La prochaine étape de l’automatisation de l’IA : Model Context Protocol (MCP)

Différents types de modèles d’IA, des grands modèles de langage aux systèmes de vision par ordinateur, sont capables de prendre en charge un large éventail de tâches, notamment générer du texte, analyser des images, détecter des motifs et effectuer des prédictions. Cependant, connecter ces modèles à des systèmes informatiques réels de manière fluide et évolutive a généralement nécessité des efforts d’intégration complexes.

Même si un modèle peut être performant seul, son déploiement dans des environnements pratiques nécessite souvent un accès à des outils externes, à des données en temps réel ou à un contexte propre à un domaine. La mise en relation de ces éléments implique généralement du code personnalisé, une configuration manuelle et une réutilisabilité limitée.

Récemment, le concept de protocole de contexte des modèles (MCP) a attiré l’attention de la communauté de l’IA. 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 MCP pour rationaliser la manière dont les modèles accèdent au contexte dont ils ont besoin et interagissent avec celui-ci.

Tu peux considérer MCP comme un adaptateur universel. Tout comme un adaptateur de voyage permet de brancher tes appareils sur différentes prises électriques dans le monde, MCP permet aux modèles d’IA de se connecter à divers systèmes, outils et sources de données sans nécessiter une configuration personnalisée pour chacun d’eux.

Dans cet article, nous allons examiner de plus près ce qu’est MCP, son fonctionnement et le rôle qu’il joue pour rendre l’IA plus efficace dans les applications réelles. Nous explorerons également quelques exemples concrets d’utilisation de MCP.

Qu’est-ce que le protocole de contexte des modèles ?#

Le protocole de contexte des modèles (MCP) est une norme ouverte créée par Anthropic, une entreprise spécialisée dans la sécurité et la recherche en IA, connue pour développer des modèles de langage avancés. Il offre aux modèles d’IA un moyen clair de se connecter à des outils, des fichiers ou des bases de données.

Aujourd’hui, la plupart des assistants d’IA s’appuient sur de grands modèles de langage pour répondre aux questions ou accomplir des tâches. Cependant, ces modèles ont souvent besoin de données supplémentaires pour fournir de bonnes réponses. Sans système partagé, chaque connexion doit être créée à partir de zéro.

Par exemple, un chatbot conçu pour aider au support informatique peut avoir besoin d’extraire des informations du système interne de gestion des tickets d’une entreprise. Sans MCP, cela nécessiterait une intégration personnalisée, ce qui rendrait la configuration longue et difficile à maintenir.

MCP résout ce problème en servant de port commun pour tous les outils et modèles. Il n’appartient à aucune entreprise ni à aucun modèle en particulier : il s’agit plutôt d’un nouveau concept permettant aux systèmes d’IA de se connecter à des données et services externes.

Fig 1. MCP est comme un port commun pour tous les outils et modèles.

Tout développeur peut utiliser MCP pour créer des assistants qui fonctionnent avec des informations en temps réel. Cela réduit le temps de configuration et évite les confusions lors du passage d’un outil ou d’une plateforme à l’autre.

Origine et adoption du protocole de contexte des modèles#

Anthropic a présenté l’idée du protocole de contexte des modèles (MCP) en novembre 2024. Le projet a commencé comme une initiative open source visant à améliorer la manière dont les modèles de langage interagissent avec les outils et les données.

Depuis, MCP a suscité beaucoup d’intérêt. Tout a commencé avec des développeurs qui créaient des outils internes pour des tâches comme la recherche documentaire et l’assistance au codage. Cet intérêt initial s’est rapidement développé, de grandes entreprises commençant à utiliser MCP dans leurs systèmes de production.

Fig 2. MCP par rapport à l’intégration traditionnelle de l’IA.

Au début de 2025, la prise en charge de MCP a commencé à se répandre dans l’industrie technologique. OpenAI et Google DeepMind, deux laboratoires de recherche en IA de premier plan, 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 MCP plus facilement, notamment la prise en charge de ses produits populaires comme Copilot Studio, qui aide les entreprises à créer des assistants d’IA, et Visual Studio Code, un éditeur de code très utilisé.

Principaux composants du protocole de contexte des modèles#

Au cœur de MCP se trouvent trois éléments principaux : les clients, les serveurs et un ensemble partagé de règles appelé le protocole. Imagine cela comme une conversation entre deux parties : l’une demande des informations et l’autre les fournit.

Dans cette configuration, le système d’IA joue le rôle du 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 compréhensible pour l’IA.

Cette structure signifie que les développeurs n’ont pas à créer une connexion personnalisée chaque fois qu’ils veulent qu’un modèle d’IA fonctionne avec un nouvel outil ou une nouvelle source de données. MCP aide à standardiser le processus, ce qui rend le tout plus rapide, plus simple et plus fiable.

Vue d’ensemble du fonctionnement de MCP#

Voici un aperçu de la manière dont MCP connecte un assistant d’IA à des données ou des outils externes :

• L’assistant vérifie ce qu’il sait : Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’assistant vérifie d’abord s’il connaît déjà la réponse. Si ce n’est pas le cas, il décide de demander de l’aide à un autre système.
• Il crée une requête : En tant que client MCP, l’assistant crée une requête. Celle-ci indique les données dont il a besoin et la raison de cette demande.
• La requête atteint le serveur : La requête est envoyée à un serveur connecté à un outil, une application ou une base de données. Le serveur peut comprendre et traiter la requête à l’aide des règles de MCP.
• Le serveur effectue le travail : Il peut rechercher des données, exécuter une requête, mettre à jour un fichier ou effectuer une autre action dans l’outil connecté, selon la demande de l’assistant.
• Le serveur répond : Les données sont structurées au format MCP et renvoyées à l’assistant. Cela aide le modèle à les comprendre immédiatement.
• L’assistant répond : Grâce au contexte mis à jour, l’assistant utilise les nouvelles informations pour terminer sa réponse. L’utilisateur obtient une réponse exacte, pertinente et fondée sur des données en temps réel.

Fig 3. Fonctionnement de MCP dans les applications d’IA.

Exploration des applications concrètes de MCP#

Aujourd’hui, MCP est déjà utilisé dans divers outils et plateformes qui s’appuient sur un contexte en temps réel. Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent le protocole pour connecter des modèles de langage à des systèmes actifs et à des données structurées :

• Développement logiciel : Les assistants de codage sont plus utiles lorsqu’ils savent sur quoi tu travailles. Des outils comme Zed (un éditeur de code rapide et collaboratif) et Replit (une plateforme en ligne pour écrire et exécuter du code) utilisent MCP afin que leurs assistants puissent lire les fichiers ouverts et suivre tes modifications pendant que tu codes.
• Assistants d’entreprise : De nombreuses entreprises utilisent des outils internes comme des wikis, des services d’assistance ou des systèmes de gestion de la relation client (CRM). Des entreprises comme Apollo (une plateforme destinée aux équipes commerciales) utilisent MCP pour permettre à leurs assistants de trouver des informations dans ces systèmes, sans obliger les utilisateurs à passer d’une application à l’autre.
• Agents multi-outils : Certaines tâches s’étendent sur plusieurs systèmes. Avec MCP, les assistants peuvent rechercher des documents et envoyer des mises à jour ou des messages de manière fluide.
• Assistants de bureau : Les assistants qui s’exécutent sur ton ordinateur ont parfois besoin d’accéder aux fichiers locaux. L’application de bureau Claude, développée par Anthropic dans le cadre de sa gamme d’assistants d’IA, utilise MCP pour traiter ces requêtes en toute sécurité, en conservant tes données sur ton appareil plutôt qu’en les envoyant dans le cloud.

Fig 4. Exemple de gestion des données par MCP entre plusieurs systèmes.

Utiliser MCP pour piloter des applications de vision par ordinateur#

Examinons maintenant de plus près un domaine de l’IA dans lequel MCP commence tout juste à émerger : la vision par ordinateur.

Même si les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 sont très performants pour identifier des motifs et des objets dans des images, leurs informations peuvent être encore plus utiles lorsqu’elles sont associées au contexte approprié.

Dans les applications concrètes, notamment dans le domaine des soins de santé, l’ajout d’informations contextuelles comme les antécédents du patient, les résultats d’analyses ou les notes cliniques peut considérablement améliorer l’utilité des prédictions du modèle et conduire à des résultats plus éclairés et pertinents.

C’est là que le protocole de contexte des modèles (MCP) intervient. Même s’il n’est pas encore largement utilisé et qu’il s’agit toujours d’une approche en développement étudiée par des chercheurs et des ingénieurs, il présente un fort potentiel.

Améliorer l’imagerie médicale grâce à une IA contextuelle et à MCP#

Par exemple, dans le diagnostic de la rétinopathie diabétique, une affection pouvant entraîner une perte de vision chez les personnes diabétiques, un assistant d’IA peut utiliser MCP pour coordonner plusieurs outils spécialisés. Il peut commencer par récupérer les dossiers du patient dans 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 pour détecter des signes de lésions, comme des saignements ou des gonflements, qui indiquent la présence ou la gravité d’une rétinopathie. Enfin, l’assistant peut rechercher des essais cliniques pertinents en fonction du profil du patient.

MCP permet à tous ces outils de communiquer via un protocole partagé, ce qui permet à l’assistant de réunir l’analyse d’images et les données structurées dans un flux de travail fluide et unifié.

Fig 5. Image rétinienne traitée par un assistant d’IA utilisant MCP.

Chaque outil est accessible via un serveur MCP, 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’images avec des données patient essentielles dans un flux de travail fluide et efficace. Bien que MCP soit encore récent, de nombreuses recherches et activités sont déjà en cours pour rendre des cas d’utilisation comme celui-ci réalisables en pratique.

Avantages et inconvénients du protocole de contexte des modèles#

Voici quelques-uns des principaux avantages offerts par MCP :

• Communication cohérente et standardisée : Le protocole garantit des structures uniformes pour les requêtes et les réponses, ce qui facilite le débogage et la journalisation.
• Modularité améliorée : Les systèmes deviennent plus modulaires, ce qui permet aux différents composants (modèles, outils, bases de données) d’évoluer indépendamment.
• Favorise l’autonomie dans l’IA agentique : Les agents d’IA peuvent raisonner et agir avec plusieurs outils sans flux de travail défini par un humain, ce qui permet un comportement plus flexible et autonome.

En revanche, voici quelques limites à garder à l’esprit concernant MCP :

• Complexité de la configuration initiale : La mise en place de serveurs et d’hôtes compatibles avec MCP pour les systèmes existants nécessite des efforts d’ingénierie et peut impliquer de repenser les architectures actuelles.
• Surcharge liée aux performances : L’ajout d’une couche de protocole peut introduire de la latence, en particulier lorsque les outils sont distribués ou accessibles sur des réseaux.
• Courbe d’apprentissage : Les équipes de développement doivent comprendre l’architecture de MCP (hôtes, clients, serveurs) et savoir comment concevoir des systèmes adaptés, ce qui peut ralentir l’adoption.

Points clés à retenir#

Les modèles d’IA deviennent de plus en plus performants, mais ils dépendent toujours de l’accès aux bonnes données. Le protocole de contexte des modèles (MCP) offre aux développeurs un moyen cohérent et standardisé d’établir ces connexions. Au lieu de créer chaque intégration à partir de zéro, les équipes peuvent suivre un format partagé qui fonctionne avec différents outils et systèmes.

À mesure que son adoption progresse, MCP pourrait devenir un élément standard de la conception et du déploiement des assistants d’IA. Il aide à simplifier la configuration, à améliorer le flux de données et à structurer les interactions des modèles avec le monde réel.

Rejoins notre communauté grandissante. Consulte notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l’IA et découvre nos options de licence pour commencer avec la vision par ordinateur appliquée à l’IA. Tu veux voir comment elle est utilisée dans la vie réelle ? Découvre 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 consacrée aux solutions.