Claude Code et protocole MCP : le workflow complet pour développer avec l'IA

Claude Code est l’agent de développement d’Anthropic : vous lui décrivez une fonctionnalité en langage naturel, il lit votre projet, planifie les modifications, écrit le code dans les bons fichiers, lance les commandes et corrige ses propres erreurs. Associé au protocole MCP, il se connecte à vos outils (base de données, GitHub, navigateur, Power BI) et devient le centre d’un véritable workflow de développeur assisté par l’IA.

Ce tutoriel s’adresse aux développeurs, analystes, makers et profils techniques qui veulent aller au-delà du chat et confier des tâches réelles à un agent. Vous y verrez l’installation, la configuration du projet avec CLAUDE.md, la gestion des permissions, le mode plan, la connexion de serveurs MCP, puis les skills, hooks et plugins pour industrialiser votre façon de travailler, jusqu’au déploiement d’une application.

Qu’est-ce que Claude Code ?

Claude Code est un outil de programmation agentique développé par Anthropic. Il travaille directement dans le dossier de votre projet : il explore les fichiers, modifie le code, exécute des commandes dans le terminal, lance les tests et utilise Git, en demandant votre autorisation pour les actions sensibles. Il est disponible en ligne de commande, en extension pour les éditeurs comme VS Code, dans l’application de bureau Claude et sur le web.

La différence avec un assistant de chat est fondamentale. Dans une conversation classique, vous copiez du code, le collez dans votre éditeur et revenez signaler les erreurs. Avec Claude Code, l’agent fait lui-même ces allers-retours : il écrit, exécute, lit le message d’erreur, corrige, relance. Votre rôle devient celui d’un responsable technique qui définit le besoin, valide le plan et relit le résultat.

Si vous découvrez l’écosystème d’Anthropic, commencez par notre guide pour bien démarrer avec Claude, qui présente l’assistant, ses modèles et les Artefacts.

Le protocole MCP expliqué simplement

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert, publié par Anthropic fin 2024, qui définit comment une IA se connecte à des outils et des données externes. Un serveur MCP expose des fonctions précises ; un client MCP (Claude Code, Claude Desktop, et de nombreux autres outils) permet au modèle de les appeler quand il en a besoin.

Une analogie souvent utilisée : MCP joue pour l’IA le rôle d’une prise universelle. Au lieu de développer une intégration spécifique pour chaque outil et chaque assistant, chaque éditeur publie un serveur MCP que tous les clients compatibles peuvent utiliser.

Exemples de ce qu’un agent peut faire grâce à MCP :

• Lire le schéma réel d’une base de données avant d’écrire une requête, au lieu d’inventer des noms de colonnes.
• Consulter la documentation à jour d’une bibliothèque.
• Piloter un navigateur pour tester l’application qu’il vient de modifier.
• Interroger ou modifier un modèle Power BI : tables, relations, mesures DAX.
• Agir dans un logiciel : créer une scène 3D, comme nous le montrons dans notre guide pour piloter Blender avec Claude.

Pourquoi adopter un workflow développeur avec l’IA ?

Un agent de code bien configuré accélère surtout les tâches où l’on sait ce que l’on veut obtenir :

• Créer une fonctionnalité complète : écran, logique, appels à la base, tests.
• Explorer une base de code inconnue : « explique-moi comment fonctionne l’authentification dans ce projet ».
• Corriger un bug à partir d’un message d’erreur ou d’un ticket.
• Refactoriser : renommer, découper un fichier trop long, migrer vers une nouvelle version d’une bibliothèque.
• Écrire les tests et la documentation que l’on repousse toujours.
• Automatiser l’analyse de données en connectant l’agent à Excel ou Power BI.

Le gain dépend directement de la qualité du cadre que vous lui donnez. Un agent sans règles, sans plan et sans Git produit vite un projet incohérent. C’est tout l’objet des étapes qui suivent.

Claude Code tutoriel : les étapes d’un projet complet

Fil rouge : un tableau de bord web (React, composants shadcn/ui, base Supabase) déployé sur Vercel.

Étape 1 — Installer Claude Code

Suivez la procédure d’installation indiquée dans la documentation officielle d’Anthropic : un installateur est proposé pour macOS, Linux et Windows (dans PowerShell). Vérifiez ensuite que la commande répond :

claude --version

Si vous préférez rester dans votre éditeur, installez l’extension Claude Code pour VS Code : vous retrouvez l’agent dans un panneau latéral, avec l’affichage des modifications directement dans les fichiers. L’application de bureau Claude donne aussi accès à Claude Code, sans passer par le terminal.

Étape 2 — Initialiser le projet et Git

Créez un dossier, initialisez Git et lancez Claude Code à l’intérieur :

mkdir tableau-de-bord && cd tableau-de-bord
git init
claude

Git n’est pas optionnel : c’est votre filet de sécurité. Chaque étape validée fera l’objet d’un commit, ce qui permet de revenir en arrière en une commande si l’agent prend une mauvaise direction.

Étape 3 — Configurer CLAUDE.md

Tapez /init : Claude Code analyse le projet et génère un fichier CLAUDE.md à la racine. Complétez-le avec vos règles. Il sera lu au début de chaque session :

Projet : tableau de bord commercial

Stack :
React + TypeScript + Vite, Tailwind, composants shadcn/ui, Supabase.

Commandes :
- Installer : npm install
- Lancer en local : npm run dev
- Vérifier : npm run build && npm run lint

Règles :
- Interface en français.
- Aucune clé secrète dans le code : variables d'environnement uniquement.
- Row Level Security activée sur toute nouvelle table Supabase.
- Après chaque fonctionnalité : lancer la vérification et corriger les erreurs.
- Pour toute modification de plus de trois fichiers : proposer un plan d'abord.

Un fichier CLAUDE.md court et précis vaut mieux qu’un long document : l’agent le relit à chaque session, et chaque ligne consomme du contexte.

Étape 4 — Régler les permissions

Par défaut, Claude Code demande votre accord avant de modifier un fichier ou d’exécuter une commande. La commande /permissions permet d’autoriser durablement les actions sans risque (lancer les tests, le linter, lire les fichiers) et d’interdire celles qui sont dangereuses (supprimer des dossiers, pousser sur la branche principale, lire les fichiers de secrets).

Notre conseil : autorisez progressivement ce que vous validez souvent, mais ne désactivez pas les confirmations sur un projet réel. Les réglages partagés par l’équipe se placent dans le dossier .claude du projet.

Étape 5 — Travailler en mode plan

Pour toute fonctionnalité significative, passez en mode plan (raccourci Maj+Tab pour faire défiler les modes). L’agent analyse le code, liste les fichiers à créer ou modifier et les étapes, sans rien écrire. Vous relisez, corrigez le plan, puis lancez l’exécution.

Je veux une page Dashboard qui affiche le chiffre d'affaires du mois,
le nombre de clients actifs et un graphique d'évolution sur 12 mois,
à partir de la table ventes de Supabase.
Propose un plan : composants à créer, requêtes, gestion du chargement
et des erreurs. N'écris aucun code avant ma validation.

Ce réflexe évite la majorité des mauvaises surprises : c’est au stade du plan qu’on repère une mauvaise compréhension du besoin, pas après cinq fichiers modifiés.

Étape 6 — Développer par incréments

Une fois le plan validé, laissez l’agent travailler, puis testez vous-même dans le navigateur. Avancez fonctionnalité par fonctionnalité : authentification, puis tableau de bord, puis filtres, puis export. Après chaque étape validée :

git add -A
git commit -m "Ajout de la page Dashboard"

Vous pouvez aussi demander à Claude Code de rédiger le message de commit et de le faire lui-même.

Étape 7 — Revenir en arrière

Claude Code crée des points de restauration au fil de la session : si une modification ne convient pas, vous pouvez revenir à l’état précédent du code et de la conversation (double pression sur Échap ou commande /rewind). Pour les retours plus lointains, Git reste la référence. Les deux mécanismes se complètent : points de restauration pour annuler la dernière tentative, commits pour revenir à une version stable.

Étape 8 — Déployer

Connectez le dépôt à GitHub, puis à Vercel : chaque envoi sur la branche principale déclenche un nouveau déploiement. Avant la mise en production, demandez un audit :

Avant la mise en production, vérifie : secrets exposés côté client,
politiques RLS de chaque table, gestion des erreurs réseau,
variables d'environnement nécessaires sur Vercel.
Liste les problèmes par gravité avec la correction proposée.

Configurez les variables d’environnement dans l’interface de Vercel, jamais dans le code.

Connecter des outils avec MCP : Supabase, Power BI et les autres

Les serveurs MCP s’ajoutent en ligne de commande. Deux formes courantes, un serveur local lancé par une commande et un serveur distant accessible par une URL :

claude mcp add nom-du-serveur -- commande-de-lancement
claude mcp add --transport http nom-du-serveur https://adresse-du-serveur

Dans une session, la commande /mcp affiche l’état des serveurs connectés et permet de s’authentifier auprès de ceux qui le demandent. Pour partager la configuration avec l’équipe, déclarez les serveurs au niveau du projet, dans le fichier prévu à cet effet à la racine du dépôt.

Les usages les plus rentables dans un workflow de développement :

• Base de données : Supabase publie un serveur MCP officiel. L’agent lit les tables, les colonnes et les politiques existantes avant d’écrire une migration.
• GitHub : consultation des issues et des Pull Requests, création de branches.
• Navigateur : l’agent ouvre l’application, clique, remplit les formulaires et vérifie visuellement ses modifications.
• Documentation : accès à la documentation à jour des bibliothèques utilisées.

MCP Power BI : faire travailler l’agent sur un modèle de données

Microsoft propose des serveurs MCP pour Power BI, dont un serveur orienté modélisation qui permet à un agent de lire et de modifier un modèle sémantique : tables, relations, colonnes et mesures DAX. Une fois connecté, vous pouvez formuler des demandes comme :

Analyse le modèle Power BI ouvert : liste les tables, les relations
et les mesures existantes. Signale les relations bidirectionnelles
et les mesures sans format. Puis propose trois mesures DAX :
CA cumulé de l'année, CA de l'année précédente et évolution en %,
en respectant les conventions de nommage du modèle.

L’agent peut documenter un modèle hérité, renommer des colonnes en masse, créer des mesures et les organiser en dossiers d’affichage. Relisez toujours les mesures générées : la logique DAX, notamment le contexte de filtre, reste un terrain où l’erreur est subtile. Notre guide du langage DAX pour Power BI vous donne les bases pour vérifier ce que l’agent produit.

Même principe côté Excel : l’agent peut lire des classeurs, en analyser le contenu et produire des synthèses. Surveillez alors la consommation de tokens : un gros fichier lu intégralement coûte cher. Demandez-lui de ne lire que les colonnes utiles, ou de travailler sur un échantillon avant de traiter l’ensemble.

Skills, hooks, plugins et mémoire : industrialiser son workflow

Une fois les bases en place, Claude Code offre plusieurs mécanismes pour standardiser votre façon de travailler. Ils sont souvent confondus :

Mécanisme	Rôle	Exemple
CLAUDE.md	Mémoire durable du projet, lue à chaque session	Stack, commandes, conventions
Skills (compétences)	Instructions et ressources chargées quand la tâche les concerne	Procédure de revue de code, modèle de rapport, conventions d’une API
Hooks	Commandes exécutées automatiquement à des moments précis	Lancer le formateur de code après chaque modification de fichier
Serveurs MCP	Accès à des outils et données externes	Supabase, GitHub, Power BI
Plugins	Paquets qui regroupent skills, commandes, hooks et serveurs MCP	Kit d’équipe installé en une commande
Sous-agents	Agents spécialisés avec leur propre contexte	Un agent dédié aux tests, un autre à la documentation

La différence entre skills et plugins revient souvent en formation : une skill est une compétence unitaire (un dossier contenant un fichier SKILL.md et éventuellement des scripts), un plugin est un moyen de distribuer un ensemble cohérent de skills, commandes et configurations à toute une équipe.

Les hooks apportent de la fiabilité : contrairement à une consigne écrite dans CLAUDE.md, qu’un modèle peut oublier, un hook s’exécute systématiquement. C’est l’outil adapté pour tout ce qui doit toujours arriver (formatage, vérification de types, blocage d’une commande dangereuse).

Enfin, pensez à la gestion du contexte : /clear repart d’une conversation vierge entre deux tâches sans rapport, /compact résume l’historique quand la session s’allonge. Un contexte propre donne des réponses plus précises et consomme moins.

Les erreurs fréquentes avec Claude Code

Erreur	Conséquence	Solution
Travailler sans Git	Impossible de revenir à une version stable	git init dès le départ, commit à chaque étape validée
Pas de CLAUDE.md	L’agent redécouvre le projet et change de conventions	/init puis compléter avec vos règles
Demander une grosse fonctionnalité sans plan	Modifications dispersées, besoin mal compris	Mode plan, validation, puis exécution
Tout autoriser dès le premier jour	Commandes destructrices exécutées sans contrôle	Autoriser progressivement, garder les confirmations sensibles
Une seule session pour tout le projet	Contexte saturé, réponses moins précises	/clear entre les tâches, /compact si besoin
Faire confiance aux tests écrits par l’agent sans les lire	Tests qui valident un comportement faux	Relire les cas testés, ajouter vos propres cas limites
Installer des serveurs MCP inconnus	Accès donnés à un code non vérifié	Privilégier les serveurs officiels ou audités

Claude Code vs Cursor vs Codex : comparaison

Critère	Claude Code	Cursor	OpenAI Codex
Éditeur	Anthropic	Anysphere	OpenAI
Forme	Agent (terminal, extensions IDE, application, web)	Éditeur de code complet avec IA intégrée	Agent (terminal, extension VS Code, cloud)
Fichier de règles	CLAUDE.md	Règles de projet Cursor	AGENTS.md
Extensions	MCP, skills, hooks, plugins, sous-agents	MCP, règles, agents	MCP, skills
Point fort	Tâches longues et autonomes, écosystème d’extensions	Expérience d’édition intégrée, autocomplétion	Intégration à l’écosystème OpenAI, délégation dans le cloud

Ces outils ne s’excluent pas : on peut utiliser Claude Code dans le terminal intégré de Cursor. Pour une comparaison détaillée côté OpenAI, consultez notre guide sur OpenAI Codex. Et si vous cherchez une porte d’entrée plus accessible, sans installation, le vibe coding dans le navigateur est un bon point de départ.

Comment apprendre Claude Code et progresser ?

Voici la progression que nous recommandons :

1. Les fondamentaux de Claude : modèles, interface, prompts, Artefacts.
2. Le premier projet : installation, terminal, VS Code, un petit site ou tableau de bord déployé.
3. Le workflow : Git, CLAUDE.md, permissions, mode plan, points de restauration.
4. L’extension : serveurs MCP, skills, hooks, plugins, mémoire.
5. Les données : connexion à Power BI et Excel, maîtrise de la consommation de tokens.

Pour suivre ce parcours avec un formateur, la formation complète sur Claude, le protocole MCP et le workflow développeur d’EspritAcadémique réunit cinq heures de pratique, accessibles sans prérequis. Elle couvre notamment :

• les fondamentaux de Claude, le choix du modèle, les prompts et les Artefacts ;
• la création d’un dashboard web avec Claude Code dans VS Code, Supabase et shadcn/ui, puis son déploiement sur Vercel ;
• l’installation d’un serveur MCP pour Power BI et l’analyse de fichiers Excel, avec l’optimisation des tokens ;
• le workflow professionnel : Git, CLAUDE.md, permissions, retours en arrière, skills, hooks, plugins et mémoire ;
• la productivité avec Claude Cowork et la génération d’interfaces avec Claude Design.

En résumé

Claude Code transforme l’IA en véritable collègue de développement : il lit le projet, écrit, exécute et corrige. Sa fiabilité dépend du cadre que vous posez : Git dès le départ, un CLAUDE.md précis, des permissions maîtrisées et le mode plan pour chaque fonctionnalité importante. Le protocole MCP étend ensuite son champ d’action à vos bases de données, à GitHub ou à Power BI, tandis que skills, hooks et plugins permettent d’industrialiser votre workflow.