10 juin 2026
Directus MCP : comment utiliser le Model Context Protocol avec un LLM
4 minutes de lecture
En décembre dernier, les équipes de Directus ont annoncé l'arrivée d'un serveur MCP natif dans leur écosystème.
La promesse est la suivante : permettre à n'importe quel LLM d'interagir directement avec une instance Directus de manière conversationnelle.
Mais qu'est-ce que ce MCP apporte de plus par rapport à l'API Directus existante, déjà très complète ? Découverte de ce MCP en action.
Qu'est-ce que le MCP ?
Le Model Context Protocol (MCP) est une norme qui permet de standardiser la manière dont un LLM peut interagir avec une application. Il expose les capacités, les actions et les contraintes de cette dernière de façon lisible par un LLM, tout en respectant un cadre strict de permissions et de schéma. Nous avions déjà abordé ce sujet dans un article précédent : Guide pratique du Model Context Protocol : tout comprendre sur les tools et serveurs MCP.
Le MCP de Directus
Le serveur MCP de Directus expose ses capacités sous forme de tools, automatiquement découvrables par le LLM. Cela permet à n'importe quel LLM de lire des collections, modifier des schémas, gérer du contenu ou naviguer dans des relations complexes.
Dans ces tools on retrouve notamment :
- La gestion des collections et champs
- Le CRUD (Create, Read, Update, Delete) sur les items
- La manipulation des assets
- La lecture des permissions et rôles
- Certaines opérations avancées liées au schéma.
La liste complète est disponible dans la documentation officielle, mais un point mérite d'être souligné : 👉 rien ici n'est fondamentalement nouveau par rapport à l'API Directus existante.
La vraie valeur ajoutée du MCP réside dans l'interaction avec le LLM qui peut raisonner sur votre instance Directus en temps réel, orchestrer des migrations, etc.
Le revers du MCP, c'est la consommation de tokens. Chaque interaction embarque du contexte, des tools, leurs descriptions, et souvent plusieurs appels successifs pour une seule intention. Le contexte peut plus facilement se retrouver surchargé. Le MCP excelle dans les usages conversationnels, ponctuels, exploratoires ou de prototypage. En revanche, il devient rapidement discutable pour des workflows récurrents, de l'automatisation silencieuse ou des traitements batch.
Dans ces cas-là, une intégration plus directe, comme via l'API, hooks ou scripts d'automatisation, reste généralement plus efficace et plus prévisible.
Comment utiliser le MCP de Directus
Il existe une documentation très claire et explicite ainsi que des tutoriels vidéo sur le sujet mais globalement pour le setup vous aurez besoin de :
- Une instance de Directus >v11.2
- Un client AI (Cursor, Claude Desktop, Copilot, ChatGPT, etc.)
- Un (nouvel) utilisateur dans votre instance avec les permissions adéquates (ainsi que son token).
Le MCP est désactivé par défaut et doit être explicitement activé dans la configuration.
Une fois le serveur MCP configuré côté client IA, un premier test très simple consiste à poser une question ouverte sur l'instance : "Can you tell me about my Directus project?"
Si la configuration est correcte, le LLM est capable :
- d'interroger les collections
- de comprendre le schéma
- et de restituer une vue cohérente du projet.
Test du MCP
Pour tester le MCP dans un cas concret, j'ai ajouté une fonctionnalité de tags à un blog existant. L'objectif était double :
- créer un nouveau modèle
tags - analyser le contenu des articles déjà publiés afin d'y associer automatiquement un ou des tags pertinents.
Le test combine plusieurs dimensions : création de schéma, compréhension sémantique du contenu et écriture de relations existantes. Autrement dit, exactement le type de tâche que le MCP prétend simplifier.
Une petite minute plus tard, j'avais mon nouveau modèle ainsi que mes articles de blog mis à jour.
Use cases pertinents
Pour aller au-delà du simple effet démo, j'ai recherché et identifié quelques usages concrets du MCP qui pourraient peut-être convaincre les sceptiques.
Côté contenu
Le MCP permet surtout à des profils non techniques de gagner en autonomie. L'interface conversationnelle réduit fortement la courbe d'apprentissage de Directus et limite les allers-retours avec les équipes techniques, notamment lors de l'onboarding ou de tâches ponctuelles mais pénibles.
- Migration d'articles depuis Google Docs, Notion ou Markdown brut
- Renommage et restructuration d'assets média
- Reprise ou duplication de structures existantes
- Recherche conversationnelle dans un catalogue éditorial
“Retrouve-moi l'article qui parle du produit X publié l'année dernière, même si le titre exact ne contient pas le nom du produit.”
Côté développement
Pour les profils techniques, le MCP ne remplace pas les outils classiques, mais accélère les phases de réflexion et de prototypage. Il permet d'explorer un schéma, tester des hypothèses ou ajuster des modèles sans écrire de code ni maîtriser immédiatement l'existant.
- Prototypage rapide de nouveaux modèles.
- Exploration d'une base existante sans connaître son historique.
- Migration fastidieuse de données.
“Explique-moi comment sont liées les collections projects, clients et invoices, et dis-moi où se trouve la source de vérité pour le statut de facturation.”
Les usages sont très diversifiés, ce n'est pas un moteur d'automatisation, ni un remplaçant de l'API. Le MCP est surtout utile pour explorer, prototyper et intervenir ponctuellement sur une instance. Dans ces cas précis, il remplit bien sa promesse.
À noter que Directus n'est pas le seul CMS à explorer ce type d'intégration. D'autres CMS comme Strapi ou Sanity proposent également des intégrations basées sur le protocole MCP.
