En bref
Oui, c'est confirmé : ServiceNow propose désormais un support natif du Model Context Protocol (MCP), dans les deux sens.
Avec le MCP Server Console, une instance ServiceNow devient un serveur MCP que Claude, Microsoft Copilot ou tout autre client MCP compatible peut appeler. Avec le client MCP d'AI Agent Studio, les agents IA de ServiceNow peuvent à leur tour utiliser des serveurs MCP externes.
La fonctionnalité est apparue avec la release Zurich et s'est considérablement enrichie depuis. Elle est puissante mais encadrée : le MCP Server Console nécessite les prérequis et entitlements Now Assist correspondants, fonctionne avec des serveurs distants, utilise des transports HTTP compatibles MCP plutôt que Stdio, et ne supporte pas encore toutes les primitives du protocole MCP.
Il faut également distinguer les limites du MCP Server Console de celles de l'ensemble de l'écosystème MCP de ServiceNow : les différentes briques ServiceNow n'offrent pas toutes exactement les mêmes capacités.
MCP en deux minutes
MCP est un protocole ouvert qui standardise la façon dont une IA découvre et appelle des « outils » externes. Au lieu d'écrire une intégration spécifique pour chaque assistant, on expose une fois ses capacités sur un serveur MCP, et tout client compatible peut les utiliser.
Un serveur MCP peut exposer trois types de primitives :
Outils (tools) : des fonctions que l'IA peut exécuter (chercher un incident, lancer une opération, déclencher un processus).
Ressources : des données que le client peut lire comme contexte.
Prompts : des modèles d'instructions réutilisables.
Pour le MCP Server Console, le point important est que les primitives MCP exposées comme outils sont aujourd'hui au cœur de l'intégration : les Resources et Prompts MCP ne sont pas supportés par cette brique.
Cela ne signifie toutefois pas que « ServiceNow ne supporte que les tools » dans tout son écosystème MCP. D'autres composants, notamment autour du Universal MCP Client de Workflow Data Fabric, peuvent proposer des capacités différentes.
Ce que ServiceNow propose
L'offre repose sur plusieurs briques complémentaires.
1. MCP Server Console - ServiceNow comme serveur
Un administrateur crée un ou plusieurs serveurs MCP sur l'instance, leur associe des outils et configure leur authentification.
Chaque serveur expose un endpoint MCP auquel un client compatible peut se connecter.
Un serveur Quickstart préconfiguré (sn_mcp_server_default) est fourni avec quatre outils permettant notamment de rechercher et résumer des incidents et des cas. La console permet également de créer des MCP Apps, qui peuvent associer une interface interactive à certains outils.
Les outils peuvent être construits à partir de différents artefacts de la plateforme. Au fil des versions, ServiceNow a étendu cette liste.
Type d'outil | Ce que l'IA peut faire | Condition |
|---|---|---|
Now Assist skill | Générer du contenu IA, par exemple un résumé ou une rédaction | Skill existant ; certaines évolutions du skill nécessitent de recréer l'outil |
Subflow | Déclencher un processus métier synchrone | Subflow compatible et activé pour l'IA dans Flow Designer |
Action | Lancer une opération unitaire de Flow Designer | Selon l'Action exposée |
Scripted REST API | Lire ou modifier des données via une API | GET, POST et PUT pour les Scripted REST tools ; OpenAPI requis pour POST/PUT |
Knowledge Graph | Interroger des données en tenant compte de leurs relations | Selon le graphe disponible |
AI Search | Rechercher des informations à l'aide des capacités AI Search | Disponible dans les versions récentes de MCP Server Console |
Playbook | Exécuter ou exploiter des capacités issues des Playbooks | Disponible dans les versions récentes de MCP Server Console |
Cette évolution est importante : le MCP Server Console n'est plus limité aux cinq types d'outils disponibles dans ses premières versions.
2. Client MCP dans AI Agent Studio - ServiceNow comme client
Dans l'autre sens, les agents IA de ServiceNow peuvent utiliser des serveurs MCP externes.
Un serveur MCP externe peut être ajouté dans AI Agent Studio afin que ses outils deviennent disponibles aux agents Now Assist.
Selon la configuration, l'authentification peut notamment utiliser OAuth, une clé API ou un alias de connexion. Un MID Server peut également intervenir dans certains scénarios d'intégration.
Cela permet par exemple à un agent ServiceNow de compléter une tâche en utilisant les capacités d'un outil externe : système interne, SaaS ou autre plateforme exposant un serveur MCP.
3. AI Gateway dans AI Control Tower - gouvernance
AI Gateway constitue la couche de gouvernance autour des connexions et du trafic IA.
Il permet notamment de surveiller les connexions, contrôler le trafic, appliquer des politiques et contribuer à la détection de risques liés aux données ou aux outils.
Pour un environnement de production, cette couche devient particulièrement intéressante lorsque les serveurs MCP permettent non seulement de lire des informations mais aussi d'exécuter des actions dans ServiceNow.
Il faut toutefois distinguer recommandation de gouvernance et prérequis technique : AI Gateway n'est pas simplement une condition obligatoire pour faire fonctionner MCP Server Console.
Ce qu'on peut faire concrètement
Le scénario type est simple : un utilisateur pose une question à son assistant habituel, et l'assistant peut utiliser un outil MCP pour agir dans ServiceNow sans que l'utilisateur ouvre directement l'instance.
Quelques exemples réalistes :
Support IT depuis Claude ou Copilot. « Résume-moi l'incident INC0012345 et dis-moi où il en est » : les outils Quickstart permettent notamment de rechercher et résumer des incidents.
Service client. Un agent retrouve les cas ouverts d'un client et obtient un résumé avant un appel, grâce aux outils de cas.
Libre-service employé. « Demande-moi un nouvel écran » ou « demande un accès à tel outil » : un outil MCP peut déclencher un processus métier ou un Subflow adapté.
Il faut toutefois faire attention à une limite importante : les Subflows exposés comme outils MCP doivent être compatibles avec une exécution synchrone. Un Subflow qui attend une approbation humaine, contient une étape d'attente ou dépend d'une exécution asynchrone ne peut pas simplement être exposé comme un unique outil MCP qui resterait ouvert jusqu'à la fin du processus.
Analyse d'impact. « Quels services dépendent de ce serveur ? Qui en est responsable ? » : les capacités de Knowledge Graph peuvent exploiter les relations entre CI, services et autres données.
Mise à jour de données métier. Une Scripted REST API exposée comme outil MCP peut permettre de créer ou modifier certaines données via POST ou PUT.
Recherche augmentée. Les outils AI Search permettent d'exposer les capacités de recherche de ServiceNow à un client MCP.
Automatisation métier. Les Playbooks peuvent également être exposés dans les versions récentes du MCP Server Console.
Agents ServiceNow qui sortent de la plateforme. Dans l'autre sens, un agent Now Assist peut appeler un serveur MCP externe pour compléter son travail avec des capacités qui ne sont pas disponibles nativement dans ServiceNow.
Combien d'outils mettre sur un serveur ?
ServiceNow recommande de partir du cas d'usage métier, et non simplement de regrouper un maximum de fonctionnalités sur un même serveur.
Une cible confortable se situe généralement autour de 5 à 8 outils. Entre 8 et 12 outils, cela peut encore rester raisonnable. Lorsque le nombre devient beaucoup plus important, il peut être préférable de séparer les capacités en plusieurs serveurs correspondant à des cas d'usage distincts.
L'objectif est de permettre au modèle de choisir facilement le bon outil. Un catalogue trop large ou des descriptions imprécises peuvent augmenter les risques de mauvais choix et consommer inutilement la fenêtre de contexte du modèle.
La description des outils est donc aussi importante que leur implémentation technique.
Mise en place
Il faut une instance disposant des prérequis ServiceNow nécessaires, ainsi que les applications et entitlements Now Assist requis.
Les étapes générales sont les suivantes :
Vérifier la version. Les fonctionnalités disponibles dépendent fortement de la version et du patch de MCP Server Console. Les premières versions nécessitaient notamment certains niveaux de patch Zurich ou Australia ; les versions plus récentes ont ajouté de nouvelles capacités.
Installer les prérequis. Activer les applications Now Assist nécessaires, le Generative AI Controller et MCP Server Console (
sn_mcp_server) selon les prérequis de la version utilisée.Attribuer les rôles. Les rôles d'administration MCP permettent de créer et gérer les serveurs et les outils. Les rôles de gouvernance permettent de gérer les fonctions correspondantes dans AI Control Tower.
Créer le serveur et ses outils. Un serveur doit exposer au moins un outil. Pour chaque outil, on définit notamment les paramètres exposés au client et les annotations appropriées.
Configurer l'authentification. MCP Server Console peut utiliser OAuth. Les versions récentes proposent également des mécanismes destinés à simplifier l'enregistrement des clients, notamment le Client ID Metadata Document (CIMD).
Configurer le client MCP. Le client utilise l'URL du serveur et le mécanisme d'authentification configuré pour découvrir les outils puis les appeler.
Côté sécurité, les appels aux outils doivent respecter les mécanismes de sécurité de ServiceNow applicables au scénario : ACL, rôles et sécurité au niveau des champs.
Pour les scénarios autonomes, il faut également réfléchir à l'identité utilisée pour exécuter les actions et aux privilèges qui lui sont accordés.
Les limites à connaître
Le MCP Server Console couvre une partie importante du protocole MCP, mais pas encore toutes ses possibilités.
Domaine | Limite | Conséquence pratique |
|---|---|---|
Primitives MCP | Resources et Prompts MCP non supportés par MCP Server Console | Les capacités exposées par cette brique passent principalement par les tools |
Type de serveur | Serveurs MCP distants | Un serveur local directement intégré via Stdio ne peut pas être utilisé comme tel |
Transport | HTTP compatible avec MCP ; Stdio non supporté par MCP Server Console | Les clients qui ne parlent que Stdio ne peuvent pas se connecter directement |
Enregistrement des clients | Dynamic Client Registration (DCR) non supporté | L'enregistrement reste contrôlé côté ServiceNow ; CIMD et les assistants d'enregistrement simplifient toutefois le processus |
OAuth | Certaines méthodes, notamment OAuth Client Credentials, dépendent encore des capacités/version du produit | Les intégrations machine-à-machine doivent être vérifiées au cas par cas |
Subflows | Les Subflows asynchrones ou comportant des étapes d'attente ne sont pas éligibles | Les processus longs ou avec human-in-the-loop doivent être conçus différemment |
REST API | Les Scripted REST tools du MCP Server Console supportent GET, POST et PUT | DELETE et PATCH ne sont pas disponibles comme opérations Scripted REST MCP dans ce contexte |
Skills | Certaines modifications d'un skill ne sont pas automatiquement répercutées dans un outil déjà créé | Il peut être nécessaire de recréer l'outil après évolution du skill |
Débit | Des mécanismes de rate limiting et de throttling existent | Le trafic MCP peut être contrôlé et surveillé ; il ne faut plus considérer le rate limiting comme totalement non configurable |
Versions | Les capacités dépendent fortement de la version de MCP Server Console | Une instance ancienne peut ne pas disposer des types d'outils ou fonctions les plus récents |
Licence | Les fonctionnalités MCP Server Console dépendent des prérequis et entitlements Now Assist | Il faut vérifier les droits/licences disponibles avant un déploiement |
Des limites qui évoluent rapidement
L'une des particularités de MCP dans ServiceNow est la vitesse à laquelle le produit évolue.
Les premières versions se concentraient principalement sur les Now Assist Skills. Les versions suivantes ont ajouté les Knowledge Graph, Subflows, Actions et Scripted REST APIs, puis d'autres capacités comme AI Search et Playbooks, ainsi que des fonctions de gouvernance, de monitoring et de gestion des clients.
Il faut donc éviter de considérer une liste de limitations comme définitive.
Pour un projet réel, la bonne approche consiste à vérifier la version exacte de MCP Server Console installée sur l'instance et les release notes correspondantes.
Les vrais points de vigilance
Au-delà des limitations techniques, deux sujets méritent une attention particulière.
1. La conception des outils
Un serveur MCP n'est pas meilleur simplement parce qu'il expose beaucoup d'outils.
Des outils trop génériques, mal nommés ou mal décrits peuvent conduire le modèle à choisir une mauvaise action. À l'inverse, des outils bien délimités, avec des descriptions précises et des paramètres clairement définis, facilitent le raisonnement du modèle.
Il est donc préférable de concevoir le serveur autour d'un cas d'usage métier plutôt que de transformer toute l'instance ServiceNow en un énorme catalogue d'outils.
2. Le droit d'écrire dans ServiceNow
Donner à une IA la possibilité de simplement lire un incident n'a pas le même niveau de risque que lui permettre de :
créer un enregistrement ;
modifier une donnée métier ;
déclencher un processus ;
lancer une automatisation ;
exécuter une action potentiellement destructive.
Les outils d'écriture doivent donc être conçus avec une véritable stratégie de gouvernance : permissions minimales, identité appropriée, traçabilité, contrôle des données sensibles et supervision des outils.
C'est précisément dans ce type de scénario que les capacités d'AI Gateway et d'AI Control Tower deviennent particulièrement importantes.
Conclusion
Le MCP de ServiceNow transforme progressivement l'instance en une plateforme de capacités que des assistants et agents IA peuvent découvrir et utiliser, tout en conservant les mécanismes de sécurité et de gouvernance de la plateforme.
Le plus intéressant est que l'intégration fonctionne dans les deux sens :
ServiceNow comme serveur MCP : Claude, Copilot ou un autre client peut utiliser des capacités ServiceNow ;
ServiceNow comme client MCP : les agents Now Assist peuvent utiliser des capacités exposées par des systèmes externes.
Pour commencer, le plus simple est de tester le serveur Quickstart avec des opérations de lecture, puis d'ajouter progressivement des outils métier plus puissants.
Mais il faut garder en tête que MCP Server Console n'est pas encore une implémentation complète de toutes les primitives MCP. Les Resources et Prompts ne sont notamment pas disponibles dans cette brique, Stdio n'est pas supporté, le Dynamic Client Registration n'est pas disponible et certaines limitations dépendent encore de la version installée.
Surtout, les capacités évoluent rapidement. Une limitation valable dans une version peut disparaître quelques mois plus tard.
La bonne question n'est donc plus seulement « Est-ce que ServiceNow supporte MCP ? », mais plutôt :
Quelle partie de MCP, dans quelle brique ServiceNow, avec quelle version et avec quel niveau de gouvernance ?
C'est cette distinction qui permet de comprendre réellement ce qu'il est possible de construire avec MCP et ServiceNow en 2026.
Sources
Exploring MCP Server Console - documentation officielle ServiceNow
Configuring MCP Server Console - documentation officielle ServiceNow
Create a tool for an MCP server - documentation officielle ServiceNow
Configure an MCP client to connect to an MCP server - documentation officielle ServiceNow
Add an MCP server in AI Agent Studio - documentation officielle ServiceNow
AI Gateway - documentation officielle ServiceNow
MCP Server Console release notes - Brazil - documentation officielle ServiceNow
MCP Server Console release notes - Zurich - documentation officielle ServiceNow
MCP Server Console FAQ - ServiceNow Community
What's new in MCP Server Console ServiceNow Community
Designing your first custom ServiceNow MCP server - ServiceNow Community
Action Fabric: MCP Server, MCP Client and A2A explained - ServiceNow Community
Server concepts - documentation officielle Model Context Protocol