Le domaine des grands modèles de langage (LLMs) nécessite souvent de les connecter à des ressources externes telles que des référentiels de données, des outils spécialisés ou des interfaces de programmation d’applications (API) pour libérer leur véritable potentiel. Cependant, une méthode normalisée pour cette intégration a été manifestement absente – jusqu’à présent.
Anthropic s’est avancé avec une solution potentielle : le protocole de contexte de modèle (MCP), un protocole ouvert visant à devenir le « USB-C » du monde de l’IA. Explorons MCP en détail, en examinant ses fonctionnalités, ses applications, ses défis et ses stratégies de déploiement.
Présenté récemment, MCP est un projet open-source dirigé par les créateurs du modèle Claude. Il envisage une norme universelle et ouverte qui connecte de manière transparente les systèmes d’IA à diverses sources de données.
MCP étend sa portée au-delà des simples bases de données, permettant d’accéder à un éventail diversifié d’outils et de ressources. Ces fonctionnalités incluent l’interrogation de bases de données, le lancement de conteneurs Docker et même l’interaction avec des plateformes de messagerie populaires telles que Slack ou Discord.
Que l’objectif soit d’intégrer un LLM à une base de données SQL, de gérer un cluster Kubernetes ou d’automatiser des tâches Jira, il y a de fortes chances qu’un serveur MCP approprié existe déjà. L’élan du projet a été remarquable, attirant un intérêt et un soutien importants de la part de géants de l’industrie comme OpenAI et Google.
Cette exploration approfondira les aspects pratiques de MCP, en mettant en évidence ses applications potentielles, ses défis inhérents et ses méthodes de déploiement et d’intégration des serveurs MCP avec Claude Desktop et des modèles personnalisés à l’aide de l’Open WebUI.
Comprendre MCP : Une architecture client-serveur
MCP fonctionne sur une architecture client-serveur conventionnelle, composée de trois éléments fondamentaux : l’hôte, le client et le serveur.
L’hôte est généralement une interface utilisateur, telle que Claude Desktop ou un environnement de développement intégré (IDE) comme Cursor. Il est responsable de la gestion d’un ou plusieurs clients MCP.
Chaque client établit une connexion dédiée avec le serveur via le protocole MCP. La communication entre le client et le serveur se produit via des messages JSON-RPC, la couche de transport variant en fonction de l’implémentation spécifique. Les couches de transport actuellement prises en charge incluent Stdio, HTTP et les événements envoyés par le serveur (SSE).
Le serveur MCP expose des capacités spécifiques au client, les rendant accessibles à l’hôte de manière standardisée. Cette accessibilité uniforme est la principale raison pour laquelle MCP est souvent comparé à USB-C pour l’IA.
Tout comme l’USB a révolutionné la connectivité en éliminant le besoin d’interfaces disparates pour les périphériques et les dispositifs de stockage, MCP s’efforce de créer un langage commun permettant aux modèles d’interagir avec les données et les outils.
Le rôle du serveur MCP dépend de l’emplacement de la ressource. Pour les ressources locales, telles qu’une base de données SQLite, le serveur accède directement à la ressource. Pour les ressources distantes, comme un bucket S3, il agit comme un pont, relayant les appels d’API. Cette fonction de pont renforce l’analogie USB-C, car les serveurs MCP servent souvent d’adaptateurs, traduisant les interfaces spécifiques aux fournisseurs en un format standardisé que les modèles de langage peuvent facilement comprendre.
L’exposition et le mécanisme de réponse cohérents sont un aspect clé de MCP, garantissant l’uniformité entre les différentes ressources.
L’une des caractéristiques les plus intéressantes de MCP est sa capacité de communication bidirectionnelle. Non seulement l’application hôte peut demander des données au serveur, mais le serveur peut également communiquer avec le LLM via des requêtes d’échantillonnage/createMessage au client. Bien que cette fonctionnalité ne soit pas encore universellement prise en charge, elle ouvre la voie à des flux de travail agentiques passionnants.
Avec une compréhension fondamentale de MCP, examinons son application pratique.
Mise en pratique avec MCP : Tests avec Claude Desktop
Compte tenu du développement de MCP par Anthropic, Claude Desktop fournit un environnement simple pour une expérimentation initiale.
Pour les utilisateurs qui préfèrent éviter les fournisseurs de LLM tiers, la section suivante couvrira la connexion des serveurs MCP à des modèles locaux et à l’interface Open WebUI.
Au-delà de Claude Desktop, quelques dépendances sont nécessaires, car les serveurs MCP peuvent fonctionner dans divers environnements. Pour cette démonstration, Node.js, Python 3 et le gestionnaire de paquets UVX pour Python doivent être installés.
Après avoir installé les dépendances nécessaires, lancez Claude Desktop et connectez-vous à l’aide d’un compte Anthropic. Accédez aux paramètres de l’application, puis à l’onglet « Développeur ».
Cliquer sur le bouton « Modifier la configuration » générera automatiquement un fichier claude_desktop_config.json vide dans le dossier ~/Library/Application Support/Claude/ sur macOS ou le dossier %APPDATA%\\Claude\\ sur Windows. Ce fichier contiendra la configuration du client MCP. Les serveurs MCP System Time et File System seront utilisés à des fins de test.
Ouvrez le fichier claude_desktop_config.json dans un éditeur de texte ou un IDE (par exemple, VSCodium) et remplacez son contenu par la configuration du serveur de temps suivante, en ajustant le fuseau horaire comme vous le souhaitez :