Il est le « port USB-C » de l’intelligence artificielle : on vous explique le MCP

Nous sommes le 25 novembre 2024 et Anthropic publie Introducing the Model Context Protocol . La promesse du MCP est simple : « fournir un standard ouvert pour connecter les assistants IA aux systèmes où résident les données ».

La documentation technique de la société mère de Claude compare elle-même cette nouveauté à un « port USB-C » et très vite, le MCP est adopté, même par la concurrence la plus directe. En quelques mois, OpenAI, Microsoft et Google DeepMind embrassent à leur tour le protocole , alors que toute l’industrie mise sur l’avènement des agents IA.

Un an et demi plus tard, la communauté a construit des milliers de serveurs MCP, des kits de développement existent pour tous les langages de programmation majeurs, et l’industrie en a fait le standard de facto pour connecter les agents aux outils et aux données.

Mais concrètement, comment fonctionne ce protocole ? Et pourquoi un tel succès ?

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Celui des silos d’information, soit des données dispersées dans des outils qui ne communiquent pas entre eux, et celui des systèmes hérités, ces infrastructures internes anciennes, jamais pensées pour dialoguer avec une IA, mais trop coûteuses à remplacer. Résultat : même quand une donnée existait quelque part, aucun moyen standard n’existait pour qu’un modèle de langage aille la chercher.

Chaque intégration entre une IA et un outil externe nécessitait donc un développement sur-mesure. Une complexité qui explose à mesure que les modèles d’IA et les outils se multiplient.

MCP repose sur une architecture client-serveur commune. Les clients MCP vivent à l’intérieur des applications hôtes comme Claude ou Cursor et formulent des requêtes, tandis que les serveurs MCP exposent les outils, ressources et prompts que ces applications peuvent utiliser. Les développeurs implémentent ainsi le protocole une seule fois, et la connexion devient automatique.

Un serveur MCP peut exposer trois types de briques : les outils, contrôlés par le modèle lui-même (envoyer un e-mail, interroger une base de données) ; les ressources, contrôlées par l’application (un fichier, un contenu) ; et les prompts, des modèles de requête pré-écrits que l’utilisateur peut invoquer.

Cette généralisation rapide, cependant, a un revers : plus un protocole devient la norme, plus il devient une cible.