Dans cet article, je partage mon approche pour construire des MVP robustes, évolutifs, et prêts au déploiement dès le premier jour — en tirant parti des frameworks modernes et du développement assisté par IA.
La Stack MVP Moderne
Après plusieurs projets, j’ai convergé vers une stack qui maximise la vélocité sans sacrifier la qualité production :
| Couche | Technologie | Pourquoi |
|---|---|---|
| Framework | Next.js 16 (App Router) | Un framework front moderne et standard |
| API | tRPC v11 + React Query | Typage de bout en bout, rapide à setup et robuste pour des évolutions futures |
| Base de données | Supabase (PostgreSQL) | Le choix idéal pour du MVP sans avoir à setup Docker ou un système d’authentification |
| Paiements | Stripe Checkout | Standard et fonctionne out of the box |
| UI | shadcn/ui + Tailwind CSS v4 | Pour un design professionnel et très flexible à modifier |
| Déploiement | Vercel | Pas de serveur à gérer, un free tier généreux |
Cette combinaison élimine des catégories entières de décisions et de boilerplate, vous permettant de vous concentrer sur la logique métier.
Développement Assisté par IA avec Claude Code
L’un des multiplicateurs de productivité les plus significatifs dans mon workflow est Claude Code — un assistant IA qui comprend le contexte complet du projet et peut exécuter des tâches de manière autonome.
Les Serveurs MCP : Le Game Changer
Ce qui distingue cette approche, c’est l’intégration des serveurs Model Context Protocol (MCP). Ils permettent à l’IA d’interagir directement avec les services externes :
- Supabase MCP — Interroger les bases de données, appliquer les migrations, gérer les schémas directement depuis la conversation
- Stripe MCP — Rechercher des clients, lister les produits, débugger les flux de paiement sans changer de contexte
- Vercel MCP — Déployer, consulter les logs, gérer les variables d’environnement
En pratique, vous décrivez simplement ce dont vous avez besoin (“crée une table purchases avec des policies RLS pour l’accès utilisateur”), et l’IA analyse votre schéma existant, génère la migration appropriée, l’applique via le MCP Supabase, et vérifie que tout fonctionne — le tout sans quitter votre éditeur.
Cette intégration étroite signifie moins de changements de contexte, moins d’erreurs de copier-coller, et des cycles d’itération plus rapides.
Quand l’IA Excelle (et Quand Elle Ne Suffit Pas)
L’IA est particulièrement efficace pour :
- La génération de boilerplate — Opérations CRUD, routes API, définitions de types
- Le code d’intégration — Connecter les services (webhooks Stripe, auth Supabase)
- Le debugging — Analyser les logs, tracer les problèmes à travers la stack
- La documentation — Générer les types, docs API, fichiers README
Le jugement humain reste critique pour :
- Les décisions d’architecture — Choisir les bonnes abstractions
- La logique métier — Comprendre les besoins utilisateurs
- La revue de sécurité — Valider le code généré par l’IA
- Les décisions UX — Ce que le produit doit réellement faire
Supabase — Le raccourci backend
Pour un MVP, le tier gratuit de Supabase est largement suffisant. Il fournit tout ce qu’il faut pour livrer rapidement sans se soucier des coûts d’infrastructure au départ.
Pourquoi Supabase ?
Si avoir un backend et une base Postgres dédiés restent pertinents dans de nombreux cas, Supabase permet de déployer très rapidement une plateforme utilisateur sans avoir à gérer des tâches techniques comme l’authentification ou l’entretien du base de données. En combinaison avec le Serveur MCP, le setup est immédiat et la gestion devient beaucoup plus rapide.
| Fonctionnalité | Ce que vous obtenez |
|---|---|
| Authentification | Magic links, providers OAuth, gestion de sessions — pas besoin de coder sa propre auth |
| Postgres hébergé | Une vraie base de données avec Row Level Security, pas une abstraction NoSQL propriétaire |
| Stockage objet | Buckets compatibles S3 pour les fichiers uploadés |
| Système d’emails | Templates d’emails intégrés pour les flows d’authentification (faciles à modifier) |
| Vector DB | Extension pgvector prête à l’emploi pour les embeddings IA si besoin plus tard |
Développement local
Ce que j’apprécie le plus : Supabase tourne en local via Docker. On obtient une réplique complète de la stack de production en local — base de données, auth, storage..
Cette approche local-first rend l’itération sur le schéma de base de données indolore.
Intégration des Paiements avec Stripe
Pour un MVP, Stripe Checkout est le chemin le plus rapide vers l’acceptation de paiements — et c’est souvent suffisant même pour un produit mature.
Pipeline de Déploiement
Avec Vercel, le déploiement devient presque invisible — et c’est exactement ce qu’on veut pour un MVP où chaque minute compte.
Le workflow est minimaliste mais puissant :
- Push sur main → Déploiement automatique en production
- Push sur une branche → URL de preview générée instantanément
- Ouverture d’une PR → L’URL de preview apparaît dans les commentaires
Pourquoi Vercel excelle pour les MVPs :
- Zero configuration — Détection automatique de Next.js, installation des dépendances, build optimisé
- Preview URLs — Chaque branche a son environnement isolé. Parfait pour montrer une feature à un client ou tester une intégration
- Rollbacks en un clic — Une mise en prod qui casse quelque chose ? Retour à la version précédente en 30 secondes
- Variables d’environnement par contexte — Dev, preview, et production ont chacun leurs propres secrets
Pour la validation continue, une simple configuration GitHub Actions suffit : linting et build à chaque push. Si le build passe, Vercel déploie. Simple, efficace, et ça évite de merger du code buggé.
Résumé du Workflow de Développement
- Définir le modèle de données → Migrations Supabase
- Construire l’API → Procédures tRPC avec validation Zod
- Créer l’UI → Composants shadcn/ui avec Tailwind
- Ajouter les paiements → Stripe Checkout + webhooks
- Déployer → Push sur main, Vercel s’occupe du reste
Avec l’assistance IA qui gère le boilerplate et le code d’intégration, l’attention reste sur ce qui compte : construire les fonctionnalités dont les utilisateurs ont vraiment besoin.
En combinant les bons outils avec le développement assisté par IA, livrer un MVP de qualité production est plus rapide que jamais — sans faire de compromis sur la sécurité ou la qualité du code.
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