pixel sur le produit Fauteuil ergonomique Aria ?
On voit ici que je lui ai déjà posé la question lors de la création de ce tutoriel. Cela permet de mettre en évidence la mémoire du LLM. Cela peut-être un atout non négligeable pour l'utilisateur, par exemple je vais reformuler ma demande :
le tarif de Studio Pixel a-t-il changé depuis ma dernière demande ?
Sophie Martin a quitté l’entreprise. Je veux désactiver tous ses comptes.
oui
L’IA choisit automatiquement les bons outils MCP ; interroge les systèmes ; reformule les résultats de manière compréhensible. Et elle garde en mémoire la conversation (dans une certaine limite).
L’arrivée des agents IA dans les entreprises soulève rapidement une question essentielle :
comment connecter intelligemment une IA au système d’information sans multiplier les intégrations spécifiques et les risques de sécurité ?
Le protocole MCP apporte une réponse concrète à ce problème. En standardisant les échanges entre l'IA et les applications métier, il permet de construire une couche d'orchestration réutilisable, gouvernée et évolutive.
Dans cette démonstration, on a vu qu'un assistant IA pouvait :
L'objectif n'est pas de remplacer les applications existantes. C'est de créer une interface intelligente capable d'exploiter le système d'information de manière plus fluide, plus rapide et plus contextualisée.
Pour les entreprises qui travaillent sur des architectures e-commerce complexes, typiquement headless, avec un PIM, un OMS, un CRM, un site marchand et parfois une marketplace qui doivent tous dialoguer, MCP ouvre la voie à de nouveaux usages :
Le protocole est encore récent, mais il pose déjà les bases d'une évolution importante : faire de l'IA un composant intégré du système d'information, et non plus un outil isolé à côté des applications métier.
Chez Digital Garden, on intègre cette question dans nos réflexions d'architecture e-commerce et headless, et on l'expérimente sur nos POCs internes. Si vous pilotez un SI complexe et que vous vous demandez comment y connecter intelligemment des assistants ou des agents IA, on en discute volontiers.
MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert, initié par Anthropic en 2024, qui standardise la manière dont une IA découvre et utilise les outils et données d'un système d'information. Il est adopté par les principaux éditeurs d'IA et dispose de SDK officiels pour les langages les plus courants, dont PHP.
Le protocole prévoit nativement l'authentification OAuth2 et permet de définir précisément le périmètre des actions exposées à l'IA. La sécurité dépend ensuite de la qualité d'implémentation du serveur MCP — exactement comme pour une API métier. Règle simple : ne jamais exposer un tool dont on n'assume pas la conséquence si l'IA l'appelle.
Une API REST est conçue pour être appelée par des applications qui savent à l'avance ce qu'elles veulent. MCP est conçu pour être découvert dynamiquement par une IA, qui choisit elle-même les outils à appeler selon la demande utilisateur. MCP standardise aussi la description sémantique des outils, ce qu'une API REST ne formalise pas.
N'importe quel système accessible programmatiquement : ERP, PIM, CRM, sites e-commerce, bases documentaires, outils internes, services SaaS. Le serveur MCP joue le rôle d'adaptateur entre l'IA et ces systèmes.
Non. Intégrer MCP en aval d'un projet IA déjà développé coûte beaucoup plus cher que l'intégrer dès la conception. Les briques principales (SDK, clients) sont stables ; certains bundles sont encore marqués expérimentaux et appellent juste un peu de prudence (couche d'abstraction).
Oui. Atlassian propose un serveur MCP officiel pour Jira et Confluence, qui permet à un assistant IA de consulter les tickets, créer des issues, suivre des sprints ou interroger des espaces Confluence directement en langage naturel. C'est l'un des cas d'usage les plus rapides à mettre en place, parce que toute l'infrastructure d'authentification (OAuth, scopes, permissions) existe déjà côté Atlassian. On en a fait un retour d'expérience détaillé dans notre article sur le MCP Atlassian appliqué à la rédaction de tickets Jira.
Vous réfléchissez à intégrer de l'IA à votre SI sans alourdir votre dette technique ?
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