GitLab Duo Agent Platform prend désormais en charge le MCP

L'intelligence artificielle (IA) accélère le développement : elle génère du code, débogue et automatise les tâches répétitives. Cependant, seule, elle reste limitée à ses données d'entraînement ou aux sources publiques, alors que les équipes de développement doivent souvent utiliser leurs outils internes : suivi de projet, tableaux de bord, bases de données ou fichiers hébergés sur Figma ou documents Google Drive.

Désormais intégré à GitLab Duo Agent Platform, le Model Context Protocol (MCP) permet à l'IA d'accéder en toute sécurité à ces outils internes pour une aide complète, directement accessibles dans les workflows.

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Qu'est-ce que le MCP ?

Introduit pour la première fois par Anthropic en 2024, le MCP est une norme ouverte qui connecte l'IA aux données et aux outils externes. Il fonctionne comme un canal bidirectionnel sécurisé : les clients MCP (applications d'IA, agents IA autonomes ou outils de développement) envoient des requêtes de données ou d'actions, tandis que les serveurs MCP répondent avec des informations fiables et autorisées issues de leurs sources connectées.

Les serveurs MCP agissent comme des passerelles sécurisées vers divers systèmes : ils peuvent se connecter à des bases de données, des API, des systèmes de fichiers, des services cloud ou d'autres outils externes pour collecter et transmettre des données. Les agents et outils d'IA, lorsqu'ils utilisent le MCP, ne se limitent plus aux informations sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils peuvent accéder à des informations en temps réel et exécuter des actions concrètes (par exemple, reprogrammer des réunions ou vérifier la disponibilité dans un calendrier), tout en garantissant des contrôles rigoureux en matière de sécurité, de confidentialité et d'audit.

Utilisation du MCP vs des appels API

L'IA peut déjà appeler directement les API des systèmes. Alors, pourquoi utiliser le MCP ? Le passage par le MCP s'impose, car chaque API possède ses propres mécanismes d'authentification, formats de données et comportements. L'IA devrait donc recourir à des connecteurs spécifiques pour chaque système et les mettre à jour en permanence à mesure que les API évoluent, ce qui rendrait les intégrations directes complexes et propices aux erreurs. Le MCP résout ce problème : il offre une interface standardisée et sécurisée qui gère automatiquement l'authentification, les autorisations et la conversion des données. Les outils d'IA peuvent ainsi se connecter de manière fiable à n'importe quel système, avec des intégrations rapides, stables et sécurisées.

Prise en charge du MCP par GitLab

Avec l'intégration du MCP, GitLab Duo Agentic Chat franchit une nouvelle étape : l'IA n'est plus isolée, mais pleinement connectée aux outils que les équipes de développement utilisent quotidiennement. Ces dernières peuvent interagir en langage naturel avec l'ensemble de leurs outils, sans jamais quitter leur environnement de développement intégré (IDE) favori. GitLab Duo Agent Platform leur apporte une assistance complète sans casser leur rythme ni perturber leur concentration.

GitLab offre une prise en charge complète du MCP par le biais de deux workflows complémentaires :

• Client MCP : GitLab Duo Agent Platform sert de client MCP et permet à ses fonctionnalités d'accéder à divers outils et services externes.

• Serveur MCP : GitLab agit aussi comme serveur MCP : des outils d'IA comme Claude Desktop, Cursor et d'autres applications compatibles peuvent ainsi se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab.

Démonstration interactive du workflow client MCP

Imaginez un lundi matin classique : le service de paiement de votre entreprise renvoie soudainement des erreurs de délai d'attente dépassé. Les clients ne peuvent plus finaliser leurs achats, et vous devez rapidement en trouver la cause. En temps normal, vous ouvrez Jira pour consulter le ticket d'incident, vous parcourez Slack à la recherche de mises à jour, puis vous vérifiez les tableaux de bord Grafana pour repérer d'éventuels pics d'erreurs. Grâce à la prise en charge du MCP dans GitLab, vous pouvez désormais effectuer toutes ces actions en langage naturel, directement depuis le chat intégré à votre IDE. Le MCP met en corrélation les données de tous vos systèmes et vous offre instantanément une vue d'ensemble, sans que vous deviez quitter votre workflow de développement.

Découvrez cette fonctionnalité par vous-même grâce à notre démonstration interactive qui reproduit le scénario du service de paiement décrit ci-dessus. Cliquez sur l'image ci-dessous pour lancer la démo.

Configuration du client MCP dans GitLab

Pour commencer à poser des questions en langage naturel dans GitLab Duo Agentic Chat ou dans le flow de développement logiciel, vous devez configurer le MCP dans votre environnement de développement. Voici comment procéder :

• Activer l'aperçu des fonctionnalités : dans les paramètres de votre groupe, accédez à GitLab Duo dans la barre latérale gauche, puis cochez la case « Activer les fonctionnalités expérimentales et bêta de GitLab Duo » dans la section Aperçu des fonctionnalités.

• Activer le MCP pour votre groupe : activez la prise en charge du MCP dans les paramètres de votre groupe GitLab pour que les fonctionnalités de GitLab Duo puissent se connecter à des systèmes externes.

• Configurer les serveurs MCP : définissez les serveurs MCP au format JSON dans un fichier mcp.json. Créez ce fichier à cet emplacement :

  • Windows : C:\Users\<username>\AppData\Roaming\GitLab\duo\mcp.json
  • Autres systèmes d'exploitation : ~/.gitlab/duo/mcp.json

Pour des configurations spécifiques à un workspace, consultez la section Configuration du workspace.

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "type": "stdio",
      "command": "path/to/server",
      "args": ["--arg1", "value1"],
      "env": {
        "ENV_VAR": "value"
      }
    },
    "http-server": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    },
    "sse-server": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:3000/mcp/sse"
    }
  }
}

• Installer et configurer votre IDE : assurez-vous que VSCodium ou VS Code est installé, ainsi que l'extension GitLab Workflow (version 6.28.2 ou ultérieure pour une prise en charge de base du MCP, version 6.35.6 ou ultérieure pour une prise en charge complète).

Pour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la documentation sur les clients MCP de GitLab.

Exemple de projet

En complément de cette démonstration, nous mettons à disposition le projet qui a servi de base. Vous pouvez l'utiliser pour reproduire le même flow dans votre propre environnement et expérimenter concrètement les capacités du MCP de GitLab.

Ce projet illustre le fonctionnement du MCP dans une configuration d'entreprise simulée, à l'aide de données fictives provenant de Jira, Slack et Grafana pour modéliser un scénario de réponse aux incidents. Le fichier mcp.json inclus montre comment se connecter à un serveur MCP local (enterprise-data-v2) et, en option, comment étendre cette configuration aux services AWS pour une intégration cloud.

{
  "mcpServers": {
    "enterprise-data-v2": {
      "type": "stdio", 
      "command": "node",
      "args": ["src/server.js"],
      "cwd": "/path/to/your/project"
    },
    "aws-knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://knowledge-mcp.global.api.aws"]
    },
    "aws-console": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx", 
      "args": ["@imazhar101/mcp-aws-server"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "YOUR_REGION",
        "AWS_PROFILE": "default"
      }
    }
  }
}

Remarque de sécurité : le composant aws-console utilise un paquet de serveur MCP développé par la communauté (@imazhar101/mcp-aws-server) pour l'intégration avec AWS qui n'a pas été vérifié de manière indépendante. Il est exclusivement destiné à des fins de démonstration et de formation. Pour une utilisation en environnement de production, évaluez soigneusement les paquets ou privilégiez des solutions officielles.

En outre, configurez vos identifiants AWS à l'aide de profils d'interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) ou de rôles Identity and Access Management (IAM), plutôt que de les coder en dur dans le fichier de configuration. Le SDK AWS détectera automatiquement les identifiants présents dans votre environnement, ce qui constitue l'approche recommandée pour garantir une bonne gouvernance et assurer la conformité aux politiques de sécurité de niveau entreprise.

Pour commencer, clonez le projet, installez les dépendances avec npm install, puis démarrez le serveur MCP local avec npm start. Créez un fichier ~/.gitlab/duo/mcp.json avec la configuration ci-dessus, mettez à jour le chemin d'accès du fichier pour qu'il corresponde à votre configuration locale et redémarrez VS Code pour charger la configuration MCP. Vous pouvez également ajouter vos identifiants AWS pour activer une intégration cloud en direct.

Vous pouvez cloner le projet ici : démo MCP de GitLab Duo.

Exemples de prompts à tester avec le projet de démonstration

Une fois le projet configuré, vous pouvez explorer vos données et outils directement depuis GitLab Duo Agentic Chat dans votre IDE. Voici plusieurs prompts à tester :

• « What tools can you access through MCP? »

• « Show me recent Slack discussions about the database issues. »

Capacités du serveur MCP de GitLab

Jusqu'à présent, nous avons vu comment GitLab Duo Agent Platform agit comme un client MCP, en se connectant à des serveurs MCP externes. Penchons-nous maintenant sur les capacités du serveur MCP de GitLab.

Le serveur MCP de GitLab permet à des outils d'IA comme Cursor ou Claude Desktop de se connecter en toute sécurité à votre instance GitLab et d'interagir avec vos données de développement en langage naturel. L'authentification repose sur le mécanisme d'enregistrement dynamique des clients OAuth 2.0, ce qui permet aux outils d'IA de s'enregistrer automatiquement et d'accéder à vos données GitLab avec les autorisations appropriées.

Actuellement, le serveur prend en charge les actions suivantes :

• Tickets : pour consulter les détails ou créer de nouveaux tickets
• Merge requests : pour afficher les détails, les validations et les modifications de fichiers
• Pipelines : pour répertorier les jobs et les pipelines associés aux merge requests
• Informations sur le serveur : pour vérifier la version du serveur MCP

Pour obtenir la liste complète des outils et des fonctionnalités disponibles, consultez la documentation sur le serveur MCP.

Démonstration interactive du serveur MCP de GitLab

Découvrez le serveur MCP de GitLab grâce à notre démonstration interactive.

Elle vous guide pas à pas dans la configuration de Cursor avec le serveur MCP et l'utilisation de Cursor Chat pour vous connecter en toute sécurité à votre instance GitLab. Vous découvrirez comment afficher des tickets, en créer de nouveaux ou encore consulter les merge requests, le tout en langage naturel, sans jamais quitter votre environnement de développement.

Comment configurer le serveur MCP dans votre outil d'IA

Prérequis :

• Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.

• Vérifiez que tout le monde peut accéder à npx en exécutant npx --version dans votre terminal.

1. Activer les feature flags

   • Activez mcp_server et oauth_dynamic_client_registration dans votre instance GitLab.

2. Ajouter la configuration du serveur MCP de GitLab à votre outil d'IA

   • Ajoutez l'entrée correspondant au serveur MCP au fichier de configuration de votre outil (mcp.json pour Cursor, claude_desktop_config.json pour Claude Desktop) :

{
  "mcpServers": {
    "GitLab": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://<your-gitlab-instance>/api/v4/mcp",
        "--static-oauth-client-metadata",
        "{\"scope\": \"mcp\"}"
      ]
    }
  }
}

Enregistrement et authentification

Lors de la première connexion, l'outil d'IA va :

• S'enregistrer automatiquement en tant qu'application OAuth

• Demander l'autorisation pour la portée mcp

Autorisation dans le navigateur

Lors de la connexion, le client MCP ouvrira automatiquement votre navigateur par défaut pour finaliser le flux OAuth. Examinez et approuvez la requête d'accès dans GitLab afin d'autoriser la connexion et d'obtenir un token d'accès sécurisé pour interagir avec l'API.

Utilisation du serveur MCP

Dès que votre outil d'IA est connecté au serveur MCP, vous pouvez interagir en langage naturel avec vos données GitLab (tickets, merge requests, pipelines), le tout sans quitter votre IDE. Par exemple :

• Get details for issue 42 in project 123

• Create a new issue titled "Fix login bug" with description about password special characters

• Show me all commits in merge request 15 from the gitlab-org/gitlab project

• What files were changed in merge request 25?

• Show me all jobs in pipeline 12345

Cette fonctionnalité est expérimentale, contrôlée par un feature flag et n'est pas encore destinée à une utilisation en production.

Pour des instructions détaillées étape par étape, des exemples de configuration et des conseils de dépannage, consultez la documentation sur les serveurs MCP de GitLab.

Résumé

Avec le MCP, GitLab Duo Agent Platform fait un pas de plus vers une intégration intelligente et fluide de l'IA dans vos workflows de développement. Avec la prise en charge du MCP, GitLab agit à la fois comme un client et un serveur :

• Client MCP : GitLab Duo Agent Platform peut accéder en toute sécurité aux données et outils de systèmes externes et apporte un contexte complet directement dans l'IDE.

• Serveur MCP : des outils d'IA externes comme Cursor ou Claude Desktop peuvent interagir directement avec votre instance GitLab pour consulter les données de projet et exécuter des actions, le tout dans un cadre sécurisé et conforme à vos politiques de confidentialité.

Cette prise en charge bidirectionnelle réduit le changement de contexte, accélère les workflows de développement et permet à l'IA de fournir une assistance pertinente à travers l'ensemble de vos outils.

À vous de jouer

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