MCP Enterprise Demo - Gestion Commerciale avec IA
🎯 Présentation
Ce projet démontre l'intégration de MCP (Model Context Protocol) dans un Système d'Information d'entreprise pour la gestion commerciale (Commandes, Factures, Clients).
Objectif : Créer un assistant IA interne capable de :
Répondre à des questions métier en langage naturel
Analyser commandes et factures
Résumer l'activité d'un client
Déclencher des actions contrôlées
🏗️ Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UTILISATEUR │
│ (Support / Manager / Admin) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ASSISTANT IA (LLM) │
│ (Spring AI + OpenAI/Claude) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP SERVER │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CAPACITÉS MCP (Tools) │ │
│ │ • findOrder • analyzeInvoice │ │
│ │ • summarizeCustomer • createOrder │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SÉCURITÉ & GOUVERNANCE │ │
│ │ • Contrôle d'accès (RBAC) • Audit des appels │ │
│ │ • Validation métier • Traçabilité │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SERVICES MÉTIERS │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ OrderService │ │InvoiceService │ │CustomerService│ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ BASE DE DONNÉES │
│ (H2 en mémoire pour la démo) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
🔐 Rôles et Capacités
Rôle | findOrder | analyzeInvoice | summarizeCustomer | createOrder | validateOrder |
SUPPORT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
MANAGER | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
ADMIN | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
🚀 Démarrage rapide
Prérequis
Installation
# Cloner le projet
cd mcp-enterprise-demo
# Compiler
mvn clean install
# Lancer l'application
mvn spring-boot:run
Configuration OpenAI (optionnel)
export OPENAI_API_KEY=votre-clé-api
📡 Endpoints de test
Authentification
Utilisateurs de démonstration :
support / support123 (rôle SUPPORT)
manager / manager123 (rôle MANAGER)
admin / admin123 (rôle ADMIN)
Tester les capacités MCP
# Rechercher une commande
curl -u manager:manager123 http://localhost:8080/api/chat/test/find-order/CMD-20240115-TC001
# Analyser une facture
curl -u support:support123 http://localhost:8080/api/chat/test/analyze-invoice/FAC-2024-000123
# Résumé client
curl -u support:support123 http://localhost:8080/api/chat/test/customer-summary/CLI-001
# Voir les capacités disponibles
curl -u manager:manager123 http://localhost:8080/api/chat/capabilities
Tester via LLM (OpenAI / Spring AI)
L'endpoint POST /api/chat/llm/message envoie le message au LLM (via Spring AI) et autorise l'appel des tools MCP selon le rôle courant.
Important : pour conserver le contexte (ex: workflow de confirmation), utilisez un conversationId et réutilisez-le à chaque tour.
Sous PowerShell, utilisez curl.exe (car curl est un alias de Invoke-WebRequest).
# 1) Premier message (le serveur renvoie un conversationId)
curl.exe -u manager:manager123 -H "Content-Type: application/json" -d "{\"message\":\"Crée une commande pour CLI-001 avec 2 articles (P-001 x2, P-002 x1)\"}" http://localhost:8080/api/chat/llm/message
# 2) Confirmer (réutiliser le conversationId reçu à l'étape 1)
curl.exe -u manager:manager123 -H "Content-Type: application/json" -d "{\"message\":\"Oui je confirme\",\"conversationId\":\"<COLLER_ICI>\"}" http://localhost:8080/api/chat/llm/message
Si l'utilisateur n'a pas les droits (ex: rôle SUPPORT), le LLM est informé des capacités autorisées et doit refuser l'action au lieu d'appeler un tool non autorisé.
Console H2
Accédez à http://localhost:8080/h2-console pour explorer la base de données.
📁 Structure du projet
src/main/java/com/enterprise/mcp/
├── McpEnterpriseApplication.java # Point d'entrée
├── domain/
│ ├── entity/ # Entités JPA
│ │ ├── Customer.java
│ │ ├── Order.java
│ │ ├── OrderLine.java
│ │ ├── Invoice.java
│ │ └── InvoiceLine.java
│ └── repository/ # Repositories Spring Data
├── service/
│ ├── CustomerService.java # Service métier clients
│ ├── OrderService.java # Service métier commandes
│ ├── InvoiceService.java # Service métier factures
│ └── dto/ # Objets de transfert
├── mcp/
│ ├── McpCapabilityHandler.java # Gestionnaire des capacités
│ ├── McpResponse.java # Réponse standardisée
│ └── McpToolsConfiguration.java # Configuration Spring AI
├── security/
│ ├── McpRole.java # Définition des rôles
│ ├── McpCapability.java # Enum des capacités
│ ├── McpSecurityContext.java # Contexte de sécurité
│ └── McpAccessDeniedException.java # Exception accès refusé
├── audit/
│ └── McpAuditService.java # Service d'audit
├── config/
│ ├── SecurityConfig.java # Configuration Spring Security
│ └── DataInitializer.java # Données de démonstration
└── controller/
└── ChatController.java # API REST
🎓 Formation associée
Ce projet est accompagné d'une formation complète en Markdown :
→ Voir le dossier docs/formation/
⚠️ Points clés MCP
Ce que MCP fait
✅ Expose des capacités métier contrôlées à l'IA
✅ Applique la sécurité par rôle (RBAC)
✅ Audite toutes les interactions IA
✅ Valide les données côté serveur
✅ Demande confirmation pour les actions sensibles
Ce que MCP ne fait pas
❌ L'IA n'accède jamais directement à la base de données
❌ Pas d'exécution de code arbitraire
❌ Pas de contournement des règles métier
📜 Licence
Projet de démonstration à usage pédagogique.
👤 Auteur
Projet créé pour la formation "MCP pour ingénieurs Java".
