Le Model Context Protocol (MCP) s’impose rapidement comme la méthode de référence pour intégrer des ressources externes dans les workflows d’agents. Bien que des approches alternatives, spécifiques aux grands modèles linguistiques (LLM), existent, le MCP devient rapidement la norme, à l’instar de REST pour les besoins d’intégration.
Ce guide est destiné aux développeurs Python et vise à fournir une compréhension approfondie du MCP, en abordant ses principes fondamentaux et sa conception architecturale. Nous commencerons par explorer les motivations qui sous-tendent le MCP et sa structure globale, puis nous passerons à une implémentation pratique et détaillée des serveurs et des clients.
Décryptage du Model Context Protocol
Introduit en novembre 2024 par Anthropic, le MCP est une norme ouverte méticuleusement conçue pour optimiser l’interaction entre les modèles d’IA et les outils externes, les référentiels de données et diverses ressources.
Anthropic envisage le MCP comme un connecteur universel pour les LLM, établissant un parallèle avec la standardisation apportée par l’USB-C dans les connexions matérielles. Cela permet aux développeurs d’intégrer de manière transparente n’importe quel outil ou source de données à leurs applications d’IA via un protocole unifié. En adoptant une philosophie agnostique du langage et en proposant des kits de développement logiciel (SDK) pour des langages tels que Python, TypeScript, Java, Kotlin et C#, le MCP élimine la nécessité d’intégrations sur mesure et ponctuelles.
Le MCP fonctionne via deux composants principaux : les serveurs, qui exposent des outils, des ressources et des invites, et les clients, qui facilitent la connexion entre les modèles d’IA et ces serveurs. La communication est facilitée via JSON-RPC sur HTTP, ce qui permet de prendre en charge les flux de travail synchrones et asynchrones. La sécurité est une préoccupation primordiale, avec des autorisations explicites et une conception locale d’abord garantissant la confidentialité. Le MCP a reçu le soutien des principales plateformes d’IA et favorise une croissance rapide de l’écosystème, ce qui en fait une technologie fondamentale pour la construction d’agents d’IA robustes et sensibles au contexte.
Les frameworks et plateformes comme LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit, et Microsoft Copilot Studio supportent nativement MCP.
Plongée en profondeur dans les serveurs et clients MCP
Les workflows d’agents dépendent de deux éléments essentiels pour un fonctionnement autonome : les données actuelles et l’accès aux systèmes existants. Les données sont fournies comme contexte aux LLM pour fournir des informations factuelles, qui à leur tour aident les LLM à prendre des décisions éclairées. Une fois qu’une décision a été prise d’agir, un accès programmatique aux systèmes est nécessaire, généralement exposé sous forme d’API qui deviennent disponibles en tant qu’outils.
Il convient de noter que les serveurs et clients MCP peuvent fonctionner indépendamment de tout LLM. Lorsque le client est intégré à un LLM, il sert de pierre angulaire aux workflows d’agents.
Dans l’architecture MCP, les serveurs font abstraction de l’accès aux données et aux outils. Par exemple, une base de données peut être intégrée en tant que ressource au sein d’un serveur MCP. Un client possède un accès en lecture seule à cette ressource pour la récupération des données. Les ressources prennent également en charge les paramètres permettant d’appliquer des filtres ou de restreindre les données partagées avec les clients. Les informations sur la paie des employés, par exemple, sont un candidat idéal pour une ressource.
En plus des ressources, les serveurs MCP exposent également des outils qui permettent aux clients d’effectuer des actions qui vont au-delà de la simple récupération de données. Alors que les ressources offrent un accès en lecture seule, les outils facilitent l’invocation d’API qui manipulent des données ou exécutent des actions. L’invocation de l’API Stripe pour finaliser une transaction de paiement est un excellent exemple d’outil.
Outre les ressources et les outils, les serveurs MCP peuvent fonctionner comme des référentiels d’invites prédéfinies. Les clients peuvent récupérer ces invites et les envoyer aux LLM, garantissant ainsi un référentiel cohérent et standardisé d’invites.
Les serveurs MCP peuvent être interrogés pour obtenir une liste des ressources, des outils et des invites qu’ils exposent, ce qui fournit un mécanisme de découverte de base. En résumé, les serveurs MCP peuvent exposer des ressources, des outils et des invites aux clients, tandis que les actions du client sont laissées à la discrétion du développeur.
Un client MCP réside dans une application hôte, telle qu’un chatbot ou un agent. Claude Desktop et Cursor AI sont des exemples d’applications hôtes. Les développeurs peuvent créer des applications d’agents avec plusieurs clients interagissant avec un ou plusieurs serveurs MCP.
Un client MCP peut être créé sans interagir avec un LLM. Cependant, le client peut servir de puissant conduit pour que les LLM accèdent aux serveurs MCP.
Dans un workflow typique, une application hôte, telle qu’un chatbot ou un agent, se connecte au serveur MCP, récupère les ressources et outils disponibles et les présente à un LLM dans un format approprié.
Sur la base de l’invite, le LLM peut revenir à l’hôte pour accéder à une ressource ou invoquer un outil via le client MCP. La plupart des frameworks d’agents, tels que OpenAI Agents SDK et Google ADK, font abstraction de cette fonctionnalité en rendant l’aller-retour entre le LLM et l’application hôte transparent.
Exploration de la communication entre le serveur et le client MCP
Le protocole de communication est un aspect fondamental de l’architecture MCP. Un serveur MCP prend en charge deux protocoles de transport : STDIO et Server-Sent Events (SSE).
Protocole de transport STDIO
Lorsque STDIO est utilisé comme protocole de transport, un client MCP invoque directement le serveur MCP et fournit les paramètres nécessaires. Il capture ensuite la sortie du serveur, qui est écrite dans la console, et la transmet à l’application hôte.
Dans ce scénario, le client et le serveur partagent le même processus. Le serveur exécute simplement la commande et quitte immédiatement. Ce processus se répète chaque fois que le client invoque le serveur. Essentiellement, le client et le serveur fonctionnent en cours de processus sans impliquer d’appels à distance ni d’appels de procédure à distance (RPC). Cette approche est la mieux adaptée lorsque le client et le serveur résident sur la même machine, éliminant ainsi la latence causée par les processus de longue durée. Par conséquent, le serveur et le client MCP maintiennent une connexion 1:1 lors de l’utilisation du transport STDIO.
Protocole de transport Server-Sent Events (SSE)
Le deuxième protocole de transport pris en charge par MCP est Server-Sent Events (SSE). Il permet à un serveur d’envoyer des mises à jour en temps réel aux clients via une seule connexion HTTP persistante. Une fois que le client a initié la connexion, le serveur diffuse les données en continu au fur et à mesure que les événements se produisent, éliminant ainsi le besoin d’interrogation répétée. Cette approche est particulièrement efficace pour les applications telles que les flux d’informations en direct ou les notifications, où les mises à jour proviennent principalement du serveur vers le client.
Par rapport à REST, SSE offre une latence plus faible et une plus grande efficacité, car REST oblige les clients à interroger à plusieurs reprises le serveur pour obtenir de nouvelles données, ce qui augmente la surcharge et la latence. SSE fournit également une reconnexion automatique et s’intègre de manière transparente à la plupart des pare-feu, ce qui le rend plus robuste pour les scénarios en temps réel.
MCP utilise SSE au lieu de WebSockets pour la communication à distance principalement parce que SSE offre une solution plus simple et plus robuste pour les scénarios où seul le streaming serveur-client est requis. SSE fonctionne sur HTTP standard, ce qui simplifie l’intégration avec les pare-feu et les réseaux restreints. Il permet également au serveur d’envoyer des mises à jour en temps réel au client sans la complexité de la gestion d’une connexion WebSocket full-duplex.
Dans MCP, la communication client-serveur est gérée avec des requêtes HTTP POST, tandis que SSE gère les mises à jour en continu du serveur vers le client, ce qui correspond au modèle d’interaction typique pour les outils d’IA et les notifications de ressources. Cette approche réduit la surcharge, simplifie l’implémentation et améliore la compatibilité avec l’infrastructure existante, en particulier par rapport au protocole WebSocket bidirectionnel et souvent plus complexe.
JSON-RPC : le protocole filaire
Alors que SSE sert de technique de communication, JSON-RPC est le protocole filaire utilisé par MCP. JSON-RPC est un protocole léger et sans état, conçu pour les appels de procédure à distance, ce qui le rend idéal pour les échanges rapides et dynamiques requis dans les workflows d’IA.
Dans MCP, chaque interaction, telle que l’appel d’un outil, l’extraction de données ou la liste des fonctionnalités disponibles, est codée sous forme de message JSON-RPC, qui comprend un nom de méthode, des paramètres et un identifiant pour le suivi des réponses. Cette approche permet aux clients et serveurs MCP de communiquer de manière transparente, quelle que soit leur langue d’implémentation sous-jacente, et garantit que toutes les requêtes, réponses et notifications respectent un format prévisible et interopérable. En s’appuyant sur JSON-RPC, MCP simplifie l’intégration, prend en charge la gestion des erreurs et permet aux développeurs de créer des workflows d’agents flexibles et composables qui peuvent interagir avec divers outils et ressources externes.
Contrairement au protocole de transport STDIO, SSE peut prendre en charge plusieurs clients simultanément servis par un seul serveur MCP. Cela est particulièrement avantageux lorsque les serveurs MCP sont hébergés à distance dans des environnements tels que Platform as a Service (PaaS) et les environnements d’exécution sans serveur.
Principaux avantages de MCP
Intégration standardisée : MCP fournit un protocole unifié pour l’intégration de divers outils et sources de données dans les applications d’IA, éliminant ainsi le besoin d’intégrations personnalisées.
Langage agnostique : L’approche langage agnostique de MCP, associée à des SDK pour plusieurs langages, simplifie le développement sur différentes plateformes.
Sécurité renforcée : MCP donne la priorité à la sécurité avec des autorisations explicites et une conception locale d’abord, garantissant ainsi la confidentialité et la protection des données.
Mises à jour en temps réel : La prise en charge de SSE permet des mises à jour en temps réel des serveurs vers les clients, facilitant ainsi un flux de données efficace et une latence réduite.
Évolutivité : L’implémentation SSE de MCP permet à un seul serveur de servir simultanément plusieurs clients, améliorant ainsi l’évolutivité et l’utilisation des ressources.
Développement simplifié : L’utilisation de JSON-RPC comme protocole filaire simplifie l’intégration, prend en charge la gestion des erreurs et permet une composition de workflow flexible.
Croissance de l’écosystème : L’adoption de MCP par les principales plateformes d’IA stimule une croissance rapide de l’écosystème, ce qui en fait une technologie fondamentale pour le développement de l’IA.
Applications pratiques de MCP
Chatbots : MCP permet aux chatbots d’accéder à des bases de connaissances externes, des bases de données et des API pour fournir des réponses plus éclairées et pertinentes.
Agents d’IA : MCP permet aux agents d’IA d’interagir avec des systèmes externes, d’automatiser des tâches et de prendre des décisions basées sur des données.
Intégration des données : MCP simplifie l’intégration de diverses sources de données dans les applications d’IA, permettant une analyse et des informations complètes.
Orchestration des outils : MCP facilite l’orchestration de divers outils et services dans les workflows d’IA, optimisant ainsi les performances et l’efficacité.
Applications en temps réel : La prise en charge de SSE par MCP permet la diffusion de données en temps réel pour des applications telles que l’analyse financière, la détection des fraudes et la maintenance prédictive.
Implémentation de MCP : un guide étape par étape
Installer le SDK MCP : Commencez par installer le SDK MCP pour votre langage de programmation préféré (par exemple, Python, TypeScript).
Définir les ressources et les outils : Identifiez les ressources et les outils que votre serveur MCP exposera aux clients.
Implémenter la logique du serveur : Développez la logique côté serveur pour gérer les requêtes des clients pour les ressources et les outils.
Configurer la sécurité : Mettez en œuvre des mesures de sécurité appropriées, telles que l’authentification et l’autorisation, pour protéger vos données et vos services.
Créer un client MCP : Développez un client MCP pour vous connecter au serveur et accéder aux ressources et outils exposés.
Intégrer avec LLM : Intégrez le client MCP à votre LLM pour permettre l’accès à des connaissances et fonctionnalités externes.
Tester et déployer : Testez minutieusement votre implémentation MCP et déployez-la dans votre environnement de production.
Tendances futures de MCP
Sécurité renforcée : Le développement continu se concentre sur l’amélioration des fonctionnalités de sécurité de MCP pour faire face aux menaces émergentes et garantir la confidentialité des données.
Évolutivité améliorée : Des efforts sont en cours pour améliorer encore l’évolutivité et les performances de MCP afin de prendre en charge des applications d’IA de plus en plus complexes.
Écosystème élargi : L’écosystème MCP devrait continuer de croître, avec de nouveaux outils, ressources et plateformes adoptant le protocole.
Intégration avec les technologies émergentes : MCP est en cours d’adaptation pour s’intégrer aux technologies émergentes telles que l’apprentissage fédéré et l’IA décentralisée.
Efforts de normalisation : Des efforts de normalisation continus visent à consolider MCP en tant que norme de l’industrie pour l’intégration de l’IA.
En comprenant les principes, l’architecture et l’implémentation de MCP, les développeurs peuvent libérer tout le potentiel de l’IA et créer des applications innovantes qui tirent parti des connaissances, des outils et des services externes. À mesure que le paysage de l’IA continue d’évoluer, MCP jouera un rôle de plus en plus essentiel dans la définition de l’avenir des systèmes intelligents. Il est impératif que les développeurs adoptent ce protocole et tirent parti de ses capacités pour créer des solutions d’IA plus puissantes, plus sensibles au contexte et plus polyvalentes. À mesure que la communauté grandit et que de nouveaux cas d’utilisation émergent, MCP promet d’être une technologie essentielle pour faire progresser le domaine de l’intelligence artificielle.