Connecter Claude, Cursor ou ChatGPT à une base de connaissances

Connecter Claude, Cursor ou ChatGPT à une base de connaissances permet à votre agent de répondre avec vos documents plutôt qu’avec sa seule mémoire d’entraînement. Il existe trois chemins concrets : un serveur MCP, un outil API avec clé d’authentification, ou une action personnalisée côté ChatGPT. Ce guide détaille, étape par étape, comment configurer chacun et vérifier que les réponses citent bien vos sources.

Pourquoi connecter un agent IA à une base de connaissances externe ?

Un assistant comme Claude, un éditeur comme Cursor ou une interface comme ChatGPT raisonnent sur ce qu’ils ont appris pendant leur entraînement, plus ce que vous leur collez dans la conversation. Ils ne connaissent pas votre convention collective interne, votre documentation produit à jour, ni le contrat signé la semaine dernière. Sans accès à ces documents, l’agent invente une réponse plausible mais fausse, ce qu’on appelle une hallucination. La solution consiste à brancher l’agent sur une base de connaissances qui contient vos documents indexés, pour qu’il aille chercher les passages pertinents avant de répondre. C’est le principe du RAG, détaillé dans Qu’est-ce que le RAG (génération augmentée par récupération) ? Le guide pratique. La question pratique reste : comment relier concrètement un outil de chat ou un éditeur de code à cette base ?

Trois façons de brancher Claude, Cursor ou ChatGPT sur vos documents

Selon l’outil que vous utilisez, trois mécanismes s’offrent à vous. Ils ne s’excluent pas : une même base de connaissances peut servir en même temps à un agent via MCP, à un script via API, et à un humain via l’interface web.

• Le serveur MCP : un protocole standard qui expose votre base comme un « outil » que Claude Desktop, Cursor ou tout autre client MCP peut appeler directement pendant la conversation, sans copier-coller de documents.
• L’API REST avec clé d’authentification : vous envoyez une requête HTTP à l’endpoint de question, vous recevez une réponse avec les passages cités. Utile pour un script, un backend ou une action ChatGPT personnalisée.
• L’action ou le plugin natif : certaines interfaces, dont ChatGPT, permettent de déclarer un outil via un schéma OpenAPI, ce qui revient à utiliser l’API mais encapsulée dans l’interface de chat.

Connecter Claude à votre base de connaissances via MCP

MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet à un client comme Claude Desktop de découvrir et d’appeler des outils exposés par un serveur externe, ici votre base de connaissances. Le principe et le vocabulaire (serveurs, clients, outils, ressources) sont expliqués dans MCP (Model Context Protocol) : explication simple, serveurs, clients, outils et ressources.

Configurer le serveur MCP dans Claude Desktop

1. Créez ou choisissez une base de connaissances sur la page de création, publique ou privée selon votre besoin.
2. Récupérez l’URL du serveur MCP et la clé d’API associée à la base depuis l’espace Développeurs.
3. Ouvrez les paramètres de Claude Desktop, section serveurs MCP, et ajoutez une entrée avec l’URL et la clé fournie.
4. Redémarrez Claude Desktop : la base apparaît comme un outil disponible dans la liste des connexions.
5. Posez une question en langage naturel : Claude décide lui-même d’appeler l’outil si la question concerne vos documents.

Poser une question et obtenir des sources

Une fois le serveur relié, vous n’avez rien de spécial à écrire : demandez par exemple « Quel est le délai de préavis prévu dans notre convention collective ? » et Claude interroge la base, récupère les passages pertinents et construit sa réponse à partir d’eux. Les étapes détaillées pour relier une base à Claude, y compris les autres méthodes (pièce jointe, copier-coller, projet dédié), sont listées dans Donner accès à Claude aux documents de votre entreprise : les 4 méthodes.

Ajouter votre base à Cursor comme outil MCP

Cursor, l’éditeur de code assisté par IA, supporte le même protocole MCP. L’intérêt principal pour un développeur : interroger une documentation technique, un guide d’architecture ou une spécification métier sans quitter l’éditeur, directement depuis le chat intégré.

1. Ouvrez les paramètres de Cursor et localisez la section consacrée aux serveurs MCP (souvent un fichier de configuration `mcp.json`).
2. Ajoutez un bloc décrivant le serveur MCP de votre base Kopik, avec son URL et sa clé d’API.
3. Enregistrez et rechargez la fenêtre : l’outil apparaît dans la liste des outils disponibles pour l’agent de Cursor.
4. Testez avec une question ciblée, par exemple sur une convention de nommage ou un process interne décrit dans vos documents indexés.

Le détail de la configuration côté Cursor, avec des exemples concrets d’usage sur une documentation technique, est traité dans Cursor et MCP : ajouter la recherche dans votre documentation à l’éditeur.

Donner des outils à ChatGPT : API et actions personnalisées

ChatGPT ne propose pas (encore, à l’heure où cet article est écrit) de support natif du protocole MCP aussi répandu que chez Claude ou Cursor. La voie la plus fiable reste de créer un GPT personnalisé doté d’une action, c’est-à-dire un outil décrit par un schéma OpenAPI qui pointe vers l’API REST de votre base de connaissances.

1. Dans l’espace Développeurs, générez une clé API pour la base que vous souhaitez exposer.
2. Récupérez le schéma OpenAPI de l’endpoint de question (format JSON ou YAML).
3. Dans l’éditeur de GPT personnalisé de ChatGPT, ajoutez une action et collez ce schéma.
4. Renseignez l’authentification par clé API (en-tête `Authorization`) dans la configuration de l’action.
5. Testez le GPT avec une question métier : ChatGPT appelle l’action, reçoit les passages et les cite dans sa réponse.

Le même mécanisme s’applique si vous développez votre propre application avec l’API Assistants ou un appel de fonction (« function calling ») : la base de connaissances joue le rôle d’un service externe interrogé à la demande, exactement comme décrit dans Un ChatGPT privé pour les documents de votre entreprise : ce que « privé » veut vraiment dire.

Authentification, clés API et sécurité

Que vous passiez par MCP ou par l’API REST, l’accès à une base privée repose sur une clé d’API propre à cette base. Quelques principes à respecter pour éviter les mauvaises surprises :

• Générez une clé distincte par outil ou par agent (une pour Claude, une pour Cursor, une pour votre GPT) : en cas de fuite, vous révoquez uniquement la clé concernée sans tout casser.
• Préférez une base privée pour des documents contractuels, RH ou financiers : seuls vos propres clés API peuvent l’interroger, elle n’apparaît pas dans le catalogue public.
• Ne collez jamais une clé API dans un prompt ou un message partagé : configurez-la uniquement dans les paramètres du client MCP ou de l’action.
• Surveillez la consommation de crédits ou d’abonnement associée à chaque clé pour repérer un usage anormal.

Côté conformité, le choix entre base publique et base privée, et la manière de documenter l’usage d’un chatbot interne s’appuyant sur vos documents, sont détaillés dans Créer un chatbot conforme au RGPD sur vos documents : la liste de contrôle.

Vérifier que les réponses de l’agent sont fiables

Brancher un agent sur une base de connaissances réduit fortement les hallucinations, mais ne les élimine pas complètement : l’agent peut toujours reformuler maladroitement un passage ou combiner deux sources de façon approximative. Le réflexe à prendre, que ce soit dans Claude, Cursor ou ChatGPT, est de toujours vérifier les citations retournées par la base avant de considérer une réponse comme acquise, en particulier sur des sujets juridiques, financiers ou de sécurité. La méthode pour contrôler une réponse sourcée, passage par passage, est expliquée dans Réponses d’IA avec citations : comment vérifier une réponse sur vos documents. Pour les cas les plus sensibles, basculez la base en mode « passages seuls » : l’agent reçoit uniquement les extraits bruts, sans reformulation, et c’est vous qui tirez la conclusion.

Questions fréquentes

Quelques points qui reviennent souvent au moment de choisir entre MCP, API et actions personnalisées pour connecter un agent IA à une base de connaissances.