L’intelligence artificielle évolue rapidement, et avec elle, la nécessité pour les modèles d’IA d’interagir avec le monde extérieur. Traditionnellement, les modèles d’IA ont fonctionné de manière isolée, incapables d’accéder directement ou de traiter les données provenant de sources externes telles que des fichiers, des bases de données ou des services en ligne. Cette limitation a entravé le développement d’applications d’IA véritablement polyvalentes et intelligentes. Cependant, une nouvelle norme émerge pour relever ce défi : le Model Context Protocol (MCP).
Développé par Anthropic, la société à l’origine du chatbot Claude AI, MCP est un protocole open-source conçu pour permettre aux modèles d’IA de se connecter de manière transparente à des sources de données externes, de lire des informations et d’exécuter des actions. Ce protocole innovant promet de débloquer une nouvelle ère de capacités de l’IA, permettant aux modèles d’IA de devenir plus conscients du contexte, plus réactifs et, en fin de compte, plus utiles.
La nécessité d’une connectivité universelle
Les modèles d’IA, dans leur état natif, sont effectivement coupés du vaste océan de données qui existe en dehors de leurs paramètres d’entraînement. Cet isolement représente un obstacle important pour les développeurs qui cherchent à créer des applications d’IA capables d’exploiter les informations en temps réel, de personnaliser les expériences utilisateur ou d’automatiser des tâches complexes.
Dans le passé, les entreprises ont dû développer des connecteurs personnalisés pour chaque application, ce qui est un processus long et gourmand en ressources. Imaginez que vous deviez construire un pont unique chaque fois que vous avez besoin de traverser une rivière. MCP cherche à résoudre ce problème en fournissant un connecteur universel. Ce protocole commun permet aux modèles d’IA d’interagir avec des sources de données externes, de la même manière qu’un adaptateur universel vous permet de brancher différents appareils électroniques sur n’importe quelle prise de courant.
Par exemple, avec MCP, vous pouvez connecter un modèle d’IA comme Claude à Google Drive ou GitHub, lui permettant d’accéder et de traiter des fichiers, des documents et des référentiels de code. Cela ouvre un large éventail de possibilités, allant de la synthèse automatisée de documents et de l’analyse de code à la recherche intelligente et à la génération de contenu.
Comment fonctionne MCP : une connexion bidirectionnelle
MCP établit une connexion bidirectionnelle sécurisée et consciente du contexte entre les modèles d’IA et les sources de données. Cette connexion est facilitée par deux composants clés : le serveur MCP et le client MCP.
Le serveur MCP agit comme un connecteur, fournissant les données demandées par le modèle d’IA. Considérez-le comme un bibliothécaire, récupérant des livres spécifiques (données) sur les étagères de la bibliothèque (sources de données) sur demande.
Le client MCP, quant à lui, est l’interface par laquelle le modèle d’IA demande des données. Par exemple, l’application Claude Desktop sert de client MCP, envoyant des requêtes au serveur MCP pour des informations spécifiques.
Le serveur MCP reçoit la requête, récupère les données demandées à partir de la source appropriée, puis les transmet au client MCP pour traitement par le modèle d’IA. Cet échange transparent d’informations permet au modèle d’IA d’accéder et d’utiliser des données externes de manière dynamique et réactive.
Donner aux développeurs les moyens d’agir : création de serveurs et de clients MCP
MCP est conçu pour être un outil centré sur le développeur, permettant aux développeurs de créer des serveurs et des clients MCP personnalisés, adaptés à leurs besoins spécifiques. Cette approche open-source favorise l’innovation et permet le développement rapide de nouvelles intégrations et applications.
Les développeurs peuvent créer des serveurs MCP pour un large éventail de services et de sources de données, notamment Google Maps, WhatsApp, Slack, Google Drive, GitHub, Bluesky, Windows, macOS et Linux. Cela permet aux utilisateurs d’extraire des informations de ces services dans des chatbots d’IA comme ChatGPT, ce qui élargit leurs capacités et leur utilité.
De plus, les développeurs peuvent connecter des serveurs MCP à leurs systèmes de fichiers locaux, permettant aux modèles d’IA de lire et de modifier des fichiers sur leurs ordinateurs. Cela ouvre des possibilités intéressantes pour l’automatisation de tâches telles que l’édition de documents, la génération de code et l’analyse de données.
La nature open-source de MCP encourage l’implication et la collaboration de la communauté. Tout le monde peut contribuer au projet en créant de nouveaux serveurs et clients MCP, en améliorant ceux qui existent déjà ou en fournissant des commentaires et des suggestions. Cette approche collaborative garantit que MCP reste une technologie de pointe et pertinente.
Libérer le potentiel des grands modèles de langage (LLM)
MCP ouvre la porte aux LLM pour exploiter leurs capacités intelligentes afin d’interagir avec des applications, des outils et des services externes. Bien que l’application de bureau Claude prenne déjà en charge MCP, les grandes entreprises technologiques telles que Google, Microsoft et OpenAI ont annoncé leur intention d’adopter le protocole.
Cette adoption généralisée de MCP accélérera l’intégration des modèles d’IA dans divers flux de travail et applications, les rendant plus accessibles et utiles à un public plus large.
MCP contre agents d’IA : comprendre la différence
Bien que MCP puisse ressembler à un agent d’IA, il est important de comprendre la distinction. MCP est un protocole de communication qui facilite l’interaction entre les modèles d’IA et les sources de données externes. Il ne possède pas les capacités de prise de décision indépendantes d’un agent d’IA.
Un agent d’IA planifie généralement, prend des décisions et exécute des tâches en fonction de sa propre logique interne et de ses propres objectifs. MCP, quant à lui, permet simplement l’accès entre différents systèmes, fournissant à l’agent d’IA les informations dont il a besoin pour prendre des décisions éclairées.
Cependant, MCP joue un rôle crucial dans l’amélioration de la fiabilité et de l’efficacité des agents d’IA. En fournissant un accès à des sources de données externes, MCP permet aux agents d’IA de fonctionner de manière plus informée et consciente du contexte, ce qui conduit à de meilleurs résultats.
L’ère de l’IA agentique : le rôle de MCP dans la construction de l’avenir
Alors que nous entrons dans l’ère de l’IA agentique, MCP est sur le point de jouer un rôle essentiel en rendant les assistants d’IA axés sur l’action plus polyvalents et plus puissants. L’annonce récente du protocole Agent2Agent (A2A) de Google lors de l’événement Google Next 2025 souligne davantage l’importance de l’interopérabilité et de la communication entre les systèmes d’IA.
Selon Google, A2A est un protocole ouvert qui complète le MCP d’Anthropic, fournissant des outils et un contexte utiles aux agents. Cette approche collaborative met en évidence la reconnaissance croissante de la nécessité de protocoles normalisés pour faciliter l’interaction transparente entre les modèles d’IA et les sources de données.
Explorer les serveurs MCP disponibles
Bien que de nombreux serveurs MCP gérés par la communauté soient en cours de développement par des développeurs indépendants, Anthropic a créé plusieurs excellents serveurs MCP que les utilisateurs peuvent explorer. Par exemple, le serveur Google Drive MCP permet aux utilisateurs de rechercher et d’accéder aux fichiers de Google Drive à l’aide de l’application Claude Desktop.
Le serveur MCP du système de fichiers permet aux utilisateurs de lire, d’écrire, de créer, de supprimer, de déplacer et de rechercher des fichiers sur leurs ordinateurs locaux. Le serveur Slack MCP peut gérer les canaux, publier des messages, répondre aux discussions et récupérer des messages. De plus, le serveur GitHub MCP permet aux utilisateurs de gérer les référentiels, d’effectuer des opérations sur les fichiers et de créer des branches.
Élargir l’écosystème : serveurs MCP gérés par la communauté
L’écosystème MCP se développe rapidement, avec un nombre croissant de serveurs MCP gérés par la communauté disponibles pour divers services et applications. Parmi les exemples populaires, citons Google Calendar MCP, qui permet aux utilisateurs de consulter les calendriers et d’ajouter ou de supprimer des événements.
Les autres serveurs MCP développés par la communauté incluent ceux pour Airtable, Airbnb, Apple Calendar, Discord, Excel, Figma, Gmail, Notion, Spotify, Telegram, X (anciennement Twitter) et YouTube. Cette gamme variée de serveurs MCP démontre la polyvalence et l’adaptabilité du protocole.
Révolutionner les chatbots d’IA : au-delà des simples conversations
MCP est sur le point de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les chatbots d’IA. Cette technologie permet aux applications d’IA d’aller au-delà des simples conversations et de devenir véritablement utiles pour effectuer des actions dans différents flux de travail.
Imaginez un chatbot d’IA qui peut non seulement répondre à vos questions, mais également planifier des rendez-vous, gérer votre liste de tâches et automatiser vos tâches quotidiennes. MCP fait de cette vision une réalité en fournissant la connectivité nécessaire entre les modèles d’IA et le monde extérieur.
Avec MCP, les chatbots d’IA peuvent accéder et traiter des informations provenant de diverses sources, ce qui leur permet de fournir des réponses plus personnalisées, plus conscientes du contexte et plus exploitables. Cela transformera la façon dont nous interagissons avec l’IA, en en faisant une partie intégrante de notre vie quotidienne.
En conclusion, le Model Context Protocol est une technologie révolutionnaire qui a le potentiel de libérer tout le potentiel de l’IA. En fournissant un connecteur universel permettant aux modèles d’IA d’accéder à des sources de données externes, MCP ouvre une nouvelle ère de capacités de l’IA, rendant l’IA plus polyvalente, plus réactive et plus utile que jamais. À mesure que l’écosystème MCP continue de croître et d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger encore plus d’applications et d’intégrations innovantes, transformant la façon dont nous vivons et travaillons.