Guide des plugins MCP

Apprenez à installer et utiliser les plugins MCP (Model Context Protocol) pour étendre les capacités de vos agents IA avec des outils et intégrations puissants.

Table des matières

Ce que vous allez apprendre
Prérequis
Comprendre MCP
Installer des plugins simples
Installer des plugins complexes
Utiliser les outils MCP
Gérer les plugins
Résolution de problèmes

Ce que vous allez apprendre

À la fin de ce guide, vous saurez comment :

✅ Comprendre ce que sont les plugins MCP
✅ Installer des plugins simples (sequential-thinking)
✅ Installer des plugins complexes avec OAuth (Google Analytics)
✅ Configurer des plugins d’accès aux données (BigQuery)
✅ Tester et utiliser les outils MCP avec les agents
✅ Gérer et dépanner les plugins

Temps pour compléter : 30-40 minutes

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir :

✅ Un compte TeamDay (Guide d’inscription)
✅ Un agent créé (Guide d’agent)
✅ Un espace (optionnel mais recommandé) (Guide d’espace)
✅ Clés API pour les services externes (Google, etc.)

Comprendre MCP

Qu’est-ce que MCP ?

Model Context Protocol (MCP) est un protocole standard qui permet aux agents IA d’utiliser des outils et services externes. Pensez aux plugins MCP comme des “applications” pour vos agents IA.

Pourquoi utiliser des plugins MCP ?

Étendre les capacités des agents :

Accéder à des données externes (analytics, bases de données)
Effectuer des tâches spécialisées (pensée séquentielle, calculs)
S’intégrer avec des services tiers (Google, AWS, Slack)
Exécuter des workflows personnalisés

Avantages :

Modulaires et réutilisables
Écosystème piloté par la communauté
Faciles à installer et configurer
Gestion sécurisée des identifiants

Screenshot

Types de plugins

1. Plugins simples (sans authentification)

Aucune clé API requise
Installation rapide
Exemple : Sequential Thinking

2. Plugins OAuth (authentification OAuth)

Nécessite un flux OAuth
Consentement utilisateur nécessaire
Exemple : Google Analytics, Gmail

3. Plugins avec clé API (authentification par clé API)

Nécessite des clés API
Configuration de compte de service
Exemple : BigQuery, services AWS

4. Plugins personnalisés (auto-hébergés)

Votre propre serveur MCP
Contrôle total
Exemple : APIs internes

Installer des plugins simples

Commençons par un plugin simple qui ne nécessite pas d’authentification.

Exemple : Plugin Sequential Thinking

Ce plugin aide les agents à décomposer des problèmes complexes étape par étape.

Étape 1 : Accéder aux plugins

Ouvrir les paramètres de votre agent
Cliquer sur l’onglet “Outils & Intégrations”
Sélectionner “Plugins MCP”
Cliquer sur ”+ Ajouter un plugin”

Screenshot

Étape 2 : Rechercher le plugin

Dans la marketplace des plugins, rechercher : “sequential-thinking”
Cliquer sur “@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking”
Examiner la description et les fonctionnalités

Étape 3 : Installer le plugin

Cliquer sur le bouton “Installer”

Le plugin sera ajouté à la configuration MCP de votre agent :

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

Étape 4 : Tester le plugin

Aller au chat de l’agent
Demander à l’agent d’utiliser l’outil :

Utilisateur : "Réfléchis étape par étape à comment concevoir une architecture API scalable"

Agent : [Utilise l'outil sequential-thinking]

Étape 1 : Définir les exigences
- Charge attendue : 1000 req/sec
- Modèle de données : User, Post, Comment
- Cible de latence : <100ms

Étape 2 : Choisir le pattern architectural
- API RESTful avec microservices
- Passerelle API pour le routage
- Load balancer pour la distribution

Étape 3 : Concevoir la couche de données
...

Screenshot

Via l’API

Installer le plugin :

curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/install" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123",
    "pluginConfig": {
      "mcpServers": {
        "sequential-thinking": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
        }
      }
    }
  }'

Vérifier l’installation :

curl -X GET "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/mcp/pending?agentId=char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN"

Installer des plugins complexes

Les plugins complexes nécessitent une authentification avec des services externes.

Exemple 1 : Plugin Google Analytics

Accéder aux données Google Analytics depuis vos agents.

Prérequis :

Compte Google avec accès Analytics
Propriété GA4 configurée

Étape 1 : Installer le plugin

Naviguer vers agent → Plugins MCP
Rechercher : “google-analytics”
Cliquer sur “Installer”

Étape 2 : Configurer OAuth

Le plugin affiche “Authentification requise”
Cliquer sur “Connecter le compte Google”
Vous serez redirigé vers Google
Examiner les permissions :
- ✅ Voir les données Google Analytics
- ✅ Voir les métadonnées de propriété et de compte
Cliquer sur “Autoriser”
Redirigé vers TeamDay

Screenshot

Étape 3 : Configurer le plugin

Configuration du plugin avec identifiants OAuth :

{
  "mcpServers": {
    "google-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@your-org/mcp-google-analytics"],
      "env": {
        "GA_CLIENT_ID": "${GA_CLIENT_ID}",
        "GA_CLIENT_SECRET": "${GA_CLIENT_SECRET}",
        "GA_REFRESH_TOKEN": "${GA_REFRESH_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

TeamDay stocke automatiquement ces valeurs de manière sécurisée dans les paramètres de votre espace.

Étape 4 : Sélectionner la propriété

Choisir la propriété Google Analytics
Cliquer sur “Enregistrer la configuration”

Screenshot

Étape 5 : Tester le plugin

Demandez à votre agent d’interroger les analytics :

Utilisateur : "Quelles étaient nos 5 pages principales la semaine dernière ?"

Agent : [Interroge Google Analytics via MCP]

Pages principales (7 derniers jours) :
1. /blog/getting-started - 12 450 vues
2. /docs/api-reference - 8 230 vues
3. /pricing - 6 890 vues
4. /features - 5 120 vues
5. /about - 3 450 vues

Total de vues de pages : 36 140

Screenshot

Exemple 2 : Plugin BigQuery

Accéder aux ensembles de données Google BigQuery pour l’analyse de données.

Prérequis :

Compte Google Cloud Platform
Projet BigQuery avec ensembles de données
Identifiants de compte de service

Étape 1 : Créer un compte de service

Aller sur Console Google Cloud
Sélectionner votre projet
Naviguer vers IAM & Admin → Comptes de service
Cliquer sur “Créer un compte de service”
Nom : “teamday-bigquery”
Accorder le rôle : BigQuery Data Viewer
Cliquer sur “Créer une clé” → JSON
Télécharger le fichier d’identifiants

Screenshot

Étape 2 : Installer le plugin

Naviguer vers agent → Plugins MCP
Rechercher : “bigquery”
Cliquer sur “Installer”

Étape 3 : Téléverser les identifiants

Le plugin demande les identifiants
Cliquer sur “Téléverser le JSON du compte de service”
Sélectionner le fichier JSON téléchargé
Identifiants stockés de manière sécurisée

Alternativement, coller le contenu JSON ou téléverser vers les fichiers de l’espace.

Screenshot

Étape 4 : Configurer le plugin

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-bigquery"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "${GCP_SERVICE_ACCOUNT_PATH}"
      }
    }
  }
}

Le GCP_SERVICE_ACCOUNT_PATH pointe vers le fichier JSON téléversé dans votre espace.

Étape 5 : Tester le plugin

Interrogez vos données :

Utilisateur : "Interroge notre table d'événements utilisateur pour les inscriptions du mois dernier"

Agent : [Écrit et exécute du SQL BigQuery]

Requête :
SELECT DATE(created_at) as signup_date, COUNT(*) as signups
FROM `project.dataset.users`
WHERE created_at >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY signup_date
ORDER BY signup_date DESC

Résultats :
2025-01-14 : 127 inscriptions
2025-01-13 : 143 inscriptions
2025-01-12 : 98 inscriptions
...
Total : 3 456 inscriptions

Screenshot

Via l’API

Installer le plugin Google Analytics :

# Étape 1 : Installer le plugin
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/install" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123",
    "pluginName": "google-analytics",
    "pluginConfig": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@your-org/mcp-google-analytics"]
    }
  }'

# Étape 2 : Définir les identifiants OAuth (après le flux OAuth)
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/secrets/set" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123",
    "key": "GA_CLIENT_ID",
    "value": "your-client-id"
  }'

# Étape 3 : Fusionner le plugin dans la config de l'agent
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/mcp/merge" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123"
  }'

Installer le plugin BigQuery :

# Étape 1 : Installer le plugin
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/install" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123",
    "pluginName": "bigquery",
    "pluginConfig": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-bigquery"]
    }
  }'

# Étape 2 : Téléverser le JSON du compte de service
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/spaces/s-space123/files" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -F "[email protected]" \
  -F "path=/credentials/gcp-service-account.json"

# Étape 3 : Définir la variable d'environnement
curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/secrets/set" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spaceId": "s-space123",
    "key": "GCP_SERVICE_ACCOUNT_PATH",
    "value": "/credentials/gcp-service-account.json"
  }'

Utiliser les outils MCP

Découvrir les outils disponibles

Via l’interface :

Ouvrir agent → onglet Outils
Voir tous les plugins MCP installés
Développer le plugin pour voir les outils disponibles

Via un agent :

Utilisateur : "À quels outils as-tu accès ?"

Agent : J'ai accès aux outils MCP suivants :

1. sequential-thinking
   - think : Décomposer des problèmes complexes étape par étape

2. google-analytics
   - runReport : Interroger les données GA4
   - getAccountSummaries : Lister les propriétés GA
   - getMetadata : Obtenir les métadonnées de dimension/métrique

3. bigquery
   - query : Exécuter des requêtes SQL
   - listDatasets : Lister les ensembles de données disponibles
   - listTables : Lister les tables dans un ensemble de données

Utiliser les outils dans les conversations

Sequential Thinking :

Utilisateur : "Conçois un schéma de base de données pour une plateforme e-commerce. Réfléchis bien."

Agent : [Utilise l'outil sequential-thinking]

Décomposons cela systématiquement :

[Étape 1] Identifier les entités principales
- Utilisateurs (clients)
- Produits (inventaire)
- Commandes (transactions)
- ArticlesCommande (lignes d'article)
- Catégories (organisation des produits)
- Avis (retours clients)

[Étape 2] Définir les relations...

Google Analytics :

Utilisateur : "Compare le trafic de cette semaine à la semaine dernière"

Agent : [Utilise l'outil runReport de google-analytics]

Comparaison du trafic :
Cette semaine (8-14 jan) : 45 230 sessions (+12,5 %)
Semaine dernière (1-7 jan) : 40 190 sessions

Métriques clés :
- Vues de pages : 123 450 (+15,2 %)
- Durée moyenne de session : 3min 24s (+8 %)
- Taux de rebond : 42,3 % (-3,1 %)

BigQuery :

Utilisateur : "Quelle est la valeur moyenne de commande par mois pour 2024 ?"

Agent : [Écrit du SQL BigQuery et l'exécute]

Valeur moyenne de commande par mois (2024) :

Janvier : 127,45 $
Février : 134,23 $
Mars : 142,18 $
...
Décembre : 156,89 $

Tendance : +23 % de croissance sur l'année

Combiner plusieurs outils

Les agents peuvent utiliser plusieurs outils MCP ensemble :

Utilisateur : "Analyse nos données Google Analytics et compare-les avec les données de ventes de BigQuery"

Agent :
1. [Utilise google-analytics pour obtenir les données de trafic]
2. [Utilise bigquery pour obtenir les données de ventes]
3. [Analyse la corrélation]

Analyse :
- Le trafic a augmenté de 15 % au T4
- Les ventes ont augmenté de 23 % pendant la même période
- Le taux de conversion s'est amélioré de 2,1 % à 2,4 %
- Principale source de trafic : Recherche organique (45 %)
- Principal moteur de ventes : Campagnes email (38 % de conversion)

Recommandation : Augmenter le budget marketing email

Gérer les plugins

Voir les plugins installés

Via l’interface :

Paramètres de l’agent → onglet Plugins MCP
Voir la liste des plugins installés avec :
- Nom du plugin
- Date d’installation
- Statut (actif/inactif/erreur)
- Configuration

Screenshot

Via l’API :

curl -X GET "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/mcp/pending?agentId=char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN"

Réponse :

{
  "plugins": [
    {
      "name": "sequential-thinking",
      "status": "active",
      "installedAt": "2025-01-15T10:00:00Z"
    },
    {
      "name": "google-analytics",
      "status": "active",
      "installedAt": "2025-01-15T10:15:00Z",
      "requiresAuth": true,
      "authStatus": "connected"
    }
  ]
}

Mettre à jour la configuration d’un plugin

Via l’interface :

Cliquer sur le plugin → “Configurer”
Mettre à jour les paramètres
Cliquer sur “Enregistrer”

Via l’API :

curl -X PATCH "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/char_abc123/google-analytics" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "config": {
      "propertyId": "GA4-PROPERTY-ID",
      "defaultDateRange": "last-30-days"
    }
  }'

Désinstaller des plugins

Via l’interface :

Liste de plugins → Cliquer sur le plugin
Cliquer sur le bouton “Désinstaller”
Confirmer la suppression

Via l’API :

curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/uninstall" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "char_abc123",
    "pluginName": "google-analytics"
  }'

Plugin supprimé de la configuration MCP et identifiants nettoyés.

Rafraîchir les tokens OAuth

Pour les plugins basés sur OAuth :

Via l’interface :

Le plugin affiche un avertissement “Token expiré”
Cliquer sur “Reconnecter”
Réautoriser sur le service externe
Token rafraîchi automatiquement

Via l’API :

curl -X POST "https://us.teamday.ai/api/v1/plugins/char_abc123/google-analytics/refresh-auth" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN"

Bonnes pratiques

1. Commencer par des plugins simples

Commencez par des plugins qui ne nécessitent pas d’authentification complexe :

✅ Sequential Thinking
✅ Calculator
✅ Weather API

Puis passez à des plus complexes :

⚡ Google Analytics
⚡ BigQuery
⚡ Services AWS

2. Sécurisez vos identifiants

À faire :

✅ Utiliser des variables d’environnement pour les secrets
✅ Stocker le JSON de compte de service de manière sécurisée dans les fichiers d’espace
✅ Faire tourner les identifiants régulièrement
✅ Utiliser les permissions de moindre privilège

À ne pas faire :

❌ Commiter les identifiants dans Git
❌ Partager les identifiants dans le chat
❌ Utiliser des comptes de service trop permissifs

3. Tester les plugins avant la production

Utilisateur : "Teste la connexion BigQuery"

Agent : [Exécute une requête de test simple]

SELECT 'Connexion réussie' as status
Résultat : ✅ Connexion réussie

4. Surveiller l’utilisation des plugins

Suivez quels plugins les agents utilisent le plus :

Voir l’historique d’exécution
Surveiller les taux d’erreur
Vérifier les métriques de performance

5. Documenter l’objectif des plugins

Ajouter au prompt système de votre agent ou à CLAUDE.md :

## Outils MCP disponibles

### google-analytics
- Objectif : Interroger le trafic web et le comportement utilisateur
- Utiliser pour : Rapports de trafic, analyse de conversion
- Exemple : "Quelles étaient nos pages principales la semaine dernière ?"

### bigquery
- Objectif : Interroger les données de ventes et utilisateur
- Utiliser pour : Analyse de données, reporting
- Exemple : "Valeur moyenne de commande par mois"

6. Gérer les erreurs avec élégance

Utilisateur : "Interroge nos données analytics"

Agent : [Tente d'utiliser google-analytics]

Erreur : Token OAuth expiré

Agent : "J'ai rencontré une erreur d'authentification avec Google Analytics. Veuillez reconnecter le plugin dans les paramètres et réessayer."

Résolution de problèmes

Le plugin n’affiche pas les outils

Problème : Plugin installé mais outils non disponibles

Solutions :

Vérifier le statut du plugin :

teamday plugins status char_abc123

Vérifier que la configuration est fusionnée :

curl -X GET "https://us.teamday.ai/api/v1/agents/char_abc123" \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMDAY_API_TOKEN"

Chercher le plugin dans l’objet mcpServers.

Redémarrer l’agent :
- Les agents mettent en cache la liste des outils
- Nouvelle session de chat ou re-sauvegarder la config de l’agent

Échec de l’authentification OAuth

Problème : Impossible de se connecter au service Google/OAuth

Solutions :

Vérifier les scopes OAuth :
- S’assurer que les scopes requis sont accordés
- Réautoriser si les scopes ont changé
Vérifier l’URI de redirection :
- L’URL de callback doit correspondre au domaine TeamDay
- https://us.teamday.ai/api/auth/callback
Effacer et reconnecter :
- Déconnecter le plugin
- Révoquer l’accès dans les paramètres Google/service
- Reconnecter à neuf

Permission refusée BigQuery

Problème : Le compte de service ne peut pas accéder aux données

Solutions :

Vérifier les rôles IAM :
- Le compte de service a besoin du rôle BigQuery Data Viewer
- Ou BigQuery User pour les requêtes
Vérifier les permissions de l’ensemble de données :
- Des permissions au niveau de l’ensemble de données peuvent être requises
- Accorder l’accès au compte de service pour des ensembles de données spécifiques
Tester avec gcloud :

gcloud auth activate-service-account --key-file=service-account.json
bq query "SELECT 1"

Timeout d’installation de plugin

Problème : L’installation du plugin se bloque

Solutions :

Vérifier le registre npm :

npm info @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

Installation manuelle :

npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

Utiliser un registre alternatif :
- Configurer un registre npm personnalisé dans les paramètres du plugin

Échec des appels d’outil

Problème : L’agent essaie d’utiliser l’outil mais échoue

Solutions :

Vérifier le message d’erreur :

Utilisateur : "Active le mode debug et réessaie"

Agent : [Affiche l'erreur complète]

Tester l’outil directement :
- Utiliser l’API pour appeler l’outil
- Vérifier les entrées et sorties
Examiner les logs du plugin :

teamday plugins logs google-analytics --tail 50

Plugins MCP populaires

Données & Analytics

Google Analytics - Web analytics
BigQuery - Entrepôt de données
PostgreSQL - Base de données relationnelle
MongoDB - Base de données NoSQL

Communication

Slack - Messagerie d’équipe
Gmail - Email
SendGrid - API Email
Twilio - SMS/Voix

Développement

GitHub - Dépôts de code
GitLab - Plateforme DevOps
Jira - Gestion de projet
Linear - Suivi de tickets

Utilitaires

Sequential Thinking - Décomposition de problèmes
Calculator - Opérations mathématiques
Weather API - Données météo
Web Search - Recherche internet

Services cloud

AWS S3 - Stockage d’objets
AWS Lambda - Fonctions serverless
Azure - Cloud Microsoft
GCP - Cloud Google

Prochaines étapes

Maintenant que vous pouvez installer et utiliser des plugins MCP :

1. Créer des plugins personnalisés

Construire votre propre serveur MCP
Guide : Créer des serveurs MCP personnalisés

2. Construire des workflows

Combiner plusieurs plugins
Guide : Workflows

3. Configurer l’automatisation

Planifier des tâches utilisant des outils MCP
Guide : Automatisation

4. Utilisation avancée de MCP

Délégation multi-agents avec plugins partagés
Guide : [MCP avancé

Ressources d’apprentissage

Spécification du protocole MCP - Spécification officielle
Liste des serveurs MCP - Catalogue complet des serveurs
Référence API - Documentation de l’API des plugins
[Sécurité - Utilisation sécurisée des plugins

Bon développement de plugins !