Comprendre les mécanismes du Model Context Protocol
Le Model Context Protocol (MCP) représente un bond en avant significatif dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant une approche standardisée pour intégrer les modèles d’IA avec des sources de données externes, des API et des services. Lancé par Anthropic dans la dernière partie de 2024, MCP vise à transcender les limitations des intégrations spécifiques aux modèles en établissant un cadre universel adapté à tout modèle de langage.
L’adoption de MCP gagne rapidement du terrain. En mars 2025, OpenAI avait annoncé son soutien au protocole sur sa plateforme, et Microsoft a depuis intégré la compatibilité MCP dans divers services au sein de son écosystème. Cette adoption généralisée souligne le potentiel de MCP à devenir la norme de facto pour la construction d’intégrations entre les modèles d’IA générative, les diverses sources de données et une multitude de services. Ce guide complet se penche sur l’architecture fondamentale de MCP, explore comment il standardise les échanges de données et fournit des informations sur l’intégration de MCP dans vos propres applications.
MCP fonctionne sur une architecture simple composée de trois composants essentiels qui facilitent des interactions transparentes entre les modèles d’IA, les services et les sources de données:
- Hôtes MCP: Ces composants initient et supervisent la connexion entre un modèle de langage et les serveurs MCP. Actuellement, seul un nombre limité d’applications prennent en charge les capacités d’hébergement, notamment Claude Desktop et GitHub Copilot.
- Serveurs MCP: Ces serveurs sont conçus pour exposer des ressources, des outils et des invites aux clients. Généralement, ils s’exécutent localement sur la machine de l’utilisateur, souvent déployés sous forme de packages npm, de conteneurs Docker ou de services autonomes. Il convient de noter qu’il n’existe actuellement pas de prise en charge standardisée pour les serveurs MCP entièrement distants.
- Clients MCP: Ce sont des sous-processus légers générés par les hôtes. Chaque client maintient une connexion individuelle dédiée avec un serveur, permettant la récupération du contexte et facilitant des interactions transparentes.
Un serveur MCP est capable de fournir trois principaux types de fonctionnalités:
- Ressources: Cela inclut les données structurées telles que les enregistrements de base de données ou les réponses API que le modèle de langage peut utiliser pour interagir avec les fichiers locaux et référencer des informations externes.
- Outils: Ce sont des fonctions exposées par le serveur que les modèles de langage peuvent invoquer automatiquement avec l’approbation de l’utilisateur.
- Invites: Elles consistent en des invites ou des modèles d’invites préécrits conçus pour aider les utilisateurs à effectuer des tâches spécifiques plus efficacement.
Construction de serveurs MCP
Le développement d’un serveur MCP implique d’exposer des API et des données dans un format standardisé que les services d’IA générative peuvent facilement consommer. Un seul client peut établir des connexions avec plusieurs serveurs simultanément.
Cette modularité implique que toute API disponible peut être transformée en un serveur MCP et conditionnée de manière cohérente pour une application d’IA générative. L’un des principaux avantages de MCP réside dans sa capacité à faciliter l’accès aux services via des commandes en langage naturel. De plus, il allège le fardeau de la construction d’intégrations et de logique personnalisées en agissant comme un intermédiaire entre les outils d’IA générative et les services basés sur le cloud.
Prioriser la confidentialité et le contrôle
La conception de MCP met fortement l’accent sur le contrôle des ressources et la confidentialité grâce à son architecture et à ses mesures de protection des données:
- Les ressources exposées via les serveurs nécessitent l’approbation de l’utilisateur avant que les modèles de langage puissent y accéder.
- Les autorisations du serveur peuvent être configurées pour restreindre l’exposition des ressources, protégeant ainsi les données sensibles.
- Une architecture axée sur le local garantit que les données restent sur l’appareil de l’utilisateur à moins qu’elles ne soient explicitement partagées, améliorant ainsi la confidentialité et le contrôle de l’utilisateur.
Intégration de MCP dans le développement d’applications: un guide pratique
Examinons un exemple pratique d’intégration d’un serveur MCP dans votre flux de travail de développement.
Le référentiel MCP GitHub maintient un répertoire public des serveurs MCP disponibles. De plus, des fournisseurs comme Microsoft Copilot Studio proposent leurs propres serveurs MCP. Un exemple notable est le serveur MCP de Cloudflare, qui vous permet d’interagir directement avec vos ressources Cloudflare via un client compatible MCP tel que Claude d’Anthropic.
Pour installer le serveur MCP de Cloudflare (à l’aide de NPX), exécutez simplement la commande suivante dans votre terminal: