Comment utiliser MCP : configuration pour débutants avec Claude, Cursor et ChatGPT

Votre assistant d’IA peut rédiger un e-mail en quelques secondes, mais demandez-lui de lire le tableur posé sur votre bureau et il se heurte à un mur. MCP fait tomber ce mur. Le Model Context Protocol est un standard ouvert qui permet à une application d’IA d’accéder à vos fichiers, bases de données, agendas et autres outils grâce à un format de connexion commun. Vous configurez un outil une seule fois, et toute application compatible peut l’utiliser.

Cet article vous montre comment utiliser MCP à partir de zéro. Vous allez découvrir les trois éléments en jeu, créer une première configuration fonctionnelle dans Claude, Cursor et ChatGPT, adopter les bonnes habitudes de sécurité dès le premier jour, et corriger les erreurs que presque tous les débutants rencontrent. Comptez environ une heure pour les trois applications, ou dix minutes pour une seule.

Ce que fait MCP

MCP signifie Model Context Protocol. Anthropic l’a présenté en novembre 2024, et le projet relève désormais de l’Agentic AI Foundation, un fonds dirigé de la Linux Foundation cofondé par Anthropic, Block et OpenAI. Les docs officielles le décrivent comme un port USB-C pour applications d’IA : une seule forme de prise qui fonctionne avec de nombreux appareils.

Avant MCP, chaque intégration demandait un développement sur mesure. Un connecteur conçu pour une application ne servait à rien dans une autre. Désormais, un serveur écrit une seule fois fonctionne dans n’importe quel client qui parle le protocole, et c’est le cas de Claude, ChatGPT, Cursor et Visual Studio Code.

Les trois éléments

Chaque configuration MCP repose sur les mêmes acteurs :

• Hôte : l’application d’IA avec laquelle vous échangez, comme Claude Desktop, Claude Code ou Cursor.
• Client : un connecteur que l’hôte crée pour chaque serveur. Il vit à l’intérieur de l’hôte, donc vous ne le configurez jamais vous-même.
• Serveur : un programme qui propose du contexte et des actions, comme un serveur de système de fichiers, un serveur GitHub ou un générateur d’images.

Lorsque vous modifiez un fichier de configuration ci-dessous, vous indiquez à un hôte quels serveurs démarrer ou appeler.

💡 Raccourci pour débutants : la plupart des tutoriels appellent « client » l’application elle-même (Claude, Cursor, ChatGPT). La différence ne compte que lorsque vous créez votre propre serveur.

Outils, ressources et prompts

Un serveur peut proposer trois types de choses :

Les outils sont ce que vous utiliserez en premier. Quand vous demandez à Claude de renommer un dossier de fichiers, il choisit un outil dans la liste du serveur et attend votre approbation avant de l’exécuter.

Serveurs locaux et distants

Les serveurs existent en deux variantes, et la différence détermine quelles applications peuvent les utiliser :

Claude Desktop et Claude Code peuvent démarrer des serveurs locaux. Cursor gère les deux types. ChatGPT se connecte uniquement à des serveurs distants. Gardez ce tableau en tête, car il explique la plupart des confusions dans les sections qui suivent.

💡 Le protocole évolue (la dernière révision est datée du 2026-07-28), mais une configuration de débutant n’a pas besoin des détails de la spécification. Gardez vos applications à jour et passez à la suite.

Préparer votre machine

Vérifier Node.js

La plupart des serveurs communautaires démarrent avec npx, un outil fourni avec Node.js. Ouvrez un terminal et exécutez :

node --version

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Si vous voyez un numéro de version, vous êtes prêt. Si la commande est introuvable, installez la version LTS depuis nodejs.org, puis rouvrez le terminal. LTS signifie Long Term Support, et c’est le choix stable.

Choisir un premier serveur sans risque

Commencez par le serveur de système de fichiers officiel, publié sous le nom @modelcontextprotocol/server-filesystem. Il permet à l’assistant de lire, créer, déplacer et rechercher des fichiers dans les dossiers que vous indiquez.

Créez un dossier jetable nommé mcp-sandbox et déposez-y deux ou trois fichiers texte. Utilisez ce dossier pour chaque test de cet article.

⚠️ Un serveur local s’exécute avec les droits de votre compte utilisateur. Ne listez que des dossiers que vous acceptez de voir lus et modifiés par l’assistant. Votre répertoire personnel entier est un mauvais premier choix.

Configurer MCP dans Claude

Les applications d’Anthropic vous offrent deux voies. Claude Desktop utilise un fichier de configuration JSON. Claude Code, l’application en terminal, utilise une commande. Choisissez celle que vous utilisez au quotidien, ou faites les deux.

Modifier la configuration de bureau

1. Ouvrez le menu Claude dans la barre de menus système (et non les paramètres de la fenêtre de discussion), puis choisissez Paramètres.
2. Ouvrez l’onglet Développeur et cliquez sur Modifier la configuration.
3. Claude crée le fichier s’il n’existe pas. Il se trouve ici :

Remplacez le contenu par le fragment correspondant à votre système, en remplaçant le nom d’utilisateur par le vôtre. Sur macOS :

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
    }
  }
}

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Sous Windows, utilisez des doubles barres obliques inverses :

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\username\\mcp-sandbox"]
    }
  }
}

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Chaque élément a un rôle :

• "filesystem" est le nom convivial qui apparaît dans l’application.
• "command": "npx" lance le serveur via Node.js.
• -y confirme le téléchargement du paquet afin que le lancement ne reste pas bloqué sur une invite.
• Le dernier argument est le seul dossier que le serveur peut toucher. Utilisez un chemin absolu, jamais un chemin relatif.

Redémarrer et tester

Enregistrez le fichier, puis quittez complètement Claude Desktop et rouvrez-le. Fermer la fenêtre ne suffit pas, car l’application lit la configuration au lancement.

Cliquez sur le bouton Ajouter des fichiers, connecteurs et plus dans le coin inférieur gauche de la zone de message, passez la souris sur Connecteurs et choisissez Gérer les connecteurs. Sélectionnez filesystem pour voir ses outils. Puis essayez une demande simple :

Listez les fichiers de mon dossier mcp-sandbox et dites-moi lequel a été modifié le plus récemment.

Claude demande une approbation avant chaque opération sur les fichiers. Lisez la demande, puis approuvez-la ou refusez-la.

💡 Les serveurs distants se passent du JSON. Sur claude.ai, allez dans Paramètres, puis Connecteurs, cliquez sur Ajouter un connecteur personnalisé, donnez-lui un nom et collez l’URL du serveur. Vous vous connecterez généralement via OAuth. Les comptes gratuits sont limités à un seul connecteur personnalisé.

Ajouter des serveurs dans Claude Code

Claude Code ajoute les serveurs depuis le terminal. La forme de la commande dépend du type de serveur :

# Remote server over HTTP
claude mcp add --transport http example https://example.com/mcp

# Local server over stdio (note the double dash)
claude mcp add --transport stdio files -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/username/mcp-sandbox

# See what is configured
claude mcp list
claude mcp get files
claude mcp remove files

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Le -- sépare les options de Claude de la commande qui lance le serveur. Si vous l’oubliez, les arguments sont mal interprétés. Dans une session Claude Code, tapez /mcp pour vérifier l’état de chaque serveur ou pour terminer une connexion OAuth.

L’emplacement d’enregistrement du serveur dépend de sa portée :

Ajoutez --scope project pour écrire un fichier .mcp.json que vous pouvez versionner, afin que vos coéquipiers obtiennent les mêmes serveurs. Utilisez --scope user pour les outils que vous voulez partout.

Configurer MCP dans Cursor

Choisir projet ou global

Cursor lit un fichier JSON à l’un de deux niveaux :

• Projet : .cursor/mcp.json à la racine du projet, pour les outils liés à une seule base de code.
• Global : ~/.cursor/mcp.json dans votre répertoire personnel, pour les outils que vous voulez dans chaque projet.

Le format est identique à celui de Claude Desktop :

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/mcp-sandbox"]
    }
  }
}

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Cursor prend en charge trois transports, vous pouvez donc mêler serveurs locaux et distants dans le même fichier :

Par défaut, Cursor demande une approbation avant d’exécuter un outil MCP. Les modes d’exécution peuvent approuver automatiquement les outils que vous avez placés sur une liste blanche. Commencez donc en mode strict, et assouplissez plus tard.

Ajouter un serveur distant

Pour un serveur hébergé, remplacez command et args par une URL :

{
  "mcpServers": {
    "example": {
      "url": "https://example.com/mcp"
    }
  }
}

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La Marketplace de Cursor et cursor.directory proposent aussi un bouton Add to Cursor qui installe un serveur et gère la connexion OAuth en une seule étape. Si un serveur demande un jeton, utilisez l’interpolation ${env:NAME} plutôt que de coller le secret dans le fichier. Cursor accepte aussi ${userHome} et ${workspaceFolder} dans les valeurs de configuration.

Configurer MCP dans ChatGPT

Ce que ChatGPT exige

ChatGPT fonctionne différemment des deux autres applications. Il se connecte à des serveurs distants accessibles en HTTPS. Un serveur que vous lancez avec npx sur votre propre machine n’apparaîtra pas, car ChatGPT ne peut pas démarrer un processus sur votre ordinateur.

Le parcours, tel que le décrit OpenAI :

1. Utilisez une offre payante. Les comptes gratuits sont exclus.
2. Activez le mode développeur dans les paramètres de ChatGPT.
3. Ouvrez les paramètres des plugins, appuyez sur le bouton plus et choisissez Ajouter un serveur MCP personnalisé.
4. Saisissez l’URL du serveur et choisissez une méthode d’authentification, généralement OAuth.
5. Acceptez l’avertissement sur les risques, puis activez le connecteur dans une nouvelle discussion.

OpenAI indique que les serveurs MCP personnalisés sont des services tiers, qui ne sont ni développés ni vérifiés par OpenAI. Les noms des menus ont changé plusieurs fois : si un libellé diffère, recherchez « developer mode » dans la documentation développeur d’OpenAI. Certains forfaits limitent aussi les actions d’écriture, si bien qu’un connecteur peut lire les données sans accepter de les modifier. Vérifiez votre forfait avant de déboguer ce qui est en réalité une limite de forfait.

Les développeurs qui construisent avec l’API peuvent attacher le même serveur via l’API Responses, avec une entrée d’outil type: "mcp", ainsi qu’un server_label, un server_url, une liste allowed_tools et un réglage require_approval.

💡 Un serveur, trois applications. Hébergez un seul serveur distant et vous pouvez coller son URL dans les connecteurs personnalisés de Claude, dans mcp.json de Cursor et dans ChatGPT. C’est là tout l’intérêt d’un protocole commun.

Rester prudent avec les outils

Un assistant doté d’outils peut agir, et agir a des conséquences. Deux habitudes suppriment l’essentiel du risque.

Accorder le moindre accès

• Partagez un seul dossier, pas votre répertoire personnel.
• Commencez par des outils en lecture seule, et n’ajoutez l’écriture que lorsque vous en avez besoin.
• Lisez chaque demande d’approbation avant de cliquer. Elle montre ce qui va se passer.
• Considérez tout serveur que vous n’avez pas écrit ou vérifié comme du code tiers. Anthropic et OpenAI avertissent tous deux que les connecteurs personnalisés ne sont pas vérifiés par eux.
• Gardez à l’esprit que le texte contenu dans les fichiers et les pages web peut comporter des instructions destinées à l’assistant. Si un outil renvoie quelque chose d’étrange, arrêtez-vous et lisez-le vous-même.

Garder les jetons hors des fichiers

Ne collez jamais un secret dans un fichier de configuration que vous pourriez versionner ou partager. Passez-le plutôt par une variable d’environnement. Dans Cursor, utilisez ${env:NAME}. Dans Claude Code, ajoutez --env NAME=value lorsque vous enregistrez un serveur local. Avant de versionner .mcp.json ou .cursor/mcp.json, ouvrez le fichier et vérifiez qu’aucun jeton n’y figure.

Corriger les erreurs courantes

Commencez par les journaux. Claude Desktop écrit les journaux MCP dans ~/Library/Logs/Claude sur macOS et %APPDATA%\Claude\logs sous Windows. Le fichier mcp.log recense les tentatives de connexion et les échecs, et chaque serveur dispose aussi de son propre mcp-server-NAME.log avec ce qu’il a écrit sur stderr.

Sous Windows, si un journal mentionne ${APPDATA} dans un chemin, ajoutez la valeur développée dans le bloc env du serveur, par exemple "APPDATA": "C:\\Users\\username\\AppData\\Roaming\\", puis relancez l’application.

Quand rien d’autre ne fonctionne, lancez à la main la commande du serveur. Si elle échoue dans un terminal, elle échouera aussi dans l’application, et le terminal vous affiche l’erreur complète.

Essayer PicassoIA

Une fois le test du système de fichiers réussi, ajoutez un serveur qui produit quelque chose de visible. La génération d’images est une bonne deuxième étape, car vous jugez le résultat d’un coup d’œil.

PicassoIA propose un connecteur MCP qui donne à votre assistant quatre modèles : PicassoIA Image pour le texte vers image, PicassoIA Image Editor Pro pour les retouches, PicassoIA Video pour la vidéo à partir d’un texte ou d’une image, et Seedance 2.5 Lite pour la vidéo avec audio. Vous gérez les connexions depuis votre compte PicassoIA après vous être connecté.

Les générations sont asynchrones. L’assistant lance une tâche, reçoit un identifiant de prédiction avec une durée estimée, puis vérifie l’état après l’attente suggérée, jusqu’à ce que la tâche signale un succès ou un échec. Un échec est définitif : l’assistant lance alors simplement une nouvelle génération. Chaque compte exécute jusqu’à cinq prédictions simultanément, partagées entre toutes ses connexions.

Utilisez un premier prompt de ce type pour tester la liaison :

Générez une image photoréaliste d’un bureau en bois avec un ordinateur portable et une tasse de café, sous une lumière douce du matin, puis affichez-moi le lien.

Vous voulez savoir comment différents modèles traitent la même question de configuration ? Collez une configuration cassée dans Claude Sonnet 5 et GPT 5.6 Sol et voyez lequel explique le plus clairement l’erreur JSON.

Vos dix prochaines minutes sont simples. Choisissez une application de cet article, ajoutez le serveur de système de fichiers et lancez le prompt de test. Ensuite, ouvrez PicassoIA, choisissez un modèle dans la liste complète des modèles et générez votre première image. Une configuration qui fonctionne n’est qu’un début. Le plus amusant commence quand votre assistant crée des choses avec les outils que vous lui avez donnés.