Mistral AI lance « Connectors » dans Studio, avec un accès API/SDK et des flux intégrant l'humain

**Jade Emy** · 16/04/2026, 17h17

Mistral AI lance « Connectors » dans Studio, avec un accès API/SDK et des flux intégrant l'intervention humaine, afin de permettre aux développeurs de créer des applications d'IA personnalisées

Mistral AI a lancé « Connectors » dans Studio, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives aux développeurs pour créer des applications d'IA personnalisées qui exploitent les données d'entreprise. Suite à cette mise à disposition, les développeurs peuvent invoquer directement des outils avec un contrôle précis, éliminant ainsi les étapes d'authentification pendant les phases de test et d'itération. Tous les connecteurs sont enregistrés de manière centralisée et peuvent être utilisés au sein des applications Mistral, notamment Le Chat et AI Studio. De plus, les connecteurs sont disponibles via l'API Conversation, l'API Completions et le SDK Agent.

Mistral AI est une entreprise française fondée en avril 2023, spécialisée dans l'intelligence artificielle générative. Elle développe de grands modèles de langages open source et propriétaires. Elle a été cofondée par Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix. Durant sa première année d'existence, elle réalise trois levées de fonds successives, d'un montant total de plus d'un milliard d'euros. Sa dernière levée en septembre 2025 la valorise à plus de onze milliards d'euros. Mistral est considérée comme l'un des leaders européens de l'intelligence artificielle (IA).

Récemment, Mistral AI a lancé « Connectors » dans Studio, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives aux développeurs pour créer des applications d'IA personnalisées qui exploitent les données d'entreprise. Tous les connecteurs intégrés et les protocoles de contexte de modèle (MCP) personnalisés sont désormais accessibles via l'API et le kit de développement logiciel (SDK), ce qui simplifie l'intégration dans les modèles et les appels d'agents.

Suite à cette mise à disposition, les développeurs peuvent invoquer directement des outils avec un contrôle précis, éliminant ainsi les étapes d'authentification pendant les phases de test et d'itération. Des flux d'approbation avec intervention humaine ont également été introduits, permettant aux équipes d'insérer des étapes de révision et de confirmation sécurisées avant l'exécution des outils, ce qui répond aux besoins en matière de gouvernance et de conformité.

La gestion programmatique est désormais prise en charge, permettant aux utilisateurs de créer, modifier, répertorier et supprimer des connecteurs, ainsi que de répertorier ou d'exécuter leurs outils associés. Tous les connecteurs sont enregistrés de manière centralisée et peuvent être utilisés au sein des applications Mistral, notamment Le Chat et AI Studio. De plus, les connecteurs sont disponibles via l'API Conversation, l'API Completions et le SDK Agent. Cela facilite les workflows complexes et l'intégration de systèmes tels que les plateformes de gestion de la relation client (CRM), les bases de connaissances et les outils de productivité.

S'appuyant sur cette architecture, chaque connecteur est packagé en tant qu'entité réutilisable à l'aide du protocole MCP. Une fois enregistré, il devient détectable et disponible pour tous les agents, workflows et conversations sans nécessiter de logique d'intégration supplémentaire.

Voici l'annonce de Mistral AI :

Reliez les points : développez avec des MCP intégrés et personnalisés dans Studio

Nous lançons aujourd’hui les connecteurs dans Studio afin de permettre aux développeurs de créer des applications d’IA hautement personnalisées, fondées sur les données d’entreprise. Tous les connecteurs intégrés, ainsi que les MCP personnalisés, sont désormais disponibles via l’API/SDK pour être utilisés avec tous les appels de modèles et d’agents.

Nous introduisons également l'appel direct d'outils, offrant aux développeurs un contrôle précis sur la manière et le moment où les outils sont invoqués, sans que des barrières d'authentification ne viennent entraver les tests et les itérations. De plus, vous pouvez désormais mettre en place des flux d'approbation avec intervention humaine, permettant une révision et une confirmation sécurisées avant l'exécution de l'outil, garantissant ainsi à la fois flexibilité et gouvernance.

- Accès programmatique pour créer, modifier, répertorier et supprimer vos connecteurs, mais aussi pour répertorier leurs outils et les exécuter directement.

- Tous les connecteurs sont enregistrés de manière centralisée, ce qui les rend disponibles dans toutes les applications Mistral : LeChat et AI Studio (Vibe sera bientôt disponible).

- L'utilisation via l'API Conversation, l'API Completions et le SDK Agent permet désormais de faciliter les workflows complexes et l'intégration avec des systèmes d'entreprise tels que les CRM, les bases de connaissances et les outils de productivité.

Des intégrations qui résident dans la plateforme, pas dans votre code

La création d'agents IA d'entreprise devient plus facile. Le plus difficile, c'est tout ce qui les entoure : trouver la bonne documentation API, écrire et maintenir les fonctions des outils, créer des intégrations, configurer OAuth, gérer l'actualisation des jetons et déboguer les cas limites comme une pagination défectueuse.

De ce fait, les équipes ne cessent de reconstruire la même couche d'intégration. Même au sein d'une même entreprise, des intégrations similaires sont souvent mises en œuvre à plusieurs reprises dans du code arbitraire, ce qui entraîne des risques de sécurité, un manque de visibilité sur le trafic et une duplication du travail.

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Un connecteur résout ce problème en regroupant une intégration au sein d'une seule entité réutilisable grâce au protocole MCP.

Code :

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my_connector = client.beta.connectors.create(
    name="salesforce-crm",
    description="Salesforce CRM — accounts, contacts, opportunities",
    server="https://your-mcp-server.internal/salesforce",
    visibility="shared_workspace",
    oauth_config={
        "client_id": os.environ["SALESFORCE_CLIENT_ID"],
        "scopes": ["read_accounts", "read_contacts"],
        "redirect_uri": "https://your-app.internal/oauth/callback",
    },
)

Une fois enregistré, le connecteur MCP personnalisé est détectable, géré et surveillé dans Studio ; il devient ainsi un outil natif pour toute conversation, tout agent ou tout flux de travail, sans qu'il soit nécessaire de réécrire la logique d'intégration, de réimplémenter l'authentification ou de le dupliquer d'une équipe à l'autre. Configurez-le une seule fois, et utilisez-le en permanence, partout. Pour associer un connecteur à une conversation, une seule ligne suffit :

Code :

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response = client.beta.conversations.start_async(
    model="mistral-medium-latest",
    inputs="Which enterprise accounts renewed last quarter?",
    tools=[{"type": "connector", "connector_id": "salesforce-crm"}],
)

Un chemin de référence exécutable

Construisons un agent pour un workflow en plusieurs étapes basé sur le raisonnement à partir de différentes sources, grâce à la connectivité sécurisée de l'agent à GitHub, au contenu et à la documentation des dépôts publics, ainsi qu'aux données en temps réel provenant du Web. L'agent peut comprendre l'intention, analyser le code et proposer des modifications, en plus d'autres cas d'utilisation courants tels que la génération de tests, la refactorisation, l'identification d'inefficacités, de bogues ou de vulnérabilités.

Prérequis

Code :

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pip install mistralai
export MISTRAL_API_KEY="your-api-key"
client = Mistral(api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"])

1 - Créer un connecteur pour un MCP distant public

Pour interroger et explorer les bases de code, nous utiliserons le serveur distant DeepWiki qui fournit une interface MCP vers le point de terminaison de l'API/de l'outil. De cette manière, l'agent peut explorer le contenu et la documentation sans avoir à extraire manuellement les documents ni à charger des dépôts entiers.

Code :

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my_custom_mcp = client.beta.connectors.create_async(
    name="my_deepwiki",
    description="DeepWiki MCP for code repository exploration",
    server="https://mcp.deepwiki.com/mcp",
    visibility="shared_workspace",
)

L'enregistrement unique du serveur MCP permet aux utilisateurs de le réutiliser dans toutes les conversations, tous les agents ou tous les appels d'outils directs. Il s'agit du point d'entrée pour tout flux MCP personnalisé. Pour un exemple complet de la gestion des connecteurs intégrés et personnalisés, consultez le guide pratique : Gestion des connecteurs.

2 - Créer un agent

L'agent doit également pouvoir se connecter à GitHub et au Web ; les utilisateurs n'ont pas besoin de créer ces connecteurs, car ils sont déjà intégrés à Mistral.

Notez qu'un connecteur peut exposer des dizaines d'outils. Si les utilisateurs souhaitent exclure des actions potentiellement préjudiciables, tool_configuration contrôle la disponibilité des outils sans modifier le connecteur lui-même. Vous trouverez plus de détails dans le guide pratique : Utilisation des connecteurs dans les conversations.

Code :

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my_agent = client.beta.agents.create_async(
    name="deepwiki_agent",
    description="Agent for code repository exploration",
    model="mistral-small-latest",
    instructions="""\ You are an Open-Source Software Auditor. \
When asked to vet a library or repository, you MUST perform ALL of the following tasks:
 
## Final verdict
Based on all three analyses, give a clear recommendation:
- **SAFE TO ADOPT** — no major concerns
- **ADOPT WITH CAUTION** — some concerns to be aware of
- **AVOID** — significant risks identified
 
Always be thorough and cite your sources.\
""",
    tools=[
        {"type": "web_search"},
        {
            "type": "connector",
            "connector_id": "github",
            "tool_configuration": {"exclude": ["delete_file"]},
        },
        {"type": "connector", "connector_id": "my_custom_mcp.name"},
    ],
)
 
response = await client.beta.conversations.start_async(
    agent_id=my_agent.id,
    inputs=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Please perform full audit on repo pallets/flask",
        }
    ],
)

Appel direct d'outils

Tous les workflows n'ont pas besoin que le modèle décide quand et comment les outils sont invoqués. Pour une expérience plus déterministe, les utilisateurs peuvent désormais appeler les connecteurs directement.

Code :

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result = await client.beta.connectors.call_tool_async(
        connector_id="my_deepwiki",
        tool_name="read_wiki_structure",
        arguments={"repoName": "sqlite/sqlite"},
    )
 print(f"Tool output:\n{result.content}")

Ceci est particulièrement utile pour le débogage et l'automatisation de type pipeline, ce qui limite l'ambiguïté. Pour le modèle complet, consultez le guide pratique : Appel d'outils via les connecteurs.

Quand un intervenant humain doit être impliqué

Certaines actions ne doivent pas être exécutées sans autorisation explicite. requires_confirmation suspend l'exécution et rend le contrôle à votre application avant que l'outil ne s'exécute :

Code :

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{
   "type": "connector",
   "connector_id": "gmail",
   "tool_configuration": {
       "include": ["gmail_search"],
       "requires_confirmation": ["gmail_search"]
   }
}

Le modèle propose, l'application utilisateur décide de poursuivre ou non. La frontière entre le jugement de l'IA et celui de l'humain est explicite et codée. Pour le flux d'autorisation complet, y compris l'appel d'outil en attente et l'étape de reprise, consultez le guide pratique : Confirmation avec intervention humaine.