La prochaine étape de l’automatisation de l’IA : le protocole de contexte des modèles (MCP)

Différents types de modèles d’IA, des grands modèles de langage aux systèmes de vision par ordinateur, peuvent prendre en charge de nombreuses tâches, comme la génération de texte, l’analyse d’images, la détection de tendances et la réalisation de prédictions. Toutefois, connecter ces modèles à des systèmes informatiques du monde réel de manière évolutive nécessitait généralement des travaux d’intégration complexes.

Même si un modèle peut bien fonctionner de manière autonome, son déploiement dans des environnements pratiques nécessite souvent l’accès à des outils externes, à des données en temps réel ou à un contexte propre au domaine. L’assemblage 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 suscité un intérêt croissant dans 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 dans un format structuré commun. Plutôt que de créer des intégrations pour chaque cas d’usage, les développeurs peuvent utiliser MCP pour simplifier l’accès des modèles au contexte dont ils ont besoin et leurs interactions 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 configuration personnalisée pour chacun.

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 des applications concrètes. Nous allons aussi explorer quelques exemples concrets d’utilisation de MCP.

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

Le protocole de contexte de modèle (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 fournit aux modèles d’IA un moyen clair de se connecter à des outils, des fichiers ou des bases de données.

La plupart des assistants IA actuels s’appuient sur des grands modèles de langage pour répondre aux questions ou accomplir des tâches. Cependant, ces modèles ont souvent besoin de données supplémentaires pour répondre correctement. Sans système commun, chaque connexion doit être créée 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, rendant la configuration longue et difficile à maintenir.

MCP résout ce problème en faisant office de port commun pour tous les outils et modèles. Il n’appartient à aucune entreprise ni à aucun modèle en particulier : c’est plutôt une nouvelle approche 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 exploitent des informations à jour. Cela réduit le temps de configuration et évite toute confusion lors du passage d’un outil ou d’une plateforme à l’autre.

Origine et adoption du protocole de contexte de modèle#

Anthropic a présenté le concept de protocole de contexte de modèle (MCP) en novembre 2024. Le projet a commencé comme un projet 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 de documents et l’assistance au codage. Cet intérêt initial s’est rapidement amplifié, et de grandes entreprises ont commencé à utiliser MCP dans leurs systèmes de production.

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

Au début de 2025, MCP a commencé à se répandre dans le secteur technologique. OpenAI et Google DeepMind, deux laboratoires de recherche en IA de premier plan, ont annoncé que leurs systèmes prendraient en charge le protocole.

À peu près au même moment, Microsoft a publié des outils pour aider les développeurs à utiliser MCP plus facilement, notamment une prise en charge de ses produits populaires comme Copilot Studio, qui aide les entreprises à créer des assistants IA, et Visual Studio Code, un éditeur de code largement utilisé.

Principaux composants du protocole de contexte de modèle#

MCP repose sur trois éléments principaux : les clients, les serveurs et un ensemble partagé de règles appelé protocole. Imagine 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 dans un format que l’IA peut comprendre.

Grâce à cette structure, les développeurs n’ont pas besoin de créer une connexion personnalisée chaque fois qu’ils veulent qu’un modèle d’IA utilise un nouvel outil ou une nouvelle source de données. MCP aide à normaliser le processus et rend tout plus rapide, simple et fiable.

Vue d’ensemble du fonctionnement de MCP#

Voici comment MCP connecte un assistant 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 prépare une requête : En tant que client MCP, l’assistant crée une requête. Celle-ci précise les données nécessaires et la raison de la demande.
• La requête parvient au 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 en suivant les 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 mises au format MCP et renvoyées à l’assistant. Le modèle peut ainsi les comprendre immédiatement.
• L’assistant répond : Grâce au contexte mis à jour, l’assistant utilise les nouvelles informations pour formuler sa réponse. L’utilisateur obtient une réponse précise et pertinente, 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 façon dont les entreprises utilisent ce protocole pour connecter des modèles de langage à des systèmes en direct 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 permettant d’écrire et d’exécuter du code) utilisent MCP pour 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 impliquent 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 fonctionnent sur ton ordinateur doivent parfois accéder aux fichiers locaux. L’application de bureau Claude, développée par Anthropic dans le cadre de sa gamme d’assistants IA, utilise MCP pour traiter ces demandes en toute sécurité et conserver tes données sur ton appareil au lieu de les envoyer dans le cloud.

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

Utiliser MCP pour alimenter des applications de vision par ordinateur#

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

Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 excellent dans l’identification de motifs et d’objets dans les images, mais leurs résultats peuvent avoir encore plus d’impact lorsqu’ils sont associés au contexte approprié.

Dans les applications concrètes, en particulier dans le domaine de la santé, l’ajout d’un contexte comme les antécédents du patient, les résultats d’analyses ou les notes cliniques peut améliorer considérablement l’utilité des prédictions du modèle et produire des résultats plus éclairés et pertinents.

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 cours de développement, explorée par les chercheurs et les ingénieurs, il présente un fort potentiel.

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

Par exemple, pour diagnostiquer la rétinopathie diabétique, une affection susceptible d’entraîner une perte de la vue chez les personnes diabétiques, un assistant IA peut utiliser MCP pour coordonner plusieurs outils spécialisés. Il peut commencer par récupérer le dossier 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 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.

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

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

Chaque outil est accessible par l’intermédiaire d’un serveur MCP, qui permet à l’assistant d’envoyer des requêtes structurées et de recevoir des réponses normalisées. Cela supprime le besoin d’intégrations personnalisées et permet à l’assistant de combiner l’analyse d’images avec des données essentielles sur le patient dans un flux de travail fluide et efficace. Bien que MCP soit encore récent, de nombreuses recherches et initiatives sont déjà en cours pour rendre des cas d’usage comme celui-ci réalisables en pratique.

Avantages et inconvénients du protocole de contexte de modèle#

Voici quelques-uns des principaux avantages de MCP :

• Communication cohérente et normalisée : 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 à différents composants (modèles, outils, bases de données) d’évoluer indépendamment.
• Favorise l’autonomie de l’IA agentique : Les agents IA peuvent raisonner et agir avec plusieurs outils sans flux de travail définis par un humain, ce qui permet un comportement plus souple et autonome.

D’un autre côté, 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 des systèmes existants demande des efforts d’ingénierie et peut nécessiter de repenser les architectures actuelles.
• Surcoût lié aux performances : L’ajout d’une couche de protocole peut entraîner de la latence, en particulier si les outils sont distribués ou accessibles via des réseaux.
• Courbe d’apprentissage : Les équipes de développement doivent comprendre l’architecture de MCP (hôtes, clients, serveurs) et savoir comment la prendre en compte dans leur conception, ce qui peut ralentir l’adoption.

Points clés à retenir#

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 créer chaque intégration de zéro, les équipes peuvent suivre un format commun compatible 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 IA. Il contribue à simplifier la configuration, à améliorer le flux de données et à structurer les interactions des modèles dans le monde réel.

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