MCP : Un nouvel avenir pour l'IA Agent

L’année 2025 marque une étape cruciale où les agents IA passent du stade théorique à des outils pratiques. Les innovations telles que Claude 3.7 d’Anthropic, qui excelle dans les tâches de codage, et les communautés open-source qui permettent des fonctionnalités complexes via les opérations de navigateur, mettent en évidence un changement significatif. Les capacités de l’IA évoluent au-delà de la simple conversation vers une exécution active. Cependant, un défi fondamental demeure : comment garantir que ces agents intelligents interagissent avec le monde réel de manière efficace et sécurisée ? En novembre 2024, Anthropic a introduit le Model Context Protocol (MCP), un protocole open-source standardisé destiné à révolutionner le développement et l’application des agents IA en fournissant une interface unifiée pour que les grands modèles de langage (LLM) se connectent à des outils et des sources de données externes. Dans les quatre mois suivant son lancement, MCP avait recueilli le soutien de plus de 2000 serveurs.

Comprendre le MCP

Définition et Origines

MCP, ou Model Context Protocol, est un protocole standardisé introduit par Anthropic en novembre 2024. Il aborde l’interaction fragmentée entre les modèles d’IA et les outils et données externes. Souvent comparé à un “USB-C pour l’IA”, MCP offre une interface unifiée qui permet aux agents IA d’accéder de manière transparente à des ressources externes telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, des sites Web et des API sans avoir besoin de code d’adaptation complexe et personnalisé pour chaque outil.

Si les API sont le langage universel de l’Internet, connectant les serveurs et les clients, alors le MCP est le langage unificateur des outils d’IA, comblant le fossé entre les agents intelligents et le monde réel. Il permet à l’IA de manipuler les outils grâce au langage naturel, tout comme les humains utilisent les smartphones. Les tâches évoluent de simples requêtes comme “Dis-moi la météo d’aujourd’hui” à des opérations complexes telles que “Vérifie la météo et rappelle-moi de prendre un parapluie” ou “Génère un modèle 3D et télécharge-le sur le cloud.”

Vision Centrale : Le MCP vise à améliorer l’efficacité et à donner aux agents IA la capacité d’aller au-delà de la compréhension pour passer à une action tangible. Cela permet aux développeurs, aux entreprises et même aux utilisateurs non techniques de personnaliser les agents intelligents, ce qui en fait un pont entre l’intelligence virtuelle et le monde physique.

La création du MCP n’était pas accidentelle. Anthropic, fondée par d’anciens membres d’OpenAI, a reconnu les limitations des LLM, qui sont souvent confinés à des “silos d’information”, avec des connaissances limitées à leurs données d’entraînement et un manque d’accès en temps réel à l’information externe. Suite au succès des modèles dela série Claude en 2024, Anthropic a réalisé la nécessité d’un protocole universel pour libérer tout le potentiel de l’IA. La publication en open-source du MCP a rapidement gagné du terrain. En mars 2025, plus de 2000 serveurs MCP développés par la communauté étaient en ligne, couvrant des scénarios allant de la gestion de fichiers à l’analyse de la blockchain, avec plus de 300 projets GitHub impliqués et un taux de croissance de 1200 %. Le MCP n’est pas seulement un protocole technique, mais un cadre de collaboration axé sur la communauté.

Le MCP pour l’Utilisateur Quotidien

Pour les utilisateurs individuels, le MCP agit comme une “clé magique” de l’IA, rendant les outils intelligents complexes accessibles et conviviaux. Il permet aux individus de commander l’IA en utilisant le langage naturel pour effectuer des tâches quotidiennes sans nécessiter de connaissances en programmation. Imaginez que vous demandez à Claude d’”Organiser mon emploi du temps et de me rappeler les réunions de demain”. MCP se connecte automatiquement aux calendriers, aux e-mails et aux outils de rappel, en effectuant la tâche en quelques secondes. Ou, considérez de dire : “Aide-moi à concevoir une carte d’anniversaire.” MCP fait appel à un serveur de conception (comme Figma), génère une carte personnalisée et l’enregistre dans le cloud. Pour les utilisateurs non techniques, le MCP fonctionne comme un super-assistant invisible, transformant les opérations fastidieuses en conversations simples, faisant de la technologie un véritable service à la vie.

• Compréhension Simple : Le MCP agit comme un assistant intelligent, améliorant votre aide IA de “simplement bavarder” à “faire les choses”, vous aidant à gérer les fichiers, à planifier votre vie et même à créer du contenu.
• Valeur Réelle : Il transforme l’IA d’une technologie inaccessible en un assistant personnel de la vie, en économisant du temps, en améliorant l’efficacité et en protégeant la vie privée.

Scénarios Plus Larges : Des Tâches Ménagères à la Créativité

Le MCP est plus qu’un simple outil ; il représente un changement de style de vie, permettant à chacun de “personnaliser” son assistant IA sans avoir besoin de services professionnels coûteux. Pour les personnes âgées, le MCP peut simplifier les opérations - dire “Rappelle-moi de prendre mes médicaments et avertis ma famille” invite l’IA à effectuer la tâche automatiquement, améliorant ainsi l’autonomie. Le MCP s’étend au-delà des tâches simples, stimulant la créativité et répondant aux besoins quotidiens :

• Gestion Quotidienne : Dire “Liste les courses de cette semaine et rappelle-le moi” permet au MCP de vérifier le stock du réfrigérateur et les sites Web de comparaison de prix, en générant une liste et en l’envoyant par SMS.
• Apprentissage et Croissance : Les étudiants qui disent “Organise les notes de biologie et fais un plan d’étude” invitent le MCP à numériser les notes, à se connecter aux plateformes d’apprentissage et à produire un plan d’étude et des questions de quiz.
• Exploration des Intérêts : Apprendre à cuisiner ? Dire “Trouve des recettes de pâtes italiennes et des ingrédients” permet au MCP de rechercher des sites Web, de vérifier le stock et de générer des menus, ce qui vous évite de feuilleter des livres.
• Connexion Émotionnelle : Pour les anniversaires, dire “Conçois une carte et envoie-la à maman” permet au MCP d’utiliser Figma pour concevoir et l’envoyer par e-mail.

Confidentialité et Contrôle : Assurance pour les Utilisateurs

La confidentialité est une préoccupation majeure pour les utilisateurs individuels, et le mécanisme de contrôle des autorisations du MCP garantit que les utilisateurs conservent un contrôle total sur le flux de données. Par exemple, vous pouvez définir des autorisations pour “autoriser l’IA à lire le calendrier, mais pas à toucher les photos”, ce qui fournit une autorisation fiable. De plus, la fonction “échantillonnage” du MCP permet aux utilisateurs de revoir les requêtes avant que l’IA n’exécute des tâches sensibles, telles que l’analyse des relevés bancaires, où les utilisateurs peuvent confirmer que “seules les données du dernier mois” sont utilisées. Cette transparence et ce contrôle favorisent la confiance tout en maintenant la commodité.

La Nécessité du MCP

Les limitations des LLM ont motivé la nécessité du MCP. Traditionnellement, la connaissance des modèles d’IA est limitée à leurs données d’entraînement, ce qui empêche l’accès à l’information en temps réel. Si un LLM veut analyser les tendances du marché des crypto-monnaies pour mars 2025, il doit saisir manuellement les données ou écrire des appels API spécifiques, ce qui peut prendre des heures ou des jours. Plus grave encore, les développeurs sont confrontés à un “problème M×N” lorsqu’ils traitent avec plusieurs modèles et outils - s’il y a 10 modèles d’IA et 10 outils externes, 100 intégrations personnalisées sont nécessaires, ce qui augmente la complexité de façon exponentielle. Cette fragmentation est inefficace et difficile à mettre à l’échelle.

Le MCP s’attaque à ces obstacles, réduisant les connexions à N+M (seulement 20 configurations sont nécessaires pour 10 modèles et 10 outils), permettant aux agents IA d’appeler de manière flexible les outils. La génération d’un rapport avec les prix des actions en temps réel, qui prend traditionnellement 2 heures, peut être effectuée en seulement 2 minutes avec le MCP.

Architecture Technique et Fonctionnement Interne du MCP

Contexte Technique et Positionnement Écologique

Le fondement technique du MCP est JSON-RPC 2.0, une norme de communication légère et efficace qui prend en charge l’interaction bidirectionnelle en temps réel, similaire à la haute performance de WebSockets. Il fonctionne via une architecture client-serveur :

• Hôte MCP : L’application interactive de l’utilisateur, telle que Claude Desktop, Cursor ou Windsurf, est responsable de la réception des requêtes et de l’affichage des résultats.
• Client MCP : Intégré à l’hôte, il établit une connexion un-à-un avec le serveur, gère la communication du protocole et assure l’isolation et la sécurité.
• Serveur MCP : Un programme léger qui fournit des fonctions spécifiques, connectant des sources de données locales (telles que les fichiers de bureau) ou distantes (telles que les API cloud).

Les méthodes de transmission comprennent :

• Stdio : Entrée/sortie standard, adaptée au déploiement rapide local, comme la gestion des fichiers, avec une latence aussi faible que des millisecondes.
• HTTP SSE : Événements envoyés par le serveur, prenant en charge l’interaction en temps réel à distance, comme les appels d’API cloud, adaptés aux scénarios distribués.

Anthropic prévoit d’introduire WebSockets d’ici la fin de 2025 pour améliorer encore les performances à distance. Dans l’écosystème de l’IA, le MCP a une position unique, différente de Function Calling d’OpenAI, qui est liée à une plateforme spécifique, et de la bibliothèque d’outils de LangChain, qui est orientée vers les développeurs. Le MCP sert les développeurs, les entreprises et les utilisateurs non techniques grâce à l’ouverture et à la standardisation.

Conception Architecturale

Le MCP utilise une architecture client-serveur, analogue à un restaurant : le client (hôte MCP) veut commander de la nourriture (données ou actions), et le serveur (client MCP) communique avec la cuisine (serveur MCP). Pour assurer l’efficacité et la sécurité, le MCP attribue un client dédié à chaque serveur, formant une connexion isolée un-à-un. Les composants clés comprennent :

• Hôte : Le point d’entrée de l’utilisateur, tel que Claude Desktop, est responsable du lancement des requêtes et de l’affichage des résultats.
• Client : L’intermédiaire de communication utilise JSON-RPC 2.0 pour interagir avec le serveur, en gérant les requêtes et les réponses.
• Serveur : Le fournisseur de fonctions connecte les ressources externes et effectue des tâches, telles que la lecture de fichiers ou l’appel d’API.

Les méthodes de transmission sont flexibles :

• Stdio : Déploiement local, adapté pour accéder rapidement aux fichiers de bureau ou aux bases de données locales, avec une latence aussi faible que des millisecondes, comme le comptage du nombre de fichiers txt.
• HTTP SSE : Interaction à distance, prenant en charge les appels d’API cloud, avec de fortes performances en temps réel, comme l’interrogation des API météorologiques, adaptés aux scénarios distribués.
• Expansion Future : WebSockets ou HTTP streamable peuvent être implémentés d’ici la fin de 2025, améliorant encore les performances à distance et réduisant la latence.

Primitives Fonctionnelles

Le MCP implémente des fonctions à travers trois “primitives” :

1. Outils : Fonctions exécutables que l’IA appelle pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, un outil de “conversion de devises” convertit 100 RMB en 14 USD et 109 HKD en temps réel (sur la base d’un taux de change fixe en mars 2025) ; un outil de “recherche” peut interroger les heures de projection des films d’aujourd’hui.
2. Ressources : Données structurées utilisées comme entrée de contexte. Par exemple, la lecture d’un fichier README à partir d’un référentiel GitHub fournit un arrière-plan de projet, ou la numérisation d’un fichier PDF de 10 Mo extrait des informations clés.
3. Prompts : Modèles d’instructions prédéfinis qui guident l’IA pour utiliser les outils et les ressources. Par exemple, une invite “résumer le document” génère un résumé de 200 mots, et une invite “planifier l’itinéraire” intègre les données de calendrier et de vol.

Le MCP prend en charge une fonction “échantillonnage” où le serveur peut demander à un LLM de traiter une tâche, et l’utilisateur examine la requête et le résultat, assurant la sécurité et la transparence. Par exemple, si le serveur demande “analyser le contenu du fichier”, l’utilisateur l’approuve, et l’IA renvoie un résumé, garantissant que les données sensibles ne sont pas mal utilisées, améliorant ainsi la sécurité et la transparence.

Processus de Communication

Le fonctionnement du MCP comprend quatre étapes :

Considérons l’exemple de “l’interrogation des fichiers de bureau” :

1. L’utilisateur entre “liste mes documents”.
2. Claude analyse la requête et identifie la nécessité d’appeler le serveur de fichiers.
3. Le client se connecte au serveur, et l’utilisateur approuve les autorisations.
4. Le serveur renvoie une liste de fichiers, et Claude génère une réponse.

Un autre exemple est “planifier un itinéraire” : l’utilisateur entre “organise un voyage du samedi”, Claude découvre les serveurs de calendrier et de vol, obtient les données d’horaire et de billetterie, invite à l’intégration et renvoie “vol de 10h00 pour Paris le samedi”.

Pourquoi Devriez-vous Faire Attention au MCP ?

Points Sensibles de l’Écosystème IA Actuel

Les limitations des LLM sont évidentes :

• Silos d’Information : Les connaissances sont limitées aux données d’entraînement et ne peuvent pas être mises à jour en temps réel. Par exemple, si un LLM veut analyser les transactions Bitcoin en mars 2025, il doit saisir manuellement les données.
• Problème M×N : L’intégration entre plusieurs modèles et outils est exponentiellement complexe. Par exemple, 10 modèles et 10 outils nécessitent 100 intégrations de code personnalisées.
• Inefficacité : Les méthodes traditionnelles nécessitent d’intégrer des vecteurs ou des recherches vectorielles, qui sont coûteuses en calcul et ont de longs délais de réponse.

Ces problèmes limitent le potentiel des agents IA, ce qui rend difficile pour eux de passer de “l’imagination” à “l’action”.

Avantages Décisifs du MCP

Le MCP apporte sept avantages grâce à une interface standardisée :

1. Accès en Temps Réel : L’IA peut interroger les dernières données en quelques secondes. Claude Desktop récupère une liste de fichiers en 0,5 seconde via MCP, ce qui améliore l’efficacité par dix.
2. Sécurité et Contrôle : Les données sont accessibles directement, éliminant le besoin de stockage intermédiaire, avec une fiabilité de gestion des autorisations atteignant 98 %. Les utilisateurs peuvent restreindre l’IA pour qu’elle ne lise que des fichiers spécifiques.
3. Faible Charge de Calcul : Élimine le besoin de vecteurs intégrés, réduisant d’environ 70 % les coûts de calcul. Les recherches vectorielles traditionnelles nécessitent 1 Go de mémoire, tandis que le MCP n’a besoin que de 100 Mo.
4. Flexibilité et Évolutivité : Réduit les connexions de N×M à N+M. 10 modèles et 10 outils n’ont besoin que de 20 configurations.
5. Interopérabilité : Un serveur MCP peut être réutilisé par plusieurs modèles comme Claude et GPT. Un serveur météorologique sert les utilisateurs du monde entier.
6. Flexibilité du Fournisseur : Le changement de LLM ne nécessite pas de restructurer l’infrastructure.
7. Support des Agents Autonomes : Prend en charge l’accès dynamique de l’IA aux outils, effectuant des tâches complexes. Lors de la planification d’un voyage, l’IA peut simultanément interroger le calendrier, réserver des vols et envoyer des e-mails, ce qui améliore l’efficacité.

Importance et Impact

Le MCP est un catalyseur du changement écologique. C’est comme la pierre de Rosette, déverrouillant la communication entre l’IA et le monde extérieur. Une société pharmaceutique a intégré 10 sources de données via MCP, réduisant le temps d’interrogation de la recherche de 2 heures à 10 minutes, améliorant l’efficacité de la prise de décision de 90 %. Il encourage également les développeurs à construire des outils universels, avec un serveur servant le monde entier, favorisant la formation d’un écosystème.

Scénarios d’Application et Cas Pratiques du MCP

Divers Scénarios d’Application

Les applications du MCP sont vastes :

1. Développement et Productivité :
   • Débogage de Code : Cursor AI débogue 100 000 lignes de code via Browsertools Server, réduisant les taux d’erreur de 25 %.
   • Recherche de Documents : Mintlify Server recherche 1000 pages de documents en 2 secondes, ce qui permet d’économiser 80 % du temps.
   • Automatisation des Tâches : Google Sheets Server met automatiquement à jour 500 feuilles de vente, ce qui améliore l’efficacité de 300 %.
2. Créativité et Conception :
   • Modélisation 3D : Blender MCP réduit le temps de modélisation de 3 heures à 10 minutes, ce qui améliore l’efficacité de 18 fois.
   • Tâches de Conception : Figma Server aide l’IA à ajuster les mises en page, ce qui améliore l’efficacité de la conception de 40 %.
3. Données et Communication :
   • Requête de Base de Données : Supabase Server interroge les enregistrements des utilisateurs en temps réel, avec un temps de réponse de 0,3 seconde.
   • Collaboration d’Équipe : Slack Server automatise l’envoi de messages, ce qui permet d’économiser 80 % des opérations manuelles.
   • Web Scraping : Firecrawl Server extrait les données, ce qui double la vitesse.
4. Éducation et Santé :
   • Soutien Éducatif : MCP Server se connecte aux plateformes d’apprentissage, et l’IA génère des plans de cours, ce qui améliore l’efficacité des enseignants de 40 %.
   • Diagnostic Médical : Se connecte aux bases de données des patients, et l’IA génère des rapports de diagnostic avec un taux de précision de 85 %.
5. Blockchain et Finance :
   • Interaction Bitcoin : MCP Server interroge les transactions blockchain, ce qui améliore les performances en temps réel au niveau de la seconde.
   • Analyse DeFi : Analyse les transactions des grands investisseurs de Binance, prédisant les bénéfices, avec un taux de précision de 85 %.

Analyse de Cas Spécifiques

• Analyse de Cas : Claude numérise 1000 fichiers et génère un résumé de 500 mots en seulement 0,5 seconde. Les méthodes traditionnelles nécessitent de télécharger manuellement les fichiers dans le cloud, ce qui prend plusieurs minutes.
• Application Blockchain : L’IA a analysé les transactions des grands investisseurs de Binance via MCP Server en mars 2025, prédisant les bénéfices potentiels, ce qui démontre son potentiel dans le domaine financier.

Écosystème MCP : Statut et Participants

Architecture de l’Écosystème

L’écosystème MCP commence à prendre forme, couvrant quatre rôles majeurs :

1. Clients :
   • Applications Traditionnelles : Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Outils Émergents : Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Serveurs :
   • Classe de Base de Données : Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Classe d’Outils : Resend, Stripe, Linear.
   • Classe Créative : Blender, Figma.
   • Classe de Données : Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Marché :
   • mcp.so : Inclut les Serveurs, offrant une installation en un clic.
   • Autres Plateformes : Mintlify, OpenTools.
4. Infrastructure :
   • Cloudflare : Hébergement des Serveurs, garantissant la disponibilité.
   • Toolbase : Optimisation de la latence.
   • Smithery : Fournir un équilibrage de charge dynamique.

Données Écologiques

• Échelle : En mars 2025, MCP Server était passé de décembre 2024 à +unités, un taux de croissance de %.
• Communauté : + projets GitHub ont participé, avec des Serveurs provenant des contributions des développeurs.
• Activité : Un premier Hackathon a attiré + développeurs, produisant + applications innovantes, telles que des assistants d’achat et des outils de surveillance de la santé.

Limites et Défis du MCP

Goulots d’Étranglement Techniques

• Complexité de la Mise en Œuvre : Le MCP contient des invites et des fonctions d’échantillonnage, ce qui augmente la difficulté de développement. Les descriptions d’outils doivent être soigneusement rédigées, sinon les appels LLM sont sujets à des erreurs.
• Restrictions de Déploiement : Nécessite une exécution sur les terminaux locaux, un démarrage manuel du serveur, un manque de déploiement en un clic ou d’applications Web, ce qui limite les scénarios à distance.
• Défis de Débogage : Mauvaise compatibilité inter-clients, support de journalisation insuffisant. Par exemple, un serveur peut fonctionner correctement sur Claude Desktop, mais peut échouer sur Cursor.
• Lacunes de Transmission : Prend uniquement en charge Stdio et SSE, manquant d’options plus flexibles comme WebSockets, ce qui limite les performances en temps réel à distance.

Lacunes de Qualité Écologique

• Qualité Inégale : Parmi + Serveurs, environ % présentent des problèmes de stabilité ou manquent de documentation, ce qui entraîne des expériences utilisateur incohérentes.
• Découvrabilité Insuffisante : Nécessite de configurer manuellement les adresses des serveurs, et le mécanisme de découverte dynamique n’est pas encore mature, ce qui oblige les utilisateurs à rechercher et à tester eux-mêmes.
• Limites d’Échelle : Par rapport aux + outils de Zapier ou à la bibliothèque d’outils + de LangChain, la couverture du MCP est encore insuffisante.

Défis d’Applicabilité dans les Environnements de Production

• Précision des Appels : Le taux de réussite actuel des appels d’outils LLM est d’environ %, sujet à des échecs dans les tâches complexes.
• Besoins de Personnalisation : Les Agents de Production doivent optimiser les messages et les architectures du système en fonction des outils, et le “plug-and-play” du MCP est difficile à satisfaire.
• Attentes des Utilisateurs : Avec l’amélioration des capacités du modèle, les utilisateurs ont des exigences plus élevées en matière de fiabilité et de vitesse, et la généralité du MCP peut sacrifier les performances.

Concurrence et Pression des Solutions Alternatives

• Solutions Propriétaires : Le kit de développement Agent d’OpenAI offre une plus grande fiabilité grâce à une optimisation en profondeur, ce qui pourrait attirer les utilisateurs haut de gamme.
• Cadres Existants : La bibliothèque d’outils de LangChain a établi une adhésion parmi les développeurs, et le nouvel écosystème du MCP a besoin de temps pour rattraper son retard.
• Comparaison du Marché : Les GPT personnalisés d’OpenAI n’ont pas connu un grand succès, et le MCP doit prouver sa valeur unique pour éviter de répéter les erreurs.

Tendances Futures : Le Parcours d’Évolution du MCP

Parcours Multidimensionnel d’Optimisation Technique

• Simplification du Protocole : Supprimer les fonctions redondantes, en se concentrant sur les appels d’outils, en réduisant les obstacles au développement.
• Conception Sans État : Prendre en charge le déploiement côté serveur, introduire des mécanismes d’authentification, résoudre les problèmes multi-locataires.
• Normalisation de l’Expérience Utilisateur : Normaliser la logique de sélection des outils et la conception de l’interface pour améliorer la cohérence.
• Mise à Niveau du Débogage : Développer des outils de débogage multiplateformes, en fournissant des journaux détaillés et un suivi des erreurs.
• Expansion de la Transmission : Prendre en charge WebSockets et HTTP streamable pour améliorer les capacités d’interaction à distance.

Orientation Stratégique du Développement Écologique

• Construction du Marché : Lancer une plateforme similaire à npm, intégrant les fonctions de notation, de recherche et d’installation en un clic pour optimiser la découverte du serveur.
• Support Web : Mettre en œuvre le déploiement cloud et l’intégration du navigateur, en s’éloignant des restrictions locales, en ciblant les utilisateurs Web.
• Expansion du Scénario Commercial : Passer des outils de codage au support client, à la conception, au marketing et à d’autres domaines.
• Incitatifs Communautaires : Encourager le développement de serveurs de haute qualité grâce à des bonus, des certifications, dans le but d’atteindre + Serveurs d’ici la fin de .