MCP utile pour AI coding : logs, issues et docs seulement quand ça retire du copier-coller

MCP est facile à survendre.

Brancher dix serveurs ne rend pas ton agent meilleur. Parfois, tu lui donnes juste plus de manières de se tromper, plus de permissions à surveiller, et plus de contexte à trier.

Le bon critère est beaucoup plus simple : est-ce que MCP retire du copier-coller réel ?

1. Les bons candidats

Un serveur MCP vaut le coup quand tu fais souvent ceci :

• copier une issue GitHub dans le prompt;
• coller un log de production;
• chercher une doc interne;
• récupérer l’état d’un ticket;
• vérifier une métrique avant de corriger.

Si l’outil est rarement utilisé, garde un lien ou un extrait manuel. L’intégration n’est pas gratuite : installation, permissions, maintenance, debug.

2. Trois intégrations vraiment utiles

Issues : l’agent lit le contexte, les commentaires et les critères d’acceptation. Bon pour éviter les prompts incomplets.

Logs : l’agent inspecte l’erreur réelle au lieu de raisonner sur une description approximative. Bon pour le debug.

Docs : l’agent vérifie l’API ou la convention actuelle au lieu de travailler de mémoire. Bon pour les frameworks et produits qui changent vite.

Le point commun : la source externe change la décision de code.

3. Ce qu’il ne faut pas brancher

Évite MCP pour :

• des outils que tu n’utilises pas;
• des sources bruyantes;
• des accès trop larges;
• des données sensibles sans besoin précis;
• des intégrations dont personne ne maintient la config.

Un agent avec accès à tout n’est pas un agent productif. C’est un agent difficile à auditer.

4. Écris le workflow avant l’intégration

Avant d’ajouter un serveur, écris :

• quelle question l’agent doit poser à l’outil;
• à quel moment du workflow;
• quelle sortie est attendue;
• ce qu’il ne doit pas faire;
• comment tu vérifies l’action.

Exemple :

Pour un bug production, l'agent peut lire les logs des 30 dernières minutes.
Il ne doit pas modifier la configuration prod.
Il doit revenir avec hypothèse, fichier suspect, preuve, puis patch local.

Cette règle vaut mieux qu’une intégration large sans usage clair.

5. Le test de valeur

Après une semaine, demande :

• combien de copier-coller ont disparu ?
• combien de fois l’agent a-t-il utilisé la source ?
• combien de réponses ont été meilleures grâce à elle ?
• combien de permissions ai-je dû surveiller ?

Si tu n’as pas de réponse, retire l’intégration.

Sources

• Claude Code Docs - MCP
• OpenAI Codex - Model Context Protocol