Un tutoriel pratique pour ajouter un serveur MCP personnalisé à ChatGPT. Activez le mode développeur, remplissez le formulaire du connecteur, choisissez OAuth ou l’absence d’authentification, testez le serveur avec un tunnel, corrigez les erreurs courantes et ajoutez des outils d’image et de vidéo.
Vous disposez d’un serveur utile et vous voulez que ChatGPT l’appelle depuis une conversation ordinaire. La porte existe, et elle tient dans un seul formulaire. Le piège, c’est que ce formulaire cache quatre ou cinq pièges qui peuvent faire passer un serveur parfaitement sain pour un serveur défaillant. Ce tutoriel parcourt tout le chemin, de l’activation du mode développeur jusqu’à la validation du premier appel d’outil, et signale chaque piège avant que vous n’y tombiez. Vous construirez un petit serveur de test, vous l’exposerez grâce à un tunnel, vous corrigerez les erreurs les plus fréquentes, puis vous verrez comment les outils d’image et de vidéo de PicassoIA peuvent se brancher sur le même connecteur.
Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet à un client d’IA d’appeler des outils sur un serveur. Le serveur publie une liste d’outils. Chaque outil possède un nom, une description en langage courant et un schéma JSON pour ses entrées. Le client lit cette liste, décide quand un outil est utile et envoie une requête structurée. Le serveur répond avec des données ou exécute une action.
Dans ChatGPT, un connecteur MCP personnalisé est l’entrée des paramètres qui relie ChatGPT à l’un de ces serveurs. Une fois enregistrée, vos outils apparaissent dans les conversations, à côté des outils intégrés.
Les connecteurs intégrés gèrent les applications populaires. Votre propre serveur gère tout le reste :
💡 Distant uniquement. ChatGPT communique avec des serveurs MCP distants. Un serveur qui tourne comme processus local via stdio, comme le font beaucoup d’outils de bureau, doit être encapsulé dans un point de terminaison HTTP avant que ChatGPT puisse l’atteindre.
Le mode développeur a d’abord été une bêta pour les comptes Plus et Pro sur le web. Les forfaits d’espace de travail comme Business, Enterprise et Edu y accèdent par une autorisation contrôlée par l’administrateur, et non par un interrupteur personnel. OpenAI a modifié à plusieurs reprises les forfaits qui disposent des actions d’écriture, et a déplacé l’interrupteur entre les menus plus d’une fois. Considérez donc toute liste de forfaits (y compris celle-ci) comme susceptible de changer. Si votre écran diffère des étapes ci-dessous, consultez l’article d’aide actuel d’OpenAI sur le mode développeur.
Dans un espace de travail, l’autorisation se trouve généralement dans la zone des permissions et des rôles des paramètres de l’espace. Si l’interrupteur est absent, demandez à un administrateur avant d’incriminer votre serveur.
ChatGPT se connecte depuis l’infrastructure d’OpenAI, et non depuis votre ordinateur portable. Cela a trois conséquences :
ChatGPT accepte deux transports distants :
| Transport | Compatible avec ChatGPT | URL type | Remarques |
|---|---|---|---|
| Streamable HTTP | Oui | https://your-domain.com/mcp | Meilleur choix pour un nouveau serveur |
| SSE (Server-Sent Events) | Oui | https://your-domain.com/sse | Ancien style, toujours accepté |
| stdio (processus local) | Non | aucune | L’encapsuler d’abord dans un serveur HTTP |
Les connecteurs personnalisés sont protégés par un interrupteur, car un serveur personnalisé peut lire et modifier de vraies données. Voici le chemin à suivre :
Une fois l’interrupteur activé, un bouton Créer apparaît sur la page des connecteurs.
💡 Vous ne trouvez pas l’interrupteur ? Le réglage a changé de place au cours de 2026. Recherchez le mot « developer » dans la fenêtre des paramètres avant de conclure que votre forfait ne l’inclut pas.
Cliquez sur Créer et renseignez ces champs :
| Champ | Quoi saisir | Conseil |
|---|---|---|
| Nom | Un libellé court, comme « Recherche de commandes » | C’est ce que vous sélectionnez dans le menu du chat |
| Description | Une ou deux phrases sur ce que fait le serveur | Le modèle la lit pour décider s’il doit appeler un outil. Rédigez-la comme une consigne |
| Icône | Facultatif | Permet de le repérer dans une longue liste |
| URL du serveur MCP | L’URL HTTPS complète avec le chemin, comme https://api.example.com/mcp | Un chemin manquant est une cause très fréquente d’échec |
| Authentification | Aucune authentification ou OAuth | Détails dans la section suivante |
Cochez la case confirmant que vous faites confiance à l’application, puis cliquez sur Créer.
| Option | À utiliser quand | Risque |
|---|---|---|
| Aucune authentification | Données publiques en lecture seule, ou serveur de test jetable | Toute personne qui trouve l’URL peut appeler vos outils |
| OAuth | Tout ce qui est lié à un compte utilisateur, aux données privées ou aux actions d’écriture | Vous devez exploiter ou connecter un fournisseur OAuth |
Avec OAuth, ChatGPT vous envoie vers la page de connexion de votre fournisseur d’identité juste après que vous avez cliqué sur Créer. Connectez-vous, cliquez sur autoriser, et vous revenez dans ChatGPT avec le connecteur autorisé.
Quel que soit le fournisseur, demandez les permissions les plus restreintes dont vos outils ont besoin. Un connecteur qui ne fait que lire des commandes ne doit jamais avoir le droit de les rembourser, car les permissions accordées fixent le plafond des dégâts qu’un mauvais appel d’outil peut causer.
Commencez sans authentification, sur un serveur de test qui renvoie des données anodines. Passez à OAuth avant que le serveur ne touche à quoi que ce soit de réel.
Pour les premiers tests, nommez le connecteur dans votre prompt : « En utilisant Recherche de commandes, liste mes commandes en cours. » Le nommer supprime une variable. Une fois l’outil fonctionnel, retirez le nom et voyez si ChatGPT le choisit de lui-même, ce qui indique si votre description remplit son rôle.
💡 Lisez la carte de confirmation. En mode développeur, chaque appel d’outil vous est montré avant son exécution. Cette carte est votre dernier point de contrôle : parcourez les arguments au lieu de cliquer sans regarder.
Un outil anodin est le moyen le plus rapide de prouver que la connexion fonctionne avant de pointer ChatGPT vers des données réelles. Celui-ci compte les mots, avec le SDK Python officiel :
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("hello-connector", stateless_http=True)
@mcp.tool()
def word_count(text: str) -> int:
"""Count the words in a block of text.
Use when the user asks how long a draft is."""
return len(text.split())
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="streamable-http")
Quatre bonnes pratiques rendent un outil facile à utiliser pour un modèle :
lookup_order et refund_order valent mieux qu’un seul manage_order.Installez le SDK avec pip install "mcp[cli]" et exécutez le fichier. Avec les valeurs par défaut du SDK au moment de la rédaction, le point de terminaison est http://127.0.0.1:8000/mcp. Si votre version utilise un autre port ou un autre chemin, sa documentation l’indiquera.
Avant que ChatGPT ne voie le serveur, pointez le MCP Inspector vers lui :
npx @modelcontextprotocol/inspector
Choisissez le transport Streamable HTTP, collez l’URL locale, connectez-vous et listez les outils. Si word_count apparaît et s’exécute, le serveur est sain, et toute défaillance ultérieure relève du réseau ou du formulaire.
Un tunnel donne à votre port local une adresse HTTPS publique :
ngrok http 8000
L’outil cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 de Cloudflare fait le même travail. Copiez l’adresse HTTPS qu’il affiche, ajoutez /mcp, et collez le tout dans le champ URL du serveur MCP.
💡 Les URL de tunnel gratuites changent. Redémarrez le tunnel et l’adresse change, ce qui casse le connecteur. Recréez-le avec la nouvelle URL, ou passez à un domaine stable une fois le test réussi.
| Symptôme | Cause probable | Solution |
|---|---|---|
| Le connecteur ne se crée pas | URL en HTTP, locale ou derrière un VPN | Utilisez une adresse HTTPS publique ou un tunnel |
| Introuvable à la connexion | Chemin incorrect ou manquant (/, /mcp, /sse) | Ouvrez d’abord l’URL exacte dans l’Inspector |
| Connexion réussie mais zéro outil affiché | La requête de liste d’outils échoue | Consultez les journaux de votre serveur pour la requête de liste |
| La connexion OAuth tourne en boucle | Adresse de redirection non autorisée par le fournisseur | Ajoutez l’adresse de rappel demandée par la page de configuration de votre fournisseur |
| Les outils ne sont jamais appelés | Les descriptions sont vagues | Indiquez quand utiliser chaque outil, et quand ne pas le faire |
| Fonctionnait hier, échoue aujourd’hui | L’adresse du tunnel a changé | Recréez le connecteur avec la nouvelle URL |
Déboguez dans cet ordre, et arrêtez-vous à la première étape qui échoue. D’abord, ouvrez l’Inspector et connectez-vous à l’URL exacte. Ensuite, demandez cette URL depuis un terminal avec curl et vérifiez qu’elle répond en HTTPS. Troisièmement, lisez les journaux de votre serveur pendant que vous cliquez sur Créer. Ce n’est qu’alors que vous soupçonnerez ChatGPT ou le formulaire. Travailler du serveur vers l’extérieur vous évite de modifier des réglages qui n’étaient jamais en panne.
Vous avez modifié la liste des outils, mais ChatGPT affiche toujours l’ancienne. Ouvrez les paramètres du connecteur et utilisez l’option d’actualisation. Si cela ne change rien, supprimez le connecteur et ajoutez-le de nouveau, ce qui force une nouvelle lecture du serveur.
Un autre détail utile : la documentation d’OpenAI décrit un outil search qui renvoie des résultats candidats, et un outil fetch qui renvoie un document unique à partir de son ID, pour des fonctions comme la recherche approfondie. Un serveur qui ne comporte que des outils personnalisés peut fonctionner en mode développeur tout en restant invisible pour ces fonctions.
Le texte renvoyé par votre serveur devient du texte que le modèle lit. Un ticket de support, une page web ou un document partagé peut contenir des instructions cachées destinées à pousser le modèle à appeler un outil que vous n’aviez jamais prévu. L’avertissement d’OpenAI est clair : surveillez les injections de prompt et vérifiez chaque appel d’outil, en particulier les actions d’écriture.
Concevez en gardant cela à l’esprit :
Les connecteurs les plus gratifiants produisent quelque chose que vous pouvez voir. PicassoIA propose une API pour développeurs à l’adresse https://api.picassoia.com/v1, authentifiée par un bearer token qui commence par pia_sk_. Les points de terminaison suivent le style Replicate : un POST vers /v1/models/{owner}/{name}/predictions lance une tâche, et un GET sur /v1/predictions/{id} en interroge l’état. Quatre modèles sont disponibles via l’API et MCP :
Les tâches sont asynchrones. Créez donc deux outils au lieu d’un : un outil de lancement qui renvoie un ID de prédiction, et un outil de vérification qui renvoie le résultat une fois la tâche terminée. ChatGPT peut appeler la vérification jusqu’à ce que le résultat soit prêt.
import os
import httpx
PIA = "https://api.picassoia.com/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['PICASSOIA_TOKEN']}"}
@mcp.tool()
def start_image(prompt: str) -> dict:
"""Start an image job. Returns an id to pass to get_result."""
r = httpx.post(
f"{PIA}/models/picassoia/picassoia-image/predictions",
headers=HEADERS, json={"input": {"prompt": prompt}}, timeout=30,
)
r.raise_for_status()
return {"id": r.json()["id"]}
@mcp.tool()
def get_result(prediction_id: str) -> dict:
"""Check a job. Returns status and, when finished, the output."""
r = httpx.get(f"{PIA}/predictions/{prediction_id}", headers=HEADERS, timeout=30)
r.raise_for_status()
data = r.json()
return {"status": data.get("status"), "output": data.get("output")}
Considérez ceci comme une esquisse. Le corps de la requête suit la convention Replicate : vérifiez donc les champs exacts d’entrée sur la page du modèle avant de publier quoi que ce soit.
Certaines limites façonnent la conception. Un compte exécute au maximum 5 prédictions à la fois, et ce nombre est partagé entre les tokens et les connexions MCP. Les prompts sont limités à 4 000 caractères, et le corps d’une seule requête à 10 Mo. Les conditions d’accès et les tarifs figurent sur la page tarifaire de PicassoIA : lisez-les avant de promettre à quiconque un forfait gratuit.
💡 Vous préférez ne rien héberger ? PicassoIA propose aussi des connexions MCP hébergées, gérées sur picassoia.com/en/mcp/accounts après connexion. Vérifiez quels clients une connexion prend en charge avant de vous y fier dans ChatGPT.
Les descriptions des outils comptent plus que le code qui se trouve derrière, car le modèle choisit les outils en les lisant. Un LLM peut améliorer les vôtres en quelques minutes :
Pour un second avis sur la formulation, collez le même contenu dans Claude Sonnet 5 et comparez les deux réécritures. Gardez la description la plus courte et la plus précise.
Construisez d’abord le compteur de mots et regardez apparaître ce premier appel d’outil dans une conversation. Ensuite, donnez au connecteur quelque chose à montrer. Ajoutez l’outil de lancement d’image, demandez à ChatGPT une photo d’une scène ordinaire, et modifiez un seul détail à chaque requête : l’objectif, la lumière, l’heure de la journée. De petites variations vous en apprendront plus sur les prompts que n’importe quelle longue description.
Lorsque vous voulez des images finies sans écrire de serveur, ouvrez PicassoIA et essayez de créer vos propres images avec PicassoIA Image, retouchez-les avec PicassoIA Image Editor Pro, et donnez vie à l’une de vos préférées avec PicassoIA Video. Choisissez un prompt, lancez-le de trois façons, et gardez la version qui vous fait revenir la regarder.
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