Le Model Context Protocol, ou MCP, est une norme ouverte qui définit la manière dont les grands modèles de langage communiquent avec des outils externes, des sources de données et des systèmes de manière structurée et sécurisée. Au lieu de coder en dur des intégrations ou de s'appuyer sur de fragiles instructions rapides, MCP permet aux modèles de découvrir des fonctionnalités, d'échanger du contexte et d'invoquer des outils via une couche de protocole cohérente.
Pour les responsables de l'ingénierie qui créent des assistants d'IA, des copilotes ou des systèmes multi-agents, cela crée un moyen évolutif de gérer l'accès aux outils, les autorisations et le contexte dans tous les environnements. Dans ce guide, vous découvrirez comment fonctionne le Model Context Protocol, comment il se compare aux API et au RAG, et comment l'implémenter efficacement dans l'architecture d'IA d'entreprise.
Résumé:
Protocole de contexte du modèle, ou MCP, est une norme ouverte qui définit la manière dont les grands modèles de langage communiquent avec des outils externes, des sources de données et des applications de manière structurée et sécurisée. Il normalise la façon dont le contexte, les fonctionnalités et les autorisations sont échangés, permettant aux systèmes d'IA d'invoquer des outils de manière fiable sans intégrations codées en dur ni logique d'invite fragile.
Concrètement, le MCP agit comme une couche de coordination entre un LLM et les outils qu'il peut utiliser. Au lieu d'intégrer des instructions directement dans les invites, le modèle interroge une interface structurée qui décrit les fonctionnalités disponibles et la manière d'y accéder.
Le serveur MCP expose les outils et leurs fonctionnalités. Le LLM, via un client MCP, découvre ces outils, reçoit un contexte structuré et les invoque avec des autorisations définies.
Le MCP a été créé pour résoudre un problème croissant dans le domaine de l'ingénierie de l'IA : les grands modèles de langage ont besoin d'accéder à des outils, à des données et à des systèmes, mais les intégrations traditionnelles sont fragiles et difficiles à mettre à l'échelle.
Avant MCP, les équipes s'appuyaient souvent sur :
Au fur et à mesure que les systèmes d'IA sont devenus des assistants multi-outils et des agents autonomes, ces approches sont devenues difficiles à maintenir. La gestion du contexte était incohérente, les autorisations étaient appliquées de manière souple et les intégrations étaient étroitement liées à des modèles spécifiques.
MCP introduit un protocole structuré indépendant des modèles qui sépare l'intégration des outils de l'ingénierie rapide. Cela améliore l'évolutivité, la sécurité et la clarté de l'architecture.
Le protocole de contexte modèle a été introduit par Anthropique en tant que norme ouverte pour permettre l'utilisation structurée d'outils dans les systèmes d'IA. Il a été conçu pour être indépendant du modèle, ce qui signifie qu'il peut fonctionner avec différents grands modèles de langage plutôt que d'être lié à un seul fournisseur.
En publiant MCP en tant que spécification ouverte, l'objectif était d'encourager l'interopérabilité entre les outils d'IA, les agents et les systèmes d'entreprise. Cela positionne MCP comme une infrastructure plutôt que comme une fonctionnalité propriétaire.
Les API traditionnelles définissent la façon dont les systèmes logiciels communiquent entre eux. MCP définit la façon dont les modèles de langage communiquent avec les outils.
Les principales différences sont les suivantes :
En bref, les API exposent les fonctionnalités. MCP structure la façon dont un LLM comprend, sélectionne et invoque en toute sécurité cette fonctionnalité dans un flux de travail piloté par l'IA.
Le Model Context Protocol fonctionne en introduisant une interface structurée entre un grand modèle de langage et les outils auxquels il peut accéder. Au lieu d'intégrer les instructions des outils directement dans les invites, MCP définit la manière dont les outils décrivent leurs fonctionnalités, comment le contexte est partagé et comment le modèle invoque des actions dans le cadre d'autorisations contrôlées.
Dans la pratique, le MCP suit un cycle de vie prévisible :
Cette séparation entre le raisonnement et l'exécution rend les systèmes d'IA plus modulaires, observables et sécurisés.
MCP utilise une architecture client-serveur.
À un niveau simplifié :
Les principaux éléments sont les suivants :
Cette structure garantit que le modèle n'accède pas directement aux outils sans limites définies.
L'échange de contexte est au cœur de MCP.
Au lieu de transmettre des instructions en texte brut, MCP permet aux outils de décrire :
Lorsque le modèle doit effectuer une action, il envoie une demande structurée via le protocole. La réponse est renvoyée dans un format prévisible, ce qui réduit l'ambiguïté et la fragilité rapide.
Cet échange structuré réduit le risque d'hallucination et améliore la fiabilité des flux de travail en plusieurs étapes.
MCP est avant tout client-serveur.
Le LLM interagit avec un serveur MCP qui expose les outils. Le serveur applique les limites de fonctionnalités et les règles d'autorisation. Cette architecture permet une gouvernance, une journalisation et une observabilité centralisées, ce qui est essentiel dans les environnements d'entreprise.
L'interaction entre pairs n'est pas l'objectif principal de la conception. Le MCP est conçu pour agir comme une couche de médiation contrôlée entre les modèles et les systèmes externes.
Les outils s'enregistrent auprès d'un serveur MCP en publiant des métadonnées structurées. Cela inclut généralement :
Une fois enregistré, l'outil devient détectable par le LLM via le protocole. Il n'est pas nécessaire de réentraîner le modèle pour utiliser de nouveaux outils. Il demande simplement au serveur les fonctionnalités disponibles et sélectionne celle qui convient.
Pour les responsables de l'ingénierie, cela signifie que de nouvelles intégrations peuvent être ajoutées sans avoir à réécrire la logique rapide ou à coupler étroitement les systèmes à un fournisseur de modèles spécifique.
Le protocole Model Context répond à un défi de taille majeur dans les systèmes d'IA : les grands modèles linguistiques sont de puissants outils de raisonnement, mais ils ne sont pas conçus de manière native pour gérer l'accès aux outils, les autorisations et le contexte structuré dans des environnements complexes. À mesure que les entreprises passent des prototypes à l'IA de production, la complexité de l'intégration augmente rapidement.
MCP introduit une couche de coordination standardisée qui réduit la fragilité, améliore la gouvernance et permet une orchestration évolutive des outils d'IA.
Dans la plupart des applications d'IA en phase initiale, le contexte est injecté directement dans les invites. Cela fonctionne pour les cas d'utilisation simples, mais ne fonctionne pas lorsque :
L'injection contextuelle rapide est la suivante :
Sans protocole structuré, les équipes s'appuient souvent sur des chaînes fragiles d'appels de fonctions ou sur des intergiciels ad hoc. Le MCP formalise la façon dont le contexte est transmis, validé et renvoyé, réduisant ainsi l'ambiguïté et améliorant le déterminisme lors de l'exécution.
Les intégrations traditionnelles obligent les développeurs à connecter manuellement les sorties LLM aux appels d'API. Cela se traduit souvent par :
MCP normalise la découverte et l'invocation des outils. Les outils exposent des métadonnées structurées et le modèle les sélectionne dynamiquement en fonction des exigences des tâches.
Les avantages incluent :
Pour les équipes d'ingénierie, cela signifie que les intégrations deviennent modulaires plutôt que personnalisées.
Oui L'un des avantages les plus pratiques de MCP est de réduire le recours à une ingénierie rapide et complexe.
Au lieu d'intégrer des instructions détaillées sur l'outil dans les instructions, le modèle interroge une couche de capabilité structurée. Cela permet de réduire la complexité de la conception rapide au profit d'un protocole formel.
En conséquence :
Pour les organisations qui mettent en place des assistants d'IA d'entreprise, des copilotes internes ou des systèmes multi-agents, cela réduit le risque opérationnel et accélère les itérations sans sacrifier la gouvernance.
Le protocole Model Context est souvent comparé aux API, à la génération augmentée par extraction et à l'appel de fonctions. Cependant, MCP fonctionne à une couche architecturale différente. Elle ne remplace pas ces technologies. Au lieu de cela, il normalise la façon dont un modèle de langage découvre, sélectionne et invoque en toute sécurité les outils qu'il utilise.
En termes simples :
Comprendre ces différences est essentiel pour les responsables de l'ingénierie qui conçoivent des systèmes d'IA évolutifs.
Non. Le MCP ne remplace pas les API.
Les API définissent la façon dont deux systèmes logiciels communiquent. Le MCP définit la manière dont un modèle de langage communique avec les systèmes qui exposent des API.
Dans un flux de travail classique :
L'API reste la couche d'exécution. Le MCP joue le rôle de couche de médiation et de coordination entre le modèle et l'API.
Oui, dans de nombreux cas, vous avez besoin des deux.
Génération augmentée par récupération est conçu pour récupérer les documents ou les données pertinents et les injecter dans la fenêtre contextuelle du modèle. Elle améliore la base factuelle.
Le MCP, en revanche, gère les interactions structurées entre les outils.
RAG répond aux questions en récupérant des connaissances.
Le MCP permet au modèle de prendre des mesures.
Par exemple :
Ils abordent différents problèmes et sont complémentaires dans la production d'architectures d'IA.
L'appel de fonction permet à un modèle de renvoyer des arguments structurés conformes à un schéma prédéfini. Il est généralement étroitement lié au format d'API d'un fournisseur spécifique.
MCP généralise cette idée.
Principales différences :
Par exemple, Fonction structurée d'OpenAI le guide d'appel décrit son approche de mise en œuvre
En résumé, l'appel de fonction définit la manière dont un modèle peut appeler une fonction. MCP définit un écosystème standardisé pour découvrir et gérer de nombreux outils sur l'ensemble des systèmes.
Oui Le MCP est conçu pour être indépendant du modèle.
Il ne suppose pas de fournisseur LLM spécifique ni d'interface propriétaire. Il définit plutôt un protocole structuré que n'importe quel modèle et serveur conforme peuvent implémenter.
Pour les responsables de l'ingénierie, cela réduit le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Il permet de :
Cette compréhension en plusieurs couches aide les équipes d'ingénierie à positionner correctement le MCP au sein d'une architecture d'IA plus large plutôt que de le considérer comme une technologie concurrente.
Le Model Context Protocol (MCP) est déjà en cours d'adoption au-delà du stade théorique. En tant que norme ouverte pour l'interaction entre LLM et outil, MCP permet aux assistants IA d'accéder de manière fiable et sécurisée à des systèmes réels. MCP permet de connecter l'IA à des outils tels que des bases de données, des plateformes de développement, des systèmes CRM et même des flux de travail d'entreprise.
Vous trouverez ci-dessous des exemples concrets que vous pouvez explorer :
Un modèle d'intégration MCP documenté implique Serveurs MCP permettant aux agents IA d'aider les services d'assistance en effectuant des appels d'outils dans les systèmes de billetterie. Cela permet aux assistants intelligents de récupérer les données de gestion des services informatiques pertinentes, de récupérer l'historique des demandes et de suggérer des résolutions de manière dynamique.
Le MCP est largement utilisé dans les outils de développement. Par exemple, référence Implémentations MCP hébergées sur GitHub démontrer comment les serveurs MCP connectent de grands modèles de langage à des environnements de développement, permettant ainsi à des assistants sensibles au code d'interroger la structure des projets et les référentiels.
Un autre exemple réel d'application MCP est étendre les plateformes de recrutement pour dynamiser les agents IA qui accèdent automatiquement aux systèmes de suivi des candidats (ATS) et aux bases de données internes des candidats. Cela permet de contextualiser les requêtes des recruteurs à l'aide de données réelles et de proposer des listes de candidats personnalisées.
Cet exemple montre comment L'IA agentic transforme les flux de travail source-to-pay en permettant aux agents intelligents d'opérer dans les systèmes d'approvisionnement, de gestion des fournisseurs et de finances. Dans ce cas d'utilisation, les agents d'IA interagissent avec les plateformes d'entreprise pour analyser les données des fournisseurs, revoir les contrats et prendre en charge les décisions d'approvisionnement et de négociation tout au long du cycle de vie des achats
La sécurité est l'une des principales raisons pour lesquelles les responsables de l'ingénierie évaluent le Model Context Protocol. À mesure que les systèmes d'IA sont en mesure de déclencher des flux de travail, de mettre à jour des enregistrements et d'accéder à des données d'entreprise sensibles, la gouvernance devient une exigence architecturale essentielle. MCP introduit une couche de médiation structurée qui permet de faire respecter les limites entre le raisonnement du modèle et l'exécution réelle du système.
Au lieu de permettre à un LLM d'appeler directement des API, MCP achemine toutes les interactions entre les outils via une couche serveur contrôlée où les règles d'autorisation, de journalisation et de validation peuvent être appliquées de manière cohérente.
Le MCP lui-même est un protocole et non un fournisseur d'identité. L'authentification et l'autorisation sont appliquées au niveau du serveur MCP.
Dans une configuration de production :
Cela garantit que le modèle ne peut pas dépasser les privilèges de l'utilisateur demandeur.
Par exemple, un assistant financier peut être en mesure de lire les données des fournisseurs mais ne pas approuver les paiements. La couche MCP applique cette limite avant que l'action n'atteigne le système ERP.
Oui MCP prend en charge le contrôle d'accès tenant compte des rôles grâce à des métadonnées d'outils structurées et à une application côté serveur.
Chaque outil peut définir :
Le serveur MCP vérifie ces conditions avant d'autoriser la poursuite de l'appel à l'outil.
Cela est particulièrement important dans les environnements réglementés où l'accès aux données financières, médicales ou personnelles doit être étroitement contrôlé. Plutôt que de se fier à des instructions rapides telles que « ne pas accéder aux données sensibles », MCP applique les restrictions par programmation.
Du point de vue de la gouvernance, MCP améliore :
Chaque appel d'outil peut être enregistré de manière centralisée, y compris les paramètres, le contexte utilisateur et les résultats d'exécution.
Les équipes d'ingénierie gagnent en visibilité sur les outils utilisés, à quelle fréquence et dans quel but.
De nouveaux outils peuvent être enregistrés sans modifier les instructions du modèle, ce qui réduit les risques lors de l'itération.
Le raisonnement des modèles est découplé de la logique d'exécution, ce qui facilite la révision et la certification des systèmes.
Ces contrôles de gouvernance s'alignent sur des cadres de risque plus larges liés à l'IA, tels que le Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST.
Pour les responsables de l'ingénierie qui conçoivent une architecture d'IA d'entreprise, cette couche de contrôle structurée réduit le risque opérationnel par rapport aux intégrations rapides et faiblement couplées. Il favorise l'évolutivité à long terme, la préparation à la conformité et une responsabilisation plus claire dans les flux de travail pilotés par l'IA
La mise en œuvre du protocole Model Context en production ne se limite pas à activer les appels d'outils. Cela implique la conception d'une couche d'intégration structurée qui gère la découverte des outils, les autorisations et l'échange de contexte indépendamment de la logique d'invite.
À un niveau élevé, la mise en œuvre de la production suit cinq étapes :
L'objectif est de séparer le raisonnement de l'exécution, afin de rendre votre système d'IA modulaire, observable et sécurisé.
Une configuration de production typique comprend :
Le serveur MCP joue le rôle de couche de coordination. Il expose les outils dans un format structuré et valide chaque appel avant son exécution.
Cette architecture garantit que le modèle ne se connecte jamais directement aux systèmes de production sans médiation.
Oui, dans la plupart des environnements d'entreprise, un serveur MCP dédié est recommandé.
Un serveur dédié vous permet de :
Dans les projets de moindre envergure, MCP peut fonctionner au sein de la même infrastructure que vos services principaux. Cependant, à mesure que le nombre d'outils augmente, la séparation de la couche MCP améliore la maintenabilité et la gouvernance.
Dans les architectures multi-agents, différents agents peuvent assumer des responsabilités distinctes telles que la récupération, la planification, l'exécution ou la validation.
MCP y contribue en :
Au lieu que chaque agent intègre sa propre logique d'intégration, tous les agents s'appuient sur la même couche de protocole structurée. Cela réduit la duplication et simplifie l'évolution du système.
Des cadres tels que Document LangChain Modèles d'intégration MCP dans les flux de travail des agents.
Les équipes d'ingénierie qui adoptent le MCP sont généralement confrontées à :
Les outils doivent définir des schémas d'entrée et de sortie clairs. Une mauvaise conception des schémas réduit la fiabilité.
L'accès basé sur les rôles doit s'aligner sur les systèmes d'identité existants.
Sans journalisation appropriée, le comportement de l'agent de débogage devient difficile.
L'architecture de l'IA doit s'aligner sur les équipes de sécurité et de conformité dès le début du processus.
Pour atténuer ces risques, les responsables de l'ingénierie devraient considérer le MCP comme une infrastructure plutôt que comme une fonctionnalité. Établissez des normes de gouvernance, définissez des conventions de dénomination pour les outils, documentez les champs d'autorisation et intégrez la surveillance dès le premier jour.
La mise en œuvre réussie du MCP nécessite également un alignement avec les normes établies Meilleures pratiques MLOps pour garantir la surveillance, la gestion des versions et la stabilité de la production.
Dans les systèmes d'IA de production, la conception disciplinée des protocoles est ce qui permet d'évoluer sans perdre le contrôle.
Tous les projets d'IA ne nécessitent pas le protocole Model Context. Cependant, à mesure que les systèmes évoluent, passant de chatbots expérimentaux à des assistants et agents de niveau entreprise, les limites des intégrations ad hoc deviennent visibles.
Les responsables de l'ingénierie devraient évaluer le MCP lorsque les systèmes d'IA doivent interagir avec plusieurs outils, appliquer des autorisations de manière fiable et évoluer entre les équipes ou les unités commerciales. À ce stade, l'orchestration structurée devient une nécessité plutôt qu'une optimisation.
Dans de nombreux cas, les organisations font appel à des équipes d'ingénierie spécialisées en IA pour accélérer l'adoption tout en maintenant les normes de gouvernance internes.
Dans les prototypes à un stade précoce, le MCP peut ne pas être essentiel.
Si votre système d'IA :
Dans ce cas, un appel direct à une fonction ou un simple intergiciel peuvent suffire.
Cependant, dès que des outils, des rôles d'utilisateur ou des exigences d'audit supplémentaires sont introduits, la mise à niveau de la gouvernance devient coûteuse. Il est souvent plus facile de mettre en œuvre le MCP plus tôt que de le moderniser plus tard.
Les signaux architecturaux clairs incluent :
Si votre équipe réécrit à plusieurs reprises la logique des commandes pour gérer l'accès aux outils, il s'agit d'un signal structurel indiquant que l'orchestration doit passer à une couche protocolaire.
Pour les leaders de l'ingénierie qui pensent au-delà de la livraison à court terme, MCP soutient :
De nouveaux outils peuvent être ajoutés sans avoir à réécrire les instructions du modèle.
MCP étant indépendant du modèle, vous pouvez changer ou combiner les fournisseurs LLM.
Les équipes chargées de la sécurité et de la conformité obtiennent des points de contrôle plus clairs.
La logique de l'outil réside dans une couche structurée au lieu d'instructions rapides éparpillées.
Dans l'architecture d'IA d'entreprise, la transition de l'automatisation expérimentale à une orchestration multi-systèmes gouvernée est inévitable. Le protocole de contexte modèle fournit une base standardisée pour rendre cette transition durable.
Le protocole Model Context marque un changement structurel dans l'architecture d'IA des entreprises. À mesure que de grands modèles linguistiques entrent en production, le défi n'est plus la qualité des générations mais le contrôle, la sécurité et l'évolutivité. Pour les directeurs techniques, MCP fournit une couche d'orchestration standardisée qui réduit la fragilité de l'intégration, limite la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et permet la mise en place de systèmes d'IA multi-agents gouvernés sur les principales plateformes commerciales.
Si vous planifiez ou développez des initiatives d'IA d'entreprise, le moment est venu de concevoir correctement la couche d'infrastructure. Contactez notre équipe pour découvrir comment le Model Context Protocol peut soutenir votre feuille de route en matière d'IA et vous aider à créer des systèmes sécurisés, prêts pour la production et évolutifs en toute confiance.
Oui Le Model Context Protocol est publié en tant que spécification standard ouverte. Bien que différentes organisations puissent proposer leurs propres implémentations, le protocole lui-même est conçu pour être ouvert et indépendant des modèles, encourageant ainsi l'interopérabilité entre les systèmes d'IA et les écosystèmes d'outils.
Non. Le MCP ne remplace pas les API. Les API restent la couche d'exécution qui expose les fonctionnalités du système. Le MCP agit comme une couche de coordination structurée qui permet à de grands modèles de langage de découvrir et d'invoquer des API en toute sécurité de manière cohérente et respectueuse des autorisations.
En principe, oui. MCP est conçu pour être indépendant des modèles, ce qui signifie qu'il peut fonctionner avec différents grands modèles de langage tant qu'ils prennent en charge une interaction structurée avec les outils. Cela réduit la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et soutient les stratégies multimodèles dans les environnements d'entreprise.
Non. La génération augmentée par extraction se concentre sur la récupération de documents ou de connaissances afin d'améliorer la précision des réponses. MCP se concentre sur l'orchestration et l'exécution structurées d'outils. De nombreux systèmes d'IA de production utilisent à la fois le RAG pour la mise à la terre et le MCP pour l'action.
Le MCP continue d'évoluer, mais son adoption augmente dans les outils d'IA et les frameworks d'agents. Sa valeur réside dans la standardisation architecturale plutôt que dans les caractéristiques spécifiques aux fournisseurs. Les responsables de l'ingénierie devraient évaluer la maturité de l'écosystème parallèlement aux exigences de gouvernance interne et à la stratégie d'IA à long terme.
Alexandra Mendes est spécialiste senior de la croissance chez Imaginary Cloud et possède plus de 3 ans d'expérience dans la rédaction de textes sur le développement de logiciels, l'IA et la transformation numérique. Après avoir suivi un cours de développement frontend, Alexandra a acquis des compétences pratiques en matière de codage et travaille désormais en étroite collaboration avec les équipes techniques. Passionnée par la façon dont les nouvelles technologies façonnent les entreprises et la société, Alexandra aime transformer des sujets complexes en contenus clairs et utiles pour les décideurs.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
