MCP Enterprise Demo - Gestion Commerciale
Enables AI assistants to interact with a commercial management system through controlled capabilities for querying orders, analyzing invoices, summarizing customer activity, and creating orders, with role-based access control and audit trails.
README
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) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ASSISTANT IA (LLM) │
│ (Spring AI + OpenAI/Claude) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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
- Java 17+
- Maven 3.8+
- (Optionnel) Clé API OpenAI pour le LLM
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 l'interface web (IHM)
Une application Angular est disponible pour tester les capacités MCP via une interface utilisateur moderne.
cd mcp-frontend
npm install
npm start
L'application sera accessible sur http://localhost:4200/.
Fonctionnalités disponibles :
- Dashboard - Vue d'ensemble avec capacités MCP disponibles selon le rôle
- Commandes - Recherche de commandes via MCP
- Factures - Analyse de factures via MCP
- Clients - Résumé d'activité client via MCP
- Produits - Gestion du catalogue produits
- Assistant IA - Chat avec l'IA pour interagir en langage naturel
👉 Documentation complète du frontend
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 PROD-001\"}" 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.
- JDBC URL:
jdbc:h2:mem:enterprisedb - User:
sa - Password: (vide)
📁 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".
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。