Protocole de contexte modèle (MCP)

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte conçue pour standardiser la manière dont les modèles d'IA interagissent avec les données, les outils et les environnements externes. Historiquement, la connexion de grands modèles linguistiques (LLM) ou de systèmes de vision par ordinateur à des sources de données du monde réel, telles que des fichiers locaux, des bases de données ou des points de terminaison API, nécessitait la création d'intégrations personnalisées pour chaque outil. Le MCP résout cette fragmentation en fournissant un protocole universel, similaire à un port USB pour les applications d'IA. Cela permet aux développeurs de créer un connecteur une seule fois et de le faire fonctionner sur plusieurs clients IA , ce qui réduit considérablement la complexité de la création d' agents de support client sensibles au contexte et d' assistants intelligents.

Comment fonctionne MCP

À la base, le MCP fonctionne grâce à une architecture client-hôte-serveur. Le « client » est l'application d'IA (comme un assistant de codage ou une interface de chatbot) qui initie la demande. L'« hôte » fournit l'environnement d'exécution et le « serveur » est le pont vers les données ou l'outil spécifique. Lorsqu'un agent IA doit accéder à un fichier ou interroger une base de données, il envoie une requête via le protocole. Le serveur MCP traite cette requête, récupère le contexte nécessaire et le formate de manière structurée pour le renvoyer au modèle.

Cette architecture prend en charge trois fonctionnalités principales :

• Ressources : elles permettent au modèle de lire des données, telles que des journaux, des fichiers de code ou des documents commerciaux, fournissant ainsi les bases nécessaires à la génération augmentée par la récupération (RAG).
• Invites : modèles prédéfinis qui aident les utilisateurs ou les modèles à interagir efficacement avec le serveur, rationalisant ainsi les workflows d'ingénierie des invites.
• Outils : fonctions exécutables qui permettent au modèle d'agir, par exemple en modifiant un fichier, en exécutant un script ou en interagissant avec un pipeline de vision par ordinateur.

Applications concrètes

Le MCP gagne rapidement en popularité car il dissocie le modèle de la logique d'intégration. Voici deux exemples concrets de son application :

1. Environnements de développement unifiés : en génie logiciel, les développeurs passent souvent d'un IDE à un terminal et à la documentation. Un assistant de codage compatible MCP peut se connecter simultanément à un référentiel GitHub, à un système de fichiers local et à une base de données de suivi des bogues. Si un développeur demande « Pourquoi la connexion échoue-t-elle ? », l'IA peut utiliser les serveurs MCP pour extraire les journaux d'erreurs récents, lire le code d'authentification pertinent et vérifier les problèmes en cours, en synthétisant ces données multimodales en une solution sans que l'utilisateur ait à copier-coller le contexte.

2. Inspection visuelle contextuelle : dans les environnements industriels, un modèle de vision standard détecte les défauts, mais manque de contexte historique. En utilisant MCP, un système de détection Ultralytics peut être relié à une base de données d'inventaire. Lorsque le modèle détecte une « pièce endommagée », il déclenche un outil MCP qui interroge la base de données pour connaître la disponibilité des pièces de rechange et rédige automatiquement un ticket de maintenance. Cela transforme une simple tâche de détection d'objets en un workflow d'automatisation complet.

Différencier les termes apparentés

Il est utile de distinguer le MCP des concepts similaires dans l'écosystème de l'IA :

• MCP vs API : une interface de programmation d'application (API) est un ensemble spécifique de règles permettant à un logiciel de communiquer avec un autre. Le MCP est un protocole qui normalise la manière dont tout modèle d'IA interagit avec toute API ou source de données. Vous pouvez créer un serveur MCP qui encapsule une API spécifique, la rendant ainsi universellement accessible aux clients compatibles MCP.
• MCP vs RAG : La génération augmentée par la récupération (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui consiste à alimenter un modèle avec des données externes. MCP est l'infrastructure qui facilite cela. RAG est le « quoi » (obtenir des données), tandis que MCP est le « comment » (le canal de connexion standard).
• MCP vs. Appel de fonction : De nombreux modèles, y compris OpenAI GPT-4, prennent en charge l'appel de fonction de manière native. MCP crée une méthode standard pour définir et exposer ces fonctions (outils) afin qu'elles n'aient pas à être codées en dur dans l'invite système du modèle à chaque fois.

Intégration avec la vision par ordinateur

Initialement popularisé pour les LLM basés sur le texte, le MCP est de plus en plus pertinent pour les workflows centrés sur la vision. Les développeurs peuvent créer des serveurs MCP qui exposent les capacités de vision par ordinateur sous forme d'outils. Par exemple, un LLM agissant comme un contrôleur central pourrait déléguer une tâche visuelle à un Ultralytics via un Python local exposé comme un outil MCP .

Python suivant illustre un workflow conceptuel dans lequel un script utilise un modèle de vision pour générer un contexte, qui peut ensuite être servi via un point de terminaison compatible MCP :

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (efficient, end-to-end detection)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to get visual context from an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection data to be passed as context
detections = []
for r in results:
    for box in r.boxes:
        cls_name = model.names[int(box.cls)]
        detections.append(f"{cls_name} (conf: {box.conf.item():.2f})")

# This string serves as the 'context' a downstream agent might request
context_string = f"Visual Analysis: Found {', '.join(detections)}"
print(context_string)

L'avenir de la connectivité IA

L'introduction du protocole Model Context Protocol marque une transition vers des systèmes d'IA modulaires et interopérables. En normalisant les connexions, le secteur s'éloigne des chatbots cloisonnés pour s'orienter vers des assistants intégrés capables d'effectuer un travail significatif au sein de l'infrastructure existante d'une organisation. À mesure que des outils tels que la Ultralytics continuent d'évoluer, les protocoles standard tels que le MCP sont susceptibles de jouer un rôle crucial dans la manière dont les modèles personnalisés sont déployés et utilisés dans les workflows des grandes entreprises.