Model Context Protocol (MCP)

Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP)

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert développé par Anthropic en novembre 2024, conçu pour faciliter l’intégration des modèles de langage (LLM) avec des outils, données et services externes. Comparable à un “port USB-C” pour l’IA, MCP offre une interface universelle permettant aux agents conversationnels et assistants intelligents d’interagir de manière fluide avec leur environnement numérique.​ Très utile pour industrialiser des projets d’IA Générative comme chez Manutan pour automatise la gestion de ses références produits grâce à l’IA

Fonctionnement

MCP repose sur une architecture client-hôte-serveur :​

• Hôte MCP : application principale (ex. : assistant IA, IDE, chatbot) orchestrant les échanges.
• Clients MCP : processus intermédiaires assurant la communication entre l’hôte et les serveurs.
• Serveurs MCP : services exposant des ressources (fichiers, bases de données), outils (fonctions exécutables) ou prompts (instructions contextuelles).​

Les échanges s’effectuent via le protocole JSON-RPC 2.0, sur des canaux tels que stdio pour les processus locaux ou HTTP/SSE pour les services distants. Chaque serveur déclare ses capacités à l’aide de schémas JSON, permettant aux modèles d’IA de découvrir dynamiquement les outils disponibles.

Cas d’usage

MCP est particulièrement adapté aux scénarios suivants :​

• Assistants d’entreprise : accès sécurisé aux documents internes, CRM ou bases de connaissances.
• Développement logiciel : intégration avec des IDE comme Replit ou Zed pour l’analyse de code en temps réel.
• Agents autonomes : exécution de tâches complexes en chaîne via des outils connectés (ex. : GitHub, Slack, PostgreSQL).
• Applications conversationnelles : accès contextuel à des données structurées ou non structurées pour enrichir les réponses.​

Quel est l’intérêt d’un Model Context Protocol (MCP) ?

Avantages

• Interopérabilité : réduction du besoin d’intégrations personnalisées grâce à un protocole standardisé.
• Sécurité : modèle d’autorisation géré par l’hôte, avec isolation des processus et authentification via API keys ou OAuth.
• Extensibilité : prise en charge de multiples transports (stdio, HTTP/SSE, WebSockets) et de formats comme MessagePack.
• Écosystème riche : plus de 250 serveurs MCP disponibles, couvrant des services tels que Google Drive, Stripe ou GitHub.​

Adoption

Depuis son lancement, MCP a été adopté par des acteurs majeurs de l’IA tels qu’OpenAI (intégration dans ChatGPT Desktop), Google DeepMind (modèles Gemini) et des plateformes comme Sourcegraph ou Claude Desktop. Son adoption rapide en fait un pilier de l’architecture des agents IA modernes.​

Comparaison avec d’autres solutions

Contrairement aux plugins propriétaires ou aux appels de fonctions spécifiques à un fournisseur, MCP offre une approche décentralisée et agnostique vis-à-vis des modèles. Il peut être utilisé en complément d’outils comme LangChain ou LlamaIndex, qui orchestrent des workflows IA complexes.​

Conclusion

En résumé, le Model Context Protocol est en passe de devenir un standard incontournable pour connecter les IA génératives à leur environnement numérique. Il simplifie les intégrations, renforce la sécurité et ouvre la voie à des agents plus autonomes et contextuellement pertinents.​

Pour plus d’informations, consultez la documentation officielle : modelcontextprotocol.io​

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Cet article a été rédigé par les experts AVISIA, pour approfondir ce sujet ou explorer comment cela pourrait bénéficier à votre entreprise, contactez nous.