Connecter une base de connaissances aux agents IA avec MCP (Claude, Cursor…)

Un assistant IA ne vaut que par les informations auxquelles il a accès. Un modèle généraliste connaît beaucoup de choses sur le monde, mais rien de votre règlement intérieur, de vos dossiers clients ou de la réglementation pointue que vous maîtrisez depuis des années. Une base de connaissances MCP comble ce manque : elle expose un corpus de documents interrogeable via le Model Context Protocol, pour que les agents IA (Claude, Cursor, ChatGPT ou celui que vous avez développé) aillent y chercher l’information eux-mêmes, en pleine conversation, et citent leurs sources. Ce guide explique le fonctionnement du protocole, la connexion d’une base pas à pas et les points de vigilance en production.

Qu’est-ce que MCP (Model Context Protocol) ?

Le Model Context Protocol est un standard ouvert, apparu fin 2024, qui définit la façon dont les applications d’IA se connectent à des outils et des données externes. Voyez-le comme une prise universelle : au lieu d’écrire une intégration sur mesure pour chaque assistant et chaque source de données, vous exposez vos données une fois sous forme de serveur MCP, et n’importe quel client MCP (Claude, Cursor, ChatGPT, un agent maison) peut s’en servir. La spécification et les SDK sont publics sur modelcontextprotocol.io.

Un serveur MCP peut exposer trois types d’éléments : des outils (tools, des fonctions que le modèle peut appeler, comme « chercher dans cette base »), des ressources (des données que le client peut lire) et des prompts (des modèles réutilisables). Pour une base de connaissances, ce sont les outils qui comptent : le modèle décide quand il a besoin d’information, appelle un outil de recherche avec une question, et reçoit un texte sur lequel raisonner.

Pourquoi connecter une base de connaissances à vos agents IA via MCP ?

Vous pourriez coller vos documents dans une conversation, ou les déposer dans un projet. Cela fonctionne pour quelques fichiers et une seule personne. Une base de connaissances MCP change d’échelle :

• Le modèle ne va chercher que ce dont il a besoin. Plutôt que de charger des centaines de pages dans le contexte, il récupère quelques passages pertinents par question : des réponses ciblées et des coûts maîtrisés.
• Une seule source de vérité, plusieurs clients. La même base alimente vos assistants (Claude, Cursor…), vos agents internes et vos scripts. Vous mettez un document à jour une fois, tous les clients en profitent.
• Des réponses fondées et sourcées. La recherche renvoie des extraits précis : l’assistant peut citer ses sources au lieu de paraphraser de mémoire.
• Des agents plus autonomes. Dans un processus en plusieurs étapes, un agent peut vérifier une procédure, une clause de contrat ou un article de convention collective sans qu’un humain fasse de copier-coller.

Sous le capot, le serveur MCP n’est que la porte d’entrée d’un système RAG. Pour savoir ce qui se passe derrière cette porte, lisez notre article sur le fonctionnement d’un pipeline RAG, ou reprenez les bases avec qu’est-ce que le RAG.

Comment fonctionne une base de connaissances MCP, étape par étape

1. Le client se connecte au serveur MCP et demande la liste des outils disponibles. Le serveur répond avec leurs noms, descriptions et paramètres attendus.
2. L’utilisateur pose une question. Le modèle lit les descriptions des outils et juge qu’une recherche serait utile.
3. Le modèle appelle un outil, par exemple avec la question et la base visée.
4. Le serveur lance la recherche dans les documents indexés et renvoie soit une réponse rédigée avec citations, soit les passages pertinents bruts.
5. Le modèle s’appuie sur ce résultat pour répondre, et peut rappeler l’outil avec une question affinée.

Mode réponse ou mode passages : lequel pour votre agent ?

Une base de connaissances peut renvoyer deux types de résultats. En mode réponse, le serveur rédige une réponse finie avec des citations numérotées. En mode passages, il renvoie les extraits pertinents et laisse le modèle appelant faire la synthèse. Les deux ont leur intérêt : tout dépend de qui raisonne.

Règle simple : si l’agent doit fusionner des informations issues de plusieurs bases ou outils, ou respecter son propre format de sortie, demandez des passages. Si vous voulez simplement une réponse fiable et sourcée, le mode réponse est plus direct.

Connecter une base Kopik à votre client MCP

Kopik, conçu en France, est la bibliothèque de bases de connaissances expertes pour l’IA, et chaque base est interrogeable via MCP. Voici la mise en place complète.

1. Choisir ou créer une base

Parcourez le catalogue public pour trouver une base sur votre sujet, ou créez la vôtre à partir de PDF (avec couche texte), de fichiers Word ou de formats texte. Notre guide pour créer une base de connaissances à partir de vos documents détaille cette étape.

2. Créer une clé API

Depuis votre tableau de bord, créez une clé API. Elle commence par kpk_ et s’envoie comme jeton Bearer : Authorization: Bearer kpk_… La même clé sert pour l’API REST et le serveur MCP. Traitez-la comme un mot de passe. Seul list_bases, qui parcourt le catalogue public, fonctionne sans clé.

3. Choisir le point d’accès MCP

Le point d’accès général convient aux agents exploratoires : list_bases permet au modèle de découvrir les bases existantes, puis ask_base renvoie une réponse rédigée et sourcée, et search_base des passages. Le point d’accès par base est préférable quand un assistant doit rester sur un seul domaine : le modèle n’a même plus à choisir de base. Les deux points d’accès utilisent le transport Streamable HTTP, et un client peut envoyer jusqu’à 10 requêtes dans un même lot (batch).

4. Ajouter le serveur à votre client MCP

Chaque client a son écran de réglages ou son fichier de configuration, mais les informations sont toujours les mêmes : l’URL du serveur, le transport HTTP et l’en-tête Authorization contenant votre clé. Dans Claude Code, par exemple, une seule commande suffit pour ajouter une base : claude mcp add --transport http kopik-<slug> "https://kopik.io/api/mcp?base=<slug>" --header "Authorization: Bearer kpk_…". Gardez bien les guillemets autour de l’URL : sans eux, un shell comme zsh tente d’interpréter le ? et la commande échoue. Cursor et de nombreux autres clients lisent plutôt une configuration JSON, avec une entrée du type {"mcpServers": {"kopik": {"url": "https://kopik.io/api/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer kpk_…"}}}}. Les frameworks d’agents acceptent la même URL et le même en-tête, dans leur propre format. Consultez la documentation de votre client pour la syntaxe exacte, et notre documentation développeurs pour la partie Kopik.

5. Tester avec une vraie question

Posez à votre assistant une question que la base doit couvrir, et vérifiez qu’il appelle bien l’outil, que les citations renvoient aux bons passages, et qu’il reconnaît quand la base ne contient rien sur le sujet. Sur Kopik, les questions qui ne trouvent rien ne sont ni facturées ni décomptées.

Sécurité et coûts : les points de vigilance

Connecter un modèle à des outils externes revient à lui permettre d’agir pour vous. Quelques précautions s’imposent.

• Ne laissez pas traîner vos clés. Stockez les clés API dans des variables d’environnement ou le coffre de votre client, jamais dans un fichier de configuration versionné. En cas de fuite, révoquez la clé et créez-en une nouvelle.
• Choisissez la visibilité en connaissance de cause. Sur Kopik, une base est publique (listée dans le catalogue), non listée (accessible par lien uniquement) ou privée (propriétaire seul). Les documents internes sensibles ont leur place dans une base privée, et restent soumis à vos obligations RGPD. Vous l’interrogez gratuitement avec votre propre clé (dans la limite d’un usage raisonnable de 200 questions par jour) : c’est votre RAG privé, sans infrastructure à gérer. Nous détaillons ce montage dans utiliser une base de connaissances privée comme RAG pour vos agents IA.
• Gardez vos agents concentrés. Le point d’accès par base cible les outils sur une seule base, ce qui rend le comportement plus prévisible.
• Comprenez la facturation. Sur Kopik, les agents et applications paient à la requête, sur un crédit prépayé, au prix affiché sur chaque base et fixé par son créateur, dès quelques centimes. Le crédit se recharge par packs de 10 € à 100 € et n’expire pas. Le chat du site fonctionne autrement : les utilisateurs connectés, e-mail vérifié, disposent de 2 questions offertes par mois, puis un abonnement mensuel sans engagement ouvre le chat de toutes les bases de la bibliothèque. Ni l’un ni l’autre ne s’applique à MCP ou à l’API.
• Fixez un prix plafond. ask_base et search_base acceptent un argument facultatif maxPriceCents, en centimes d’euro. Si la base coûte plus cher, l’appel est refusé sans rien débiter : un garde-fou précieux pour un agent qui tourne en boucle, au cas où un créateur augmenterait son prix.
• Anticipez les limites de débit. Chaque utilisateur peut poser jusqu’à 20 questions par minute et 1 000 par jour. Au-delà, les appels sont refusés avec une erreur rate_limited (et au-delà de 120 requêtes par minute depuis une même adresse IP, un HTTP 429 avec Retry-After: 60) : votre agent doit patienter puis réessayer, plutôt que d’insister.
• Traitez le texte récupéré comme une donnée. Des documents tiers pourraient contenir des instructions destinées au modèle. Kopik renvoie tout ce qui provient d’une base (réponses, passages, descriptions du catalogue) entre des balises <kopik-untrusted>, avec une note demandant à l’agent de le traiter comme une donnée de référence, jamais comme une instruction. C’est une protection contre l’injection de prompt, et un agent bien conçu respecte cette frontière.

Cas d’usage d’une base de connaissances MCP

La dernière ligne mérite qu’on s’y arrête : comme les agents paient à la requête, une base bien construite devient un produit dont le créateur est rémunéré. Nous détaillons ce modèle dans partager son expertise sous forme de base de connaissances. Quel que soit l’usage, la qualité des réponses dépend d’abord des documents : lisez nos conseils pour préparer vos documents pour l’IA avant de les déposer.

Check-list de dépannage

• Le client n’affiche aucun outil : vérifiez l’URL, le transport (HTTP) et le format de l’en-tête Authorization.
• Erreur d’authentification : assurez-vous que la clé commence par kpk_, qu’elle est active et envoyée en Bearer.
• Le modèle n’appelle jamais l’outil : mentionnez la base explicitement dans votre demande, ou utilisez le point d’accès par base.
• Les réponses indiquent que rien n’a été trouvé : les documents ne couvrent peut-être pas le sujet, ou ce sont des PDF scannés sans couche texte.
• Les réponses sont trop génériques : essayez le mode passages et laissez votre agent faire la synthèse selon ses propres consignes.
• zsh répond no matches found : mettez l’URL du serveur entre guillemets, à cause du ? qu’elle contient.
• Un appel est refusé pour cause de prix : la base coûte plus que le maxPriceCents fixé. Relevez le plafond ou choisissez une autre base.
• Trop de requêtes : vous avez atteint la limite de 20 questions par minute ou de 1 000 par jour. Patientez une minute (ou le délai indiqué par Retry-After, s’il est présent) avant de réessayer.