MCP (Protocole de contexte de modèle)

Les applications pilotées par l'IA s'appuient sur des données contextuelles à jour pour fournir des résultats précis et adaptés. Mais à mesure que les déploiements s'étendent, cartographier et mettre à jour manuellement les connexions entre API, bases de données et services tiers devient vite un casse-tête de maintenance. Le protocole de contexte modèle (MCP) répond à ce défi en proposant un cadre uniforme et évolutif pour la découverte et l’échange de contexte. Les serveurs et agents conformes à MCP assurent une synchronisation automatique du contexte, des mises à jour en temps réel et une intégration sans friction, facilitant des flux de travail d’IA fiables et évolutifs sur des sources de données variées.

Pour vous, utilisateurs quotidiens, les systèmes d'IA les plus avancés semblent « magiques » — une performance intuitive et sans effort qui inspire confiance et immersion. Pour obtenir cet effet, vous devez exploiter efficacement les données contextuelles, mais chaque modèle dispose d'une fenêtre contextuelle limitée qui restreint la quantité de données qu'il peut traiter simultanément. MCP étend l’accès au contenu disponible et optimise l’utilisation de la fenêtre contextuelle en standardisant et en distribuant dynamiquement les données contextuelles via un cadre indépendant du modèle. À l’image de HTTP, qui a établi un protocole universel pour les requêtes web, ou de l’USB-C, qui a standardisé l’alimentation et l’échange de données entre appareils, MCP définit une interface unifiée. Elle permet aux systèmes d’IA de découvrir, d’échanger et de gérer sans rupture les données contextuelles à travers diverses intégrations.

De plus, le MCP joue un rôle essentiel dans l’autonomisation des systèmes d’IA agentiques, une branche de l’IA conçue pour interagir de manière proactive et s’adapter aux environnements dynamiques et aux systèmes connectés. Pour être un collaborateur efficace ou un contributeur autonome, un agent d’IA doit accéder à des données qui sont facilement accessibles, cohérentes et standardisées. Cependant, garantir manuellement le respect de cette norme dans un nombre croissant d’intégrations crée ce qu’on appelle un problème « N × M » : l’intégration de « N » outils dans un système d’IA (tels que des API, des agents ou des flux de travail) avec « M » ressources, systèmes ou services, ce qui complique considérablement la montée en charge. Les agents d’IA excellent lorsqu’ils peuvent récupérer dynamiquement et de manière proactive des ressources sans intervention manuelle supplémentaire, et des serveurs MCP dédiés offrent une couche d’abstraction sur le processus de récupération qui atténue ces goulets d’étranglement.

En pratique, MCP fonctionne selon une architecture serveur-client : le système d'IA (le client) se connecte à un serveur MCP, qui représente un outil, une ressource ou une source de données spécifique, et l'interroge pour en comprendre les capacités. Le serveur MCP répond avec des informations sur ses fonctionnalités et sur la façon dont il peut interagir avec le système d'IA, qui sont ensuite enregistrées par le modèle pour une utilisation dans le futur. 

Quand vous lancez une invite, le modèle interroge dynamiquement son réseau de serveurs MCP, chacun offrant un ensemble distinct de fonctionnalités. Il identifie les connexions les plus adaptées et récupère les données contextuelles nécessaires pour répondre efficacement, sans que vous ayez besoin de spécifier explicitement une source. Grâce à ce design modulaire, vous pouvez créer des serveurs MCP sur mesure pour des cas d’usage précis ou choisir parmi des versions préconfigurées disponibles dans la communauté open source.

Un autre avantage clé de MCP pour l’évolutivité réside dans la découverte dynamique : une surveillance continue des modifications sur tous les serveurs MCP afin d’intégrer automatiquement les nouvelles fonctionnalités et de garantir que les mises à jour structurelles des sources n’interrompent pas les flux de travail ni ne brisent les connexions existantes.

Le MCP offre de nombreux cas d’utilisation et applications convaincants. En voici quelques-uns :

• Conformité – Les serveurs MCP standardisent les requêtes entre organismes de régulation isolés, pour garantir une intégration fluide des cadres de conformité dans l’ensemble des systèmes. La découverte dynamique de MCP s’avère précieuse dans ce contexte en constante évolution, en veillant à ce que vos actions respectent toujours les règles les plus récentes.
• DevOps – MCP intègre des sources de données structurées telles que les pipelines CI/CD, les frameworks de test et les outils de surveillance dans un flux de travail unifié, enrichi de connaissances contextuelles à chaque étape pour garantir la continuité.
• Coding Companion – La conscience contextuelle de MCP sur plusieurs référentiels et couches applicatives constitue un atout puissant pour les développeurs, car elle intègre des suggestions en temps réel qui appliquent les meilleures pratiques à l'ensemble du projet tout en respectant les dépendances essentielles.

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui enrichit un système ou modèle d’IA avec des données contextuelles. Elle présente certaines similarités avec MCP, mais leurs modes de fonctionnement et champs d’application diffèrent. Alors que les deux intègrent des données contextuelles pour livrer des résultats plus pertinents et précis, RAG s’adapte mieux aux cas d’utilisation de données non structurées, comme l’intégration de pages web, de fichiers PDF ou d’autres documents externes pour des recherches ciblées.

MCP est bien plus adapté pour gérer le processus de récupération des données provenant de grandes sources structurées, comme les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les rapports financiers, ou d'autres bases de données d’entreprise. En combinant ces forces complémentaires, MCP et RAG peuvent opérer ensemble de manière très efficace. Par exemple, MCP peut extraire des données structurées depuis un CRM afin de fournir à RAG des données d'entrée standardisées et normalisées. RAG peut ensuite traiter ces données associées à des sources non structurées comme les e-mails clients, les historiques de chat de support ou les articles d’actualité pertinents. Cette synergie permet aux systèmes d’IA d’exploiter de vastes ensembles de données structurées tout en conservant le contexte défini par l'utilisateur, le plus adapté à ses besoins.