Le monde de la technologie est en effervescence à propos du MCP. Les acteurs majeurs dans le domaine des grands modèles de langage (LLM) se rallient, et sur le marché boursier, les actions liées au MCP sont des produits de base prisés. Mais qu’est-ce qui se cache derrière ce battage médiatique ? Le MCP peut-il vraiment devenir une norme universelle ? Quelle est la logique commerciale qui pousse les entreprises LLM à l’adopter ? Et surtout, l’essor du MCP annonce-t-il l’aube d’une nouvelle ère de productivité alimentée par les agents d’IA ?
MCP : Un USB-C pour les applications d’IA
L’intégration des modèles d’IA avec des outils externes a longtemps été un défi, entravée par des coûts de personnalisation élevés et une stabilité du système fragile. Traditionnellement, les développeurs devaient créer des interfaces spécifiques pour chaque nouvel outil ou source de données, ce qui entraînait un gaspillage de ressources et des architectures de système fragiles.
Voici MCP, conçu pour s’attaquer à ces problèmes en normalisant les règles d’interaction. Avec MCP, les modèles et les outils d’IA n’ont qu’à respecter les normes du protocole pour atteindre une compatibilité plug-and-play. Cela simplifie la complexité de l’intégration, permettant aux modèles d’IA d’accéder directement aux bases de données, aux services cloud et même aux applications locales sans avoir besoin de couches d’adaptation individuelles pour chaque outil.
La capacité du MCP à intégrer des écosystèmes est déjà évidente. Par exemple, l’application de bureau Claude d’Anthropic, lorsqu’elle est connectée à un système de fichiers local via un serveur MCP, permet à l’assistant d’IA de lire directement le contenu des documents et de générer des réponses contextuelles. Pendant ce temps, l’outil de développement Cursor, en installant plusieurs serveurs MCP (tels que Slack et Postgres), permet un multitâche transparent au sein de l’IDE.
Le MCP est en train de devenir ce que Justin avait imaginé : un USB-C pour les applications d’IA, une interface universelle reliant l’ensemble de l’écosystème.
Le parcours entre la sortie du MCP et sa popularité actuelle est intéressant.
Lorsque le MCP a été publié en novembre 2024, il a rapidement attiré l’attention des développeurs et des entreprises. Cependant, il n’a pas explosé de popularité tout de suite. À l’époque, la valeur des agents intelligents n’était pas claire. Même si la complexité d’intégration ‘MxN’ des agents était résolue, personne ne savait si la productivité de l’IA décollerait.
Cette incertitude provenait de la difficulté de traduire la technologie LLM en évolution rapide en applications pratiques. L’internet était rempli d’opinions contradictoires sur les agents intelligents, ce qui entraînait une faible confiance dans la capacité de l’IA à avoir un impact réel. Même avec certaines applications prometteuses émergentes, il était difficile de dire si l’IA augmentait réellement la productivité ou se contentait d’effleurer la surface. Il faudrait du temps pour le découvrir.
Le tournant est venu avec la sortie du framework de Manus et l’annonce par OpenAI du support du MCP.
Manus a démontré les capacités de collaboration de plusieurs agents, capturant parfaitement ce que les utilisateurs attendaient de la productivité de l’IA. Lorsque le MCP a permis une expérience de ‘dialogue en tant qu’opération’ via une interface de chat, permettant aux utilisateurs de déclencher des actions au niveau du système comme la gestion de fichiers et la récupération de données simplement en entrant des commandes, un changement de perception a commencé : l’IA pouvait réellement aider dans le travail réel.
Cette expérience utilisateur révolutionnaire a renforcé la popularité du MCP. La sortie de Manus a été un facteur clé dans le succès du MCP.
Le support d’OpenAI a encore élevé le MCP au statut d’’interface universelle’.
Le 27 mars 2025, OpenAI a annoncé une mise à jour majeure de son outil de développement de base, AgentSDK, supportant officiellement le protocole de service MCP. Avec cette décision du géant de la technologie, qui contrôle 40% du marché mondial des modèles, le MCP a commencé à ressembler à une infrastructure fondamentale comme HTTP. Le MCP est officiellement entré dans l’œil du public, et sa popularité a grimpé en flèche.
Cela a rendu possible le rêve d’un ‘HTTP pour l’IA’. Des plateformes comme Cursor, Winsurf et Cline ont emboîté le pas et ont adopté le protocole MCP, et l’écosystème d’agents construit autour du MCP s’est développé.
MCP : Un écosystème d’agents est-il à l’horizon ?
Le MCP peut-il vraiment devenir la norme de facto pour l’interaction de l’IA à l’avenir ?
Le 11 mars, le cofondateur de LangChain, Harrison Chase, et le responsable de LangGraph, Nuno Campos, ont débattu de la question de savoir si le MCP deviendrait la future norme pour l’interaction de l’IA. Bien qu’ils ne soient pas parvenus à une conclusion, le débat a suscité beaucoup d’imagination autour du MCP.
LangChain a également lancé un sondage en ligne pendant le débat. Étonnamment, 40% des participants ont soutenu que le MCP deviendrait la future norme.
Les 60% restants qui n’ont pas voté pour le MCP suggèrent que la voie pour devenir la future norme pour l’interaction de l’IA ne sera pas facile.
Une préoccupation majeure est le décalage entre les normes techniques et les intérêts commerciaux, comme en témoignent les actions des acteurs nationaux et internationaux après la sortie du MCP.
Peu de temps après qu’Anthropic ait publié le MCP, Google a créé A2A (Agent to Agent).
Si le MCP a ouvert la voie aux agents intelligents individuels pour accéder facilement aux ‘points de ressources’, A2A visait à construire un vaste réseau de communication connectant ces agents, leur permettant de ‘parler’ entre eux et de travailler ensemble.
D’un point de vue sous-jacent, le MCP et A2A se disputent le contrôle de l’écosystème des agents.
Alors, que se passe-t-il sur le marché chinois ?
Plus d’activité est concentrée parmi les entreprises LLM. Depuis avril, Alibaba, Tencent et Baidu ont tous annoncé leur soutien au protocole MCP.
La plateforme Bailian d’Alibaba Cloud a lancé le premier service MCP à cycle de vie complet de l’industrie le 9 avril, intégrant plus de 50 outils, dont Amap et Wuying Cloud Desktop, permettant aux utilisateurs de générer des agents exclusifs en 5 minutes. Alipay s’est associé à la communauté ModelScope pour lancer le service ‘Payment MCP Server’ en Chine, permettant aux agents intelligents d’IA d’accéder aux capacités de paiement en un seul clic.
Le 14 avril, Tencent Cloud a mis à niveau son moteur de connaissances LLM pour prendre en charge les plug-ins MCP, se connectant à des outils d’écosystème tels que Tencent Location Service et WeChat Reading. Le 16 avril, Alipay a lancé le ‘Payment MCP Server’, permettant aux développeurs d’accéder rapidement aux fonctions de paiement via des commandes en langage naturel, créant ainsi une boucle fermée pour la commercialisation des services d’IA. Le 25 avril, Baidu a annoncé une compatibilité totale avec le protocole MCP, lançant le premier service MCP de transaction de commerce électronique et de recherche MCP au monde. La plateforme Smart Cloud Qianfan a intégré un serveur MCP tiers, indexant les ressources sur le réseau pour réduire les coûts de développement.
L’approche MCP des entreprises chinoises LLM est une ‘boucle fermée’. De la plateforme Bailian d’Alibaba Cloud intégrant Amap, à Tencent Cloud prenant en charge les plug-ins MCP et se connectant à des écosystèmes comme WeChat Reading, à Baidu lançant un service MCP de recherche, tous utilisent le MCP pour tirer parti de leurs forces et renforcer leurs barrières d’écosystème.
Il y a une logique commerciale profonde derrière ce choix stratégique.
Imaginez si Alibaba Cloud permettait aux utilisateurs d’appeler Baidu Maps ou si l’écosystème de Tencent ouvrait des interfaces de données centrales à des modèles externes. Les avantages différenciés créés par les données et les douves d’écosystème de chaque entreprise s’effondreraient. C’est ce besoin de contrôle absolu sur la ‘connectivité’ qui fait du MCP, sous sa standardisation technique, une redistribution silencieuse du contrôle de l’infrastructure à l’ère de l’IA.
Cette tension devient claire : En surface, le MCP promeut la normalisation des protocoles techniques grâce à des spécifications d’interface unifiées. En réalité, chaque plateforme définit ses propres règles de connexion via des protocoles privés.
Cette division entre les protocoles ouverts et les écosystèmes deviendra inévitablement un obstacle majeur à ce que le MCP devienne une norme véritablement universelle.
La valeur réelle du MCP dans la vague d’industrialisation de l’IA
Même s’il n’y a pas de ‘protocole unifié’ absolu à l’avenir, la révolution des normes déclenchée par le MCP a ouvert les vannes à la productivité de l’IA.
Actuellement, chaque entreprise LLM construit sa propre ‘enclave écologique’ via le protocole MCP. Cette stratégie de ‘boucle fermée’ exposera les profondes contradictions de la fragmentation de l’écosystème des agents. Cependant, elle libérera également les capacités accumulées par les constructeurs d’écosystèmes, formant rapidement des matrices d’applications et promouvant la mise en œuvre de l’IA.
Par exemple, les avantages des grandes entreprises dans le passé (tels que la technologie de paiement d’Alipay, l’échelle des utilisateurs et les capacités de contrôle des risques) étaient limités à leurs propres activités. Cependant, en les ouvrant via des interfaces standardisées (MCP), ces capacités peuvent être appelées par plus de développeurs externes. Par exemple, les agents d’IA d’autres entreprises n’ont pas besoin de construire leurs propres systèmes de paiement, ils peuvent directement appeler les interfaces Alipay. Cela peut attirer plus de participants à utiliser l’infrastructure de la grande entreprise, formant une dépendance et des effets de réseau, et élargissant l’influence écologique.
Cette ‘innovation d’enclosure’ accélère la pénétration industrielle de la technologie de l’IA.
De ce point de vue, cela peut amener le futur écosystème d’agents à présenter un modèle d’’ouverture limitée’.
Plus précisément, les interfaces de données centrales seront toujours fermement contrôlées par les grandes entreprises, mais dans les domaines non essentiels, grâce à la promotion des communautés techniques et à l’intervention des agences de réglementation, des ‘micro-normes’ inter-plateformes peuvent progressivement se former. Cette ‘ouverture limitée’ peut protéger les intérêts écologiques des fabricants et éviter un écosystème technique complètement fragmenté.
Dans ce processus, la valeur du MCP passera également d’une ‘’interface universelle’ à un ‘connecteur écologique’’.
Il ne cherchera plus à devenir le seul protocole normalisé, mais servira de pont pour le dialogue entre différents écosystèmes. Lorsque les développeurs peuvent facilement réaliser une collaboration inter-écologique des agents via le MCP, et lorsque les utilisateurs peuvent passer en toute transparence des services d’agents intelligents entre différentes plateformes, l’écosystème d’agents entrera véritablement dans son âge d’or.
La condition préalable à tout cela est de savoir si l’industrie peut trouver un équilibre délicat entre les intérêts commerciaux et les idéaux techniques. C’est le changement apporté par le MCP au-delà de la valeur de l’outil lui-même.
La construction de l’écosystème des agents ne réside pas dans l’émergence d’un certain protocole standard. La mise en œuvre de l’IA ne réside pas dans la connexion d’un certain lien, mais dans le consensus.
Comme l’ingénieur d’Anthropic, David, l’avait initialement imaginé, ‘Nous avons besoin non seulement d’une ‘prise universelle’, mais aussi d’un ‘réseau électrique’ qui permette aux prises d’être compatibles entre elles.’ Ce réseau électrique nécessite à la fois un consensus technique et un dialogue mondial sur les règles de l’infrastructure de l’ère de l’IA.
Dans l’ère actuelle de l’itération rapide de la technologie de l’IA, sous l’impulsion du MCP, les fabricants accélèrent l’unification de ce consensus technique.