De nombreuses entreprises adoptent soudainement le Model Context Protocol. Qu’est-ce que c’est et que peut-on en faire ?
En novembre 2024, Anthropic a rendu open source son Model Context Protocol (MCP). L’entreprise le décrit comme « une norme pour connecter les assistants IA aux systèmes contenant des données ». Depuis lors, de nombreuses entreprises utilisent le MCP pour permettre à leurs systèmes d’IA de consulter des sources tant locales qu’externes. Cela leur permet d’agir avec contexte.
Dans cet article, nous expliquons plus en détail ce que signifie le MCP, ce qu’il fait exactement et quelle est l’étendue de son adoption actuellement.
Model Context Protocol
Le MCP est un protocole ouvert qui permet aux modèles d’IA de communiquer directement avec d’autres outils, bases de données et applications. Cela sans qu’il soit nécessaire de construire une API séparée pour chaque intégration.
Anthropic lance un outil pour connecter directement les systèmes d’IA aux ensembles de données
Jusqu’à récemment, la plupart des systèmes d’IA fonctionnaient en grande partie de manière fermée et donc avec des informations qu’ils recevaient via des données d’entraînement. Cela fonctionnait, mais ils ne pouvaient pas utiliser d’informations récentes. Le MCP change cela en étant une couche de connexion universelle entre l’IA et le monde extérieur.
Des entreprises d’IA populaires comme OpenAI et Claude l’utilisent déjà. Leurs modèles peuvent se connecter via MCP à des sources de données externes telles que des bases de données ou des fichiers locaux, des moteurs de recherche ou des prompts spécialisés. Sur le site web du MCP, le protocole est décrit comme « un port USB-C pour les applications d’IA ». Un port USB-C est une façon standardisée de connecter des appareils électroniques, le MCP connecte donc les applications d’IA à des systèmes externes.
Cela réduit considérablement les soucis pour les développeurs. Auparavant, ils devaient développer des intégrations via des API pour chaque outil ou source, et maintenant cela disparaît complètement. Cela fait de l’IA, et surtout des agents IA, non seulement des outils intelligents, mais aussi utiles. Cela signifie un développement plus rapide, moins de coûts et moins d’erreurs.
Ces avantages expliquent pourquoi tant d’entreprises adoptent soudainement cette approche. Au lieu d’adapter leur système d’IA à chaque fois à de nouveaux outils, elles peuvent maintenant construire sur une seule architecture.
Comment cela fonctionne-t-il ?
L’architecture derrière le MCP est en fait toujours la même. Un hôte MCP, c’est-à-dire une application alimentée par l’IA comme un agent de Claude ou ChatGPT, est connecté à un ou plusieurs serveurs MCP contenant chacun une application ou une source différente. Certains serveurs peuvent accéder à des sources locales comme des fichiers ou des bases de données, d’autres communiquent avec des API ou des services cloud en ligne. Tout ce processus est regroupé sous le terme MCP.
Un serveur MCP traduit un prompt d’un utilisateur en une commande pour un outil spécifique. Un exemple : un serveur MCP Otter peut transcrire des enregistrements audio sur demande. Le serveur traite cette demande, fournit un résultat et donne à l’IA le contexte pour continuer à travailler avec la transcription.
Le MCP est-il unique ?
L’idée de donner aux systèmes d’IA accès à des données externes n’est pas nouvelle. Les développeurs essayaient depuis longtemps de fournir aux modèles d’IA des informations externes. Ce qui rend le MCP différent, c’est qu’il offre une norme universelle. Il brise la dépendance à certaines API et peut être utilisé par toutes sortes de systèmes.
Par exemple, un agent Claude peut utiliser le même serveur MCP qu’un agent ChatGPT. Cela rend possible la collaboration à grande échelle.
Avantages et points d’attention
Les avantages du MCP résident principalement dans la collaboration. Les développeurs n’ont plus besoin d’écrire une intégration API séparée pour chaque application. Les entreprises peuvent rendre les données locales et basées sur le cloud disponibles pour leurs systèmes d’IA via le même protocole.
Cela facilite, par exemple :
- la recherche dans des documents internes sans partager de données sensibles en externe
- la combinaison de données provenant de différents systèmes dans un seul contexte
- le travail des agents IA avec des informations actuelles plutôt qu’avec des connaissances statiques
En même temps, il y a aussi des points d’attention. Comme le MCP forme un pont entre l’IA et les données sensibles de l’entreprise, la sécurité et la gestion des accès restent cruciales. Les chercheurs ont déjà trouvé diverses vulnérabilités telles que l’injection de prompts ou l’exécution non autorisée de commandes.
Où en est le MCP maintenant
Le MCP se trouve actuellement dans une phase précoce d’adoption. La norme est développée par Anthropic et la communauté open source. Les analystes affirment qu’il y a de fortes chances que le MCP, ou une variante de celui-ci, devienne une norme pour l’intégration de l’IA. Si cela se produit, le paysage de l’IA changerait complètement, passant de chatbots fermés à des systèmes d’IA collaborant activement avec leur infrastructure logicielle et de données existante.
Le Model Context Protocol est une tentative de rationaliser le paysage croissant des intégrations d’IA. En introduisant une norme ouverte unique permettant aux modèles de langage de communiquer avec d’autres systèmes, le MCP abaisse la barrière technique pour les entreprises souhaitant déployer l’IA.
