13 mai 2025
Découvrez les bases du protocole de contexte de modèle (MCP), son fonctionnement dans les systèmes d'IA et pourquoi les développeurs l'utilisent pour relier les modèles aux outils et aux données en temps réel.
Différents types de modèles d'IA, des grands modèles linguistiques aux systèmes de vision par ordinateur, sont capables de prendre en charge un large éventail de tâches, notamment la génération de texte, l'analyse d'images, la détection de motifs et la formulation de prédictions. Cependant, la connexion de ces modèles aux systèmes informatiques du monde réel de manière transparente et évolutive a généralement nécessité des efforts d'intégration complexes.
Bien qu'un modèle puisse bien fonctionner seul, le fait de le déployer dans des environnements pratiques nécessite souvent l'accès à des outils externes, à des données en direct ou à un contexte spécifique au domaine. L'assemblage de ces éléments implique généralement un code personnalisé, une configuration manuelle et une réutilisabilité limitée.
Récemment, le concept de protocole de contexte de modèle (MCP) a gagné en popularité dans la communauté de l'IA. Le MCP est une norme ouverte qui permet aux systèmes d'IA d'échanger des informations avec des outils, des fichiers et des bases de données à l'aide d'un format partagé et structuré. Au lieu de créer des intégrations pour chaque cas d'utilisation, les développeurs peuvent utiliser le MCP pour rationaliser la façon dont les modèles accèdent au contexte dont ils ont besoin et interagissent avec celui-ci.
Vous pouvez considérer le MCP comme un adaptateur universel. Tout comme un adaptateur de voyage permet à vos appareils de se brancher sur différentes prises de courant dans le monde entier, le MCP permet aux modèles d'IA de se brancher sur divers systèmes, outils et sources de données sans avoir besoin d'une configuration personnalisée pour chacun d'eux.
Dans cet article, nous examinerons de plus près ce qu'est le MCP, comment il fonctionne et le rôle qu'il joue pour rendre l'IA plus efficace dans les applications du monde réel. Nous explorerons également quelques exemples concrets de l'endroit où le MCP est utilisé.
Le protocole de contexte de modèle (MCP) est une norme ouverte créée par Anthropic, une société de recherche et de sécurité de l'IA connue pour la construction de modèles linguistiques avancés. Il donne aux modèles d'IA un moyen clair de se connecter avec des outils, des fichiers ou des bases de données.
La plupart des assistants d'IA d'aujourd'hui s'appuient sur de grands modèles linguistiques pour répondre aux questions ou effectuer des tâches. Cependant, ces modèles ont souvent besoin de données supplémentaires pour bien répondre. Sans système partagé, chaque connexion doit être construite à partir de zéro.
Par exemple, un chatbot conçu pour aider à l'assistance informatique peut avoir besoin d'extraire des informations du système de billetterie interne d'une entreprise. Sans MCP, cela nécessiterait une intégration personnalisée, ce qui rendrait la configuration longue et difficile à maintenir.
Le MCP résout ce problème en agissant comme un port commun pour tous les outils et modèles. Il n'appartient à aucune entreprise ou modèle en particulier ; il s'agit plutôt d'un nouveau concept de la façon dont les systèmes d'IA peuvent se connecter à des données et des services externes.
Tout développeur peut utiliser le MCP pour créer des assistants qui fonctionnent avec des informations en direct. Cela réduit le temps de configuration et évite la confusion lors du passage d'un outil ou d'une plateforme à l'autre.
Anthropic a introduit l'idée du protocole de contexte de modèle (MCP) en novembre 2024. Il a commencé comme un projet open source visant à améliorer la façon dont les modèles de langage interagissent avec les outils et les données.
Depuis, le MCP a suscité beaucoup d'attention. Il a commencé avec des développeurs créant des outils internes pour des tâches telles que la recherche de documents et l'assistance au codage. Cet intérêt initial s'est rapidement développé, avec de grandes entreprises commençant à utiliser le MCP dans leurs systèmes de production.
Début 2025, la prise en charge du MCP a commencé à se répandre dans l'industrie technologique. OpenAI et Google DeepMind, deux grands laboratoires de recherche en IA, ont annoncé que leurs systèmes fonctionneraient avec le protocole.
À peu près au même moment, Microsoft a publié des outils pour aider les développeurs à utiliser le MCP plus facilement, notamment la prise en charge de ses produits populaires tels que Copilot Studio, qui aide les entreprises à créer des assistants d'IA, et Visual Studio Code, un éditeur de code largement utilisé.
Au cœur du MCP se trouvent trois éléments principaux : les clients, les serveurs et un ensemble de règles partagées appelé le protocole. Considérez cela comme une conversation entre deux parties : l'une demandant des informations et l'autre les fournissant.
Dans cette configuration, le système d'IA joue le rôle de client. Lorsqu'il a besoin de quelque chose, comme un fichier, une entrée de base de données ou un outil pour effectuer une action, il envoie une requête. De l'autre côté, le serveur reçoit cette requête, récupère les informations nécessaires au bon endroit et les renvoie d'une manière que l'IA peut comprendre.
Cette structure signifie que les développeurs n'ont pas à créer de connexion personnalisée chaque fois qu'ils veulent qu'un modèle d'IA fonctionne avec un nouvel outil ou une nouvelle source de données. Le MCP contribue à standardiser le processus, ce qui rend tout plus rapide, plus simple et plus fiable.
Voici une description du fonctionnement du MCP pour connecter un assistant d'IA à des données ou des outils externes :
Aujourd'hui, le MCP est déjà utilisé dans divers outils et plateformes qui s'appuient sur un contexte en temps réel. Voici quelques exemples de la façon dont les entreprises utilisent le protocole pour connecter des modèles de langage à des systèmes en direct et à des données structurées :
Ensuite, examinons de plus près une branche de l'IA où le MCP commence tout juste à émerger : la vision par ordinateur.
Bien que les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 soient excellents pour identifier les motifs et les objets dans les images, leurs informations peuvent devenir encore plus percutantes lorsqu'elles sont combinées avec le bon contexte.
Dans les applications du monde réel, en particulier dans le domaine de la santé, l'ajout de contexte tel que l'historique du patient, les résultats de laboratoire ou les notes cliniques peut considérablement améliorer l'utilité des prédictions du modèle, conduisant à des résultats plus éclairés et significatifs.
C'est là qu'intervient le protocole de contexte de modèle (MCP). Bien qu'il ne soit pas encore largement utilisé et qu'il s'agisse toujours d'une approche en développement explorée par les chercheurs et les ingénieurs, il montre un grand potentiel.
Par exemple, dans le diagnostic de la rétinopathie diabétique, une condition qui peut causer une perte de vision chez les personnes atteintes de diabète, un assistant IA peut utiliser le MCP pour coordonner plusieurs outils spécialisés. Il pourrait commencer par extraire les dossiers des patients d'une base de données et évaluer le risque de diabète à l'aide d'un modèle prédictif.
Ensuite, un modèle de vision par ordinateur analyse les images rétiniennes à la recherche de signes de dommages, tels que des saignements ou un gonflement, qui indiquent la présence ou la gravité de la rétinopathie. Enfin, l'assistant peut rechercher des essais cliniques pertinents en fonction du profil du patient.
Le MCP permet à tous ces outils de communiquer via un protocole partagé, permettant à l'assistant de rassembler l'analyse d'image et les données structurées dans un flux de travail transparent.
Chaque outil est accessible via un serveur MCP, ce qui permet à l'assistant d'envoyer des requêtes structurées et de recevoir des réponses standardisées. Cela élimine le besoin d'intégrations personnalisées et permet à l'assistant de combiner l'analyse d'image avec les données critiques du patient dans un flux de travail fluide et efficace. Bien que le MCP soit encore nouveau, il existe déjà de nombreuses recherches et travaux en cours visant à rendre des cas d'utilisation comme celui-ci pratiquement possibles.
Voici quelques-uns des principaux avantages qu'offre le MCP :
D'un autre côté, voici quelques limitations à garder à l'esprit en ce qui concerne le MCP :
Les modèles d'IA deviennent plus performants, mais ils dépendent toujours de l'accès aux bonnes données. Le protocole de contexte de modèle (MCP) offre aux développeurs un moyen cohérent et normalisé d'établir ces connexions. Au lieu de construire chaque intégration à partir de zéro, les équipes peuvent suivre un format partagé qui fonctionne sur différents outils et systèmes.
À mesure que l'adoption augmente, le MCP a le potentiel de devenir un élément standard de la façon dont les assistants IA sont conçus et déployés. Il aide à rationaliser la configuration, à améliorer le flux de données et à structurer les interactions de modèles dans le monde réel.
Rejoignez notre communauté en pleine croissance. Visitez notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l'IA et explorez nos options de licence pour commencer avec Vision AI. Vous voulez voir comment il est utilisé dans la vie réelle ? Consultez les applications de l'IA dans le domaine de la santé et de la vision par ordinateur dans le commerce de détail sur notre page de solutions.
