Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est en train de devenir rapidement la norme fondamentale pour la prochaine génération d’applications basées sur l’intelligence artificielle. Développé par Anthropic fin 2024 et publié en tant que standard ouvert, le MCP vise à résoudre un problème central dans l’écosystème de l’IA : comment connecter de manière transparente et sécurisée les grands modèles de langage (LLM) et les agents d’IA au vaste et en constante évolution domaine des données, des outils et des services du monde réel.
Anthropic explique qu’à mesure que les assistants d’IA et les grands modèles de langage qui les sous-tendent s’améliorent, ‘même les modèles les plus sophistiqués sont limités par leur isolement des données - coincés derrière des silos d’informations et des systèmes hérités. Chaque nouvelle source de données nécessite sa propre implémentation personnalisée, ce qui rend difficile la mise à l’échelle des systèmes véritablement connectés.’
Le MCP est la réponse d’Anthropic. L’entreprise affirme qu’il fournira une ‘norme universelle et ouverte pour connecter les systèmes d’IA aux sources de données, en remplaçant les intégrations fragmentées par un protocole unique.’
MCP : Un adaptateur universel pour les données de l’IA
Selon moi, le MCP est un adaptateur universel pour les données de l’IA. Comme le dit Aisera, une entreprise axée sur l’IA, vous pouvez considérer le MCP comme ‘le port USB-C de l’IA’. Tout comme l’USB-C a normalisé la façon dont nous connectons nos appareils, le MCP normalise la façon dont les modèles d’IA interagissent avec les systèmes externes. En d’autres termes, Jim Zemlin, directeur exécutif de la Linux Foundation, décrit le MCP comme ‘en train de devenir la couche de communication fondamentale pour les systèmes d’IA, comme l’a fait HTTP pour le Web.’
Plus précisément, le MCP définit un protocole standard basé sur JSON-RPC 2.0 qui permet aux applications d’IA d’appeler des fonctions, d’obtenir des données et d’utiliser des invites à partir de n’importe quel outil, base de données ou service compatible via une interface unique et sécurisée.
Architecture et composants du MCP
Il accomplit cela en suivant une architecture client-serveur avec plusieurs composants clés. Ce sont :
- Hôte (Host) : L’application basée sur l’IA qui a besoin d’accéder à des données externes (par exemple, Claude Desktop, un environnement de développement intégré (IDE), un chatbot).
- Client (Client) : Gère une connexion dédiée et avec état à un seul serveur MCP, en gérant la communication et la négociation des capacités.
- Serveur (Server) : Expose des fonctionnalités spécifiques via le protocole MCP - outils (fonctions), ressources (données) et invites, se connectant à des sources de données locales ou distantes.
- Protocole de base (Base protocol) : Une couche de messagerie standardisée (JSON-RPC 2.0) garantit que tous les composants communiquent de manière fiable et sécurisée.
Cette architecture transforme un ‘problème d’intégration M×N’ (où M applications d’IA doivent se connecter à N outils, nécessitant M×N connecteurs personnalisés) en un problème plus simple de ‘M+N’. Ainsi, chaque outil et application n’a besoin de prendre en charge le MCP qu’une seule fois pour être interopérable. Cela représente une véritable économie de temps pour les développeurs.
Comment fonctionne le MCP
Tout d’abord, lorsqu’une application d’IA démarre, elle lance un client MCP, chaque client se connectant à différents serveurs MCP. Ces clients négocient les versions et les capacités du protocole. Une fois la connexion établie avec le client, celui-ci interroge le serveur pour connaître les outils, les ressources et les invites disponibles.
Une fois la connexion établie, le modèle d’IA peut désormais accéder aux données et aux fonctions en temps réel du serveur, mettant ainsi à jour dynamiquement son contexte. Cela signifie que le MCP permet aux chatbots d’IA d’accéder aux données en direct les plus récentes, au lieu de s’appuyer sur des ensembles de données pré-indexés, des incorporations ou des informations mises en cache dans le LLM.
Par conséquent, lorsque vous demandez à l’IA d’effectuer une tâche (par exemple, ‘Quel est le prix le plus récent des vols de New York à Los Angeles ?’), l’IA achemine la demande via le client MCP vers le serveur concerné. Le serveur exécute ensuite la fonction, renvoie le résultat et l’IA intègre ces données les plus récentes dans votre réponse.
De plus, le MCP permet aux modèles d’IA de découvrir et d’utiliser de nouveaux outils au moment de l’exécution. Cela signifie que votre agent d’IA peut s’adapter à de nouvelles tâches et à de nouveaux environnements sans nécessiter de modifications importantes du code ou de réentraînement de l’apprentissage automatique (ML).
En bref, le MCP remplace les intégrations fragmentées et construites sur mesure par un protocole unique et ouvert. Cela signifie que les développeurs n’ont besoin d’implémenter le MCP qu’une seule fois pour connecter un modèle d’IA à n’importe quelle source de données ou outil compatible, réduisant ainsi considérablement la complexité de l’intégration et les frais de maintenance. Cela rend la vie des développeurs beaucoup plus facile.
Plus directement, vous pouvez utiliser l’IA pour générer du code MCP et résoudre les défis de mise en œuvre.
Avantages clés du MCP
Voici ce que le MCP offre :
Intégration standardisée et unifiée : Le MCP agit comme un protocole universel, permettant aux développeurs de connecter leurs services, API et sources de données à n’importe quel client d’IA (par exemple, chatbot, IDE ou agent personnalisé) via une interface unique et standardisée.
Communication bidirectionnelle et interactions riches : Le MCP prend en charge une communication bidirectionnelle sécurisée et en temps réel entre les modèles d’IA et les systèmes externes, permettant non seulement la récupération de données, mais également l’appel d’outils et l’exécution d’actions.
Extensibilité et réutilisation de l’écosystème : Une fois que vous avez implémenté le MCP pour un service, tout client d’IA conforme au MCP peut y accéder, favorisant ainsi un écosystème de connecteurs réutilisables et accélérant l’adoption.
Cohérence et interopérabilité : Le MCP applique des formats de requête/réponse JSON cohérents. Cela facilite le débogage, la maintenance et la mise à l’échelle des intégrations, quel que soit le service sous-jacent ou le modèle d’IA. Cela signifie également que l’intégration reste fiable même si vous changez de modèle ou ajoutez de nouveaux outils.
Sécurité renforcée et contrôle d’accès : Le MCP est conçu en tenant compte de la sécurité, prenant en charge le cryptage, le contrôle d’accès précis et l’approbation par l’utilisateur des opérations sensibles. Vous pouvez également auto-héberger les serveurs MCP, ce qui vous permet de conserver vos données en interne.
Réduction du temps de développement et de la maintenance : En évitant les intégrations fragmentées et ponctuelles, les développeurs peuvent gagner du temps sur la configuration et la maintenance continue, ce qui leur permet de se concentrer sur la logique applicative et l’innovation de plus haut niveau. De plus, la séparation claire entre la logique de l’agent et les fonctionnalités dorsales rend la base de code plus modulaire et plus facile à maintenir.
Adoption et perspectives d’avenir du MCP
Pour toute norme, la chose la plus importante est : ‘Les gens vont-ils l’adopter ?’ Quelques mois seulement après son lancement, la réponse est claire et forte : oui. OpenAI a ajouté sa prise en charge en mars 2025. Le 9 avril, Demis Hassabis, responsable de Google DeepMind, a exprimé son soutien. Sundar Pichai, PDG de Google, a rapidement approuvé. D’autres entreprises, dont Microsoft, Replit et Zapier, ont suivi le mouvement.
Il ne s’agit pas seulement de belles paroles. Une bibliothèque croissante de connecteurs MCP préconstruits est en train d’émerger. Par exemple, Docker a récemment annoncé qu’il prendrait en charge le MCP via son répertoire MCP. Moins de six mois après le lancement du MCP, ce répertoire contenait déjà plus de 100 serveurs MCP de sociétés telles que Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch et bien d’autres.
Outre ce qui est accessible via Docker, il existe déjà des centaines de serveurs MCP. Ces serveurs peuvent être utilisés pour les tâches suivantes :
- Chatbots de support client : Les assistants d’IA peuvent accéder aux données CRM, aux informations sur les produits et aux tickets de support en temps réel, fournissant ainsi une aide précise et contextuelle.
- Recherche d’IA d’entreprise : L’IA peut rechercher dans les référentiels de documents, les bases de données et le stockage en nuage, et lier les réponses à leurs documents sources correspondants.
- Outils de développement : Les assistants de codage peuvent interagir avec CVS et d’autres systèmes de contrôle de version, les systèmes de suivi des problèmes et la documentation.
- Agents d’IA : Bien sûr, les agents autonomes peuvent planifier des tâches en plusieurs étapes, effectuer des actions pour le compte des utilisateurs et s’adapter aux besoins changeants en tirant parti des outils et des données connectés au MCP.
La vraie question est de savoir à quoi le MCP ne peut pas être utilisé.
Le MCP représente un changement de paradigme : d’une IA statique et isolée à des systèmes profondément intégrés, conscients du contexte et capables d’agir. À mesure que le protocole mûrit, il sous-tendra une nouvelle génération d’agents et d’assistants d’IA qui peuvent raisonner, agir et collaborer en toute sécurité, efficacement et à grande échelle sur toute la gamme des outils et des données numériques.
Depuis la première explosion de l’IA générative en 2022, je n’ai pas vu de technologie se développer aussi rapidement. Mais ce à quoi cela me fait vraiment penser, c’est à l’émergence de Kubernetes il y a plus de dix ans. À l’époque, beaucoup pensaient qu’il y aurait une compétition dans les orchestrateurs de conteneurs, avec des programmes aujourd’hui pratiquement oubliés comme Swarm et Mesosphere. Je savais depuis le début que Kubernetes serait le gagnant.
Alors, je fais une prédiction dès maintenant. Le MCP sera la connectivité de l’IA, et il libérera tout le potentiel de l’IA dans l’entreprise, le cloud et au-delà.