Les assistants d'intelligence artificielle (IA) deviennent de plus en plus Satoshi, mais vous êtes-vous déjà demandé : pourquoi ne peuvent-ils pas lire directement vos documents, parcourir vos e-mails ou visiter les bases de données d'entreprise pour donner des réponses plus adaptées à vos besoins ? La raison est que les modèles d'IA d'aujourd'hui sont souvent confinés à leurs propres plateformes, incapables de se connecter facilement à différentes sources de données ou outils. Le Model Context Protocol (MCP) est une nouvelle norme ouverte créée pour résoudre ce problème.
En termes simples, MCP est comme une "interface universelle" conçue pour les assistants AI, permettant à divers modèles d'IA de se connecter en toute sécurité et de manière bidirectionnelle aux informations et services externes dont vous avez besoin. Ensuite, nous allons présenter de manière accessible la définition, les fonctionnalités et la philosophie de conception de MCP, et expliquer comment cela fonctionne à travers des métaphores et des exemples. De plus, nous partagerons les réactions préliminaires du milieu académique et de la communauté des développeurs concernant MCP, discuterons des défis et des limitations auxquels MCP est confronté, et envisagerons le potentiel et le rôle de MCP dans les futures applications de l'intelligence artificielle.
Origine et objectif de MCP : construire un pont de données pour l'IA
Avec l'application généralisée des assistants AI, de nombreux secteurs investissent d'importantes ressources pour améliorer les capacités des modèles, mais le fossé entre les modèles et les données est devenu un goulot d'étranglement majeur.
Actuellement, chaque fois que nous souhaitons que l'IA apprenne de nouvelles sources de données (comme de nouvelles bases de données, des documents dans le cloud, des systèmes internes d'entreprise), il est souvent nécessaire de créer des solutions d'intégration personnalisées pour chaque plateforme d'IA et chaque outil.
Non seulement le développement est compliqué et difficile à maintenir, mais cela entraîne ce qu'on appelle le « problème d'intégration M×N » : s'il y a M types de modèles différents et N types d'outils différents, il faudrait théoriquement M×N intégrations indépendantes, ce qui rend presque impossible l'expansion en fonction des besoins. Cette approche fragmentée semble nous ramener à l'ère où les ordinateurs n'étaient pas encore standardisés ; chaque fois qu'un nouvel appareil est connecté, il faut installer des pilotes et des interfaces spécifiques, ce qui est extrêmement peu pratique.
Le but de MCP est justement de briser ces barrières et de fournir des normes universelles et ouvertes pour connecter les systèmes d'IA à diverses sources de données. La société Anthropic lancera MCP en novembre 2024, espérant que les développeurs n'auront plus besoin de développer des « connecteurs » spécifiques pour chaque source de données, mais pourront communiquer toutes les informations à l'aide d'un protocole standard.
Certaines personnes le comparent de manière imagée à l'« interface USB-C » du monde de l'IA : tout comme l'USB-C a standardisé les connexions des appareils, le MCP offrira aux modèles d'IA un « langage » unifié pour accéder aux données et outils externes. Grâce à cette interface commune, les modèles d'IA à la pointe de la technologie pourront briser les limites des îlots d'information, obtenir le contexte nécessaire et générer des réponses plus pertinentes et utiles.
Comment fonctionne le MCP ? Le "traducteur" universel des outils et des données.
Pour réduire la barrière technique, le MCP a adopté une architecture Client-Serveur intuitive.
On peut imaginer le MCP comme un « interprète » qui joue le rôle d'un coordinateur central : d'un côté, il y a les applications AI (Client), comme les chatbots, les éditeurs intelligents ou tout logiciel nécessitant l'assistance d'une IA ; de l'autre, il y a les données ou les services (Serveur), tels que la base de données de l'entreprise, le stockage en nuage, les services de messagerie électronique ou tout outil externe.
Les développeurs peuvent écrire un serveur MCP (un programme léger) pour une certaine source de données, afin qu'il fournisse ces données ou fonctionnalités au format standard ; en même temps, le client MCP intégré dans l'application AI peut communiquer avec le serveur conformément au protocole.
La beauté de ce design réside dans le fait que le modèle d'IA n'a pas besoin d'appeler directement diverses API ou bases de données. Il lui suffit d'envoyer une demande via le client MCP, et le serveur MCP agira en tant qu'intermédiaire, traduisant l'« intention » de l'IA en opérations concrètes correspondant aux services requis, puis renvoyant les résultats à l'IA après exécution. L'ensemble du processus est très naturel pour les utilisateurs, qui n'ont qu'à donner des instructions à l'assistant IA dans un langage quotidien, les autres détails de communication étant gérés par le MCP en coulisses.
Prenons un exemple concret : supposons que vous souhaitiez que l'assistant AI traite vos e-mails Gmail. Tout d'abord, vous pouvez installer un serveur MCP pour Gmail et permettre à ce serveur d'obtenir l'accès à votre compte Gmail via le processus d'autorisation standard OAuth.
Ensuite, en discutant avec l'assistant AI, vous pouvez demander : « Aide-moi à vérifier quels sont les e-mails non lus concernant le rapport trimestriel envoyés par le patron ? » Le modèle AI reçoit cette phrase, il identifie qu'il s'agit d'une tâche de recherche d'e-mails, et utilise donc le protocole MC pour envoyer une requête de recherche au serveur Gmail. Le serveur MC utilise les informations d'autorisation précédemment stockées pour accéder à l'API Gmail afin de rechercher des e-mails, et renvoie les résultats à l'AI. Ensuite, l'AI organise les informations et vous répond avec un résumé des e-mails trouvés en langage naturel. De même, si vous dites ensuite « Veuillez supprimer tous les e-mails de marketing de la semaine dernière », l'AI enverra une instruction au serveur via MC pour exécuter l'opération de suppression des e-mails.
Tout au long du processus, vous n'avez pas besoin d'ouvrir directement Gmail, vous accomplissez les tâches de consultation et de suppression d'e-mails uniquement par le biais de discussions avec l'IA. C'est exactement l'expérience puissante que le MC apporte : l'assistant IA se connecte directement aux opérations des applications quotidiennes grâce à un "pont contextuel".
Il convient de mentionner que MCP prend en charge l'interaction bidirectionnelle, non seulement l'IA peut « lire » des données externes, mais elle peut également exécuter des actions externes via des outils (comme ajouter des événements au calendrier, envoyer des courriels, etc.). C'est comme si l'IA ne se contentait pas d'accéder aux « livres » de données, mais disposait également d'une « boîte à outils » utilisable. Grâce à MCP, l'IA peut décider de manière autonome d'utiliser un certain outil au bon moment pour accomplir une tâche, par exemple en appelant automatiquement l'outil de requête de base de données pour obtenir des informations lors de la réponse à une question de programme. Cette flexibilité dans le maintien du contexte permet à l'IA de se souvenir des antécédents pertinents tout en basculant entre différents outils et ensembles de données, ce qui améliore l'efficacité dans la résolution de tâches complexes.
Les quatre caractéristiques de MCP
MCP a suscité l'attention en raison de son intégration de plusieurs concepts de conception tels que l'ouverture, la standardisation et la modularité, rendant l'interaction de l'IA avec le monde extérieur encore plus avancée. Voici quelques caractéristiques importantes de MCP :
Normes ouvertes : le MCP est un protocole spécifié publié sous forme de source ouverte. Quiconque peut consulter les détails de sa spécification et les mettre en œuvre. Cette ouverture signifie qu'il n'appartient à aucun fournisseur unique, réduisant ainsi le risque de verrouillage sur une plateforme spécifique. Les développeurs peuvent investir des ressources dans le MCP en toute confiance, car une fois adopté, même en cas de changement de fournisseur de services AI ou de modèle, les nouveaux modèles pourront utiliser la même interface MCP. En d'autres termes, le MCP améliore la compatibilité entre les modèles de différentes marques, évitant le verrouillage par le fournisseur et apportant plus de flexibilité.
Un développement, plusieurs applications : par le passé, les développeurs créaient des plugins ou des intégrations pour un modèle d'IA spécifique qui ne pouvaient pas être appliqués directement à un autre modèle ; mais avec le MCP, le même connecteur de données peut être réutilisé par divers outils d'IA. Par exemple, vous n'avez pas besoin d'écrire un programme d'intégration pour Google Drive pour ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic séparément, il vous suffit de fournir un « serveur Google Drive » conforme aux normes MCP, et les deux peuvent y accéder. Cela permet non seulement d'économiser des coûts de développement et de maintenance, mais aussi de rendre l'écosystème des outils d'IA plus prospère : la communauté peut partager divers modules d'intégration MCP, et les nouveaux modèles peuvent directement profiter des outils riches déjà existants.
Contexte et outils : Le MCP, appelé Model Context Protocol, couvre en fait une variété de formes de fourniture d’informations assistées par l’IA. Selon la spécification, le serveur MCP peut fournir trois types de « (primitive) primitives » à utiliser par l’IA : l’un est « Prompt » (invite), qui peut être compris comme une instruction ou un modèle prédéfini pour guider ou restreindre le comportement de l’IA ; La seconde est « ressource », qui fait référence aux données structurées, telles que le contenu des fichiers, les tables de données, etc., qui peuvent être directement utilisées comme contexte d’entrée de l’IA ; Enfin, il y a l'« outil », qui est une fonction ou une action qui peut être exécutée, comme l’interrogation de la base de données et l’envoi d’e-mails comme mentionné ci-dessus. De même, deux primitives sont définies du côté du client IA : « racine » et « échantillonnage ». Root fournit le point d’entrée du serveur au système de fichiers du client (par exemple, permettant au serveur de lire et d’écrire dans les fichiers locaux de l’utilisateur), tandis que Sampling permet au serveur de demander une génération de texte supplémentaire à l’IA pour un comportement avancé d’auto-bouclage de modèle. Bien que ces détails techniques n’aient pas besoin d’être approfondis par l’utilisateur moyen, cette conception démontre la pensée modulaire de MCP : diviser les éléments nécessaires à l’interaction de l’IA avec le monde extérieur en différents types pour une expansion et une optimisation futures. Par exemple, l’équipe d’Anthropic a constaté que la subdivision du concept traditionnel d'« utilisation d’outils » en types tels que l’invite et la ressource aide l’IA à faire clairement la distinction entre les différentes intentions et à utiliser plus efficacement les informations contextuelles.
Considérations relatives à la sécurité et à l’autorisation : l’architecture de MCP prend pleinement en compte la sécurité des données et le contrôle des autorisations. Tous les serveurs MCP nécessitent généralement l’autorisation de l’utilisateur (par exemple, l’exemple Gmail ci-dessus pour obtenir un jeton via OAuth) lors de l’accès à des données sensibles. Dans la nouvelle version de la spécification MCP, un processus d’authentification standard basé sur OAuth 2.1 a été introduit dans le cadre du protocole pour s’assurer que la communication entre les clients et les serveurs est correctement authentifiée et autorisée. De plus, pour certaines opérations à enjeux élevés, MCP recommande de préserver un mécanisme de modération humain-en-boucle, c’est-à-dire de donner à l’utilisateur la possibilité de confirmer ou de rejeter lorsque l’IA tente d’effectuer une action critique. Ces concepts de conception montrent que l’équipe MCP attache une grande importance à la sécurité et souhaite étendre les capacités de l’IA tout en évitant d’introduire trop de nouveaux points de risque.
Réaction préliminaire du monde académique et de la communauté des développeurs
Après l'avènement de MCP, il a immédiatement suscité de vives discussions dans le secteur technologique et parmi les communautés de développeurs. L'industrie exprime généralement des attentes et un soutien pour cette norme ouverte.
Par exemple, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a annoncé dans un post en mars 2025 qu'OpenAI intégrerait le support des normes MCP d'Anthropic dans ses produits. Cela signifie que l'assistant ChatGPT, très populaire, pourra également accéder à diverses sources de données via MCP à l'avenir, montrant ainsi une tendance à la collaboration entre deux grands laboratoires d'IA pour promouvoir des normes communes. Il a déclaré : « Tout le monde aime MCP, nous sommes heureux d'ajouter le support pour cela dans tous nos produits. »
En fait, OpenAI a intégré MCP dans son kit de développement d'Agents et prévoit de bientôt le supporter dans l'application de bureau ChatGPT et l'API de réponse. Cette déclaration est considérée comme une étape importante pour l'écosystème MCP.
Non seulement les entreprises leaders s'y intéressent, mais la communauté des développeurs réagit également avec enthousiasme au MCP. Sur le forum technique Hacker News, les discussions connexes ont attiré plusieurs centaines de commentaires en peu de temps. De nombreux développeurs considèrent le MCP comme "l'interface de plugin d'outils LLM standardisée qui est enfin apparue", estimant qu'elle n'apporte pas de nouvelles fonctionnalités en soi, mais qu'elle pourrait considérablement réduire le travail de duplication grâce à une interface unifiée. Un internaute a résumé de manière imagée : "En bref, le MCP tente d'utiliser un mécanisme d'appel d'outils/fonctions éprouvé pour doter le LLM d'une interface de plugin commun standardisée. Il n'introduit pas de nouvelles capacités, mais espère résoudre le problème de l'intégration N×M, permettant ainsi le développement et l'utilisation de plus d'outils." Cette perspective souligne le cœur de la valeur du MCP : il s'agit de standardisation plutôt que d'innovation fonctionnelle, mais la standardisation elle-même a un impact énorme sur l'écosystème.
Dans le même temps, certains développeurs ont soulevé des questions et des suggestions au début. Par exemple, certaines personnes se sont plaintes que la définition du terme « (context) contextuel » dans les documents officiels n’est pas assez claire, et il serait souhaitable de voir plus d’exemples pratiques pour comprendre ce que le MCP peut faire. Les ingénieurs d’Anthropic ont également répondu positivement au cours de la discussion, expliquant : « L’essentiel de MCP est d’apporter ce qui vous intéresse à n’importe quelle application LLM avec un client MCP. Vous pouvez fournir la structure de base de données au modèle en tant que ressource (afin qu’elle soit accessible à tout moment dans la conversation) ou vous pouvez fournir un outil pour interroger la base de données. Cela permet au modèle de décider lui-même quand utiliser l’outil pour répondre aux questions. Grâce à cette explication, de nombreux développeurs ont une meilleure compréhension de l’utilité de MCP. Dans l’ensemble, la communauté est prudemment optimiste à l’égard du MCP, estimant qu’il a le potentiel de devenir un dénominateur commun de l’industrie, même s’il faudra du temps pour en voir la maturité et les avantages réels.
Il convient de mentionner que le MCP a attiré un certain nombre d'adopteurs précoces peu après son lancement. Par exemple, la société de paiement Block (anciennement Square) et la plateforme multimédia Apollo ont intégré le MCP dans leurs systèmes internes ; des entreprises d'outils de développement comme Zed, Replit, Codeium et Sourcegraph ont également annoncé qu'elles collaboraient avec le MCP pour améliorer les fonctionnalités d'intelligence artificielle de leurs propres plateformes.
Le CTO de Block a même fait l’éloge public : « Les technologies ouvertes comme MCP sont comme la construction d’un pont entre l’IA et les applications du monde réel, rendant l’innovation plus ouverte et transparente et enracinée dans la collaboration. » On peut voir que l’industrie, des start-ups aux grandes entreprises, a montré un fort intérêt pour le MCP, et la coopération inter-domaines a progressivement formé une tendance. Mike Krieger, responsable des produits chez Anthropic, a également souhaité la bienvenue à OpenAI dans un message communautaire, révélant que « MCP est un standard ouvert florissant avec des milliers d’intégrations en cours et l’écosystème continue de croître ». Ces retours positifs montrent que MCP a atteint un degré considérable de reconnaissance dès les premières étapes de son lancement.
Les quatre défis et limitations auxquels le MCP pourrait être confronté
Bien que les perspectives de MCP soient prometteuses, il existe encore des défis et des restrictions à surmonter en matière de promotion et d'application :
La popularité et la compatibilité des modèles croisés : Pour tirer le maximum de valeur du MCP, il est nécessaire d'avoir davantage de modèles et d'applications d'IA soutenant cette norme. Actuellement, la série Anthropic Claude et certains produits d'OpenAI ont déjà exprimé leur soutien, et Microsoft a également annoncé une intégration liée au MCP (par exemple, en fournissant un serveur MCP permettant aux IA d'utiliser un navigateur). Cependant, il reste à voir si d'autres acteurs majeurs tels que Google, Meta et divers modèles open source suivront pleinement. Si des divergences de normes apparaissent à l'avenir (par exemple, où chaque entité promeut des protocoles différents), l'intention d'ouverture des normes sera difficile à réaliser complètement. Par conséquent, la popularité du MCP nécessite un consensus au sein de l'industrie, et il pourrait même être nécessaire qu'une organisation de normalisation intervienne pour coordonner et assurer une véritable interopérabilité entre les différents modèles.
Difficulté de mise en œuvre et de déploiement : pour les développeurs, bien que MCP élimine le problème d’écrire plusieurs ensembles de programmes d’intégration, la mise en œuvre initiale nécessite toujours du temps d’apprentissage et de développement. L’écriture d’un serveur MCP implique la compréhension de la communication JSON-RPC, des concepts primitifs et de l’interfaçage avec les services cibles. Certaines petites et moyennes équipes peuvent ne pas avoir les ressources nécessaires pour se développer par elles-mêmes pendant un certain temps. Cependant, la bonne nouvelle est qu’Anthropic fournit déjà des SDK et des exemples de code tels que Python et TypeScript pour permettre aux développeurs de démarrer rapidement et facilement. La communauté continue également de publier des connecteurs MCP prédéfinis, couvrant des outils courants tels que Google Drive, Slack, GitHub, etc. Il existe même des services cloud (tels que Cloudflare) qui offrent un déploiement en un clic des serveurs MCP, simplifiant ainsi le processus de configuration des MCP sur les serveurs distants. Par conséquent, au fur et à mesure que la chaîne d’outils mûrit, le seuil de mise en œuvre du MCP devrait diminuer progressivement. Cependant, dans la période de transition actuelle, les entreprises doivent encore prendre en compte les coûts de développement, la compatibilité du système et d’autres facteurs lors de l’introduction du MCP.
Sécurité et contrôle des autorisations : donner aux modèles d’IA la liberté d’appeler des données externes et des outils opérationnels s’accompagne de nouveaux risques de sécurité. Le premier est la sécurité des informations d’identification d’accès : les serveurs MCP ont généralement besoin d’enregistrer les informations d’identification de divers services (tels que les jetons OAuth) pour effectuer des opérations au nom des utilisateurs. Si ces informations d’identification sont volées par des personnes peu scrupuleuses, l’attaquant peut configurer son propre serveur MCP pour usurper l’identité de l’utilisateur, puis obtenir l’accès à toutes les données de l’utilisateur, telles que la lecture de tous les e-mails, l’envoi de messages et le vol d’informations sensibles par lots. Étant donné que cette attaque exploite un canal d’API légitime, elle peut même contourner les alertes de connexion à distance traditionnelles sans être détectée. La seconde est la protection du serveur MCP lui-même : en tant qu’intermédiaire qui agrège plusieurs clés de service, une fois le serveur MCP compromis, l’attaquant peut accéder à tous les services connectés, avec des conséquences inimaginables. Cela a été décrit comme « voler les clés d’un royaume entier en un seul clic », en particulier dans un environnement d’entreprise où un seul point de défaillance peut permettre aux attaquants de pénétrer directement dans plusieurs systèmes internes. Il existe également une nouvelle menace d’attaques par injection rapide : les attaquants peuvent inciter l’IA à effectuer par inadvertance des actions malveillantes en cachant des instructions spéciales dans des fichiers ou des messages. Par exemple, un e-mail apparemment ordinaire contient une commande cachée, et lorsque l’assistant IA lit le contenu de l’e-mail, la commande cachée implantée est déclenchée, ce qui permet à l’IA d’effectuer des actions non autorisées via MCP (telles que la transmission secrète de documents confidentiels). Étant donné que les utilisateurs ignorent souvent l’existence de telles instructions cryptiques, la frontière de sécurité traditionnelle entre la « lecture de contenu » et « l’exécution d’actions » est ici floue, ce qui crée des risques potentiels. Enfin, le large éventail d’autorisations est également une préoccupation : afin de rendre l’IA flexible pour effectuer une variété de tâches, les serveurs MCP demandent souvent une autorisation large (comme une discrétion en lecture-écriture sur les messages, plutôt que de simples requêtes). Si l’on ajoute à cela le fait que MCP gère de manière centralisée les visites de nombreux services, en cas de violation de données, les attaquants peuvent effectuer une analyse croisée des données provenant de plusieurs sources pour une confidentialité plus complète des utilisateurs, ou même les opérateurs MCP légitimes peuvent abuser des données interservices pour créer un profil utilisateur complet. Dans l’ensemble, MCP apporte de la commodité tout en remodelant le modèle de sécurité d’origine, obligeant les développeurs et les utilisateurs à être plus conscients des risques. Dans le processus de promotion de MCP, la manière de développer les meilleures pratiques de sécurité (telles qu’un contrôle plus détaillé des autorisations, une protection renforcée des informations d’identification, un mécanisme de supervision du comportement de l’IA, etc.) sera une question importante.
Évolution et gouvernance des spécifications : En tant que norme émergente, les détails des spécifications de MCP peuvent être ajustés et mis à niveau en tant que retour d’information à partir d’applications réelles. En fait, Anthropic a publié une version mise à jour de la spécification MCP en mars 2025, introduisant des améliorations telles que l’authentification standard OAuth susmentionnée, la communication bidirectionnelle instantanée, les demandes par lots, etc. pour améliorer la sécurité et la compatibilité. À l’avenir, de nouveaux modules fonctionnels pourraient être étendus au fur et à mesure que de nouveaux participants se joindront à nous. La manière de coordonner l’évolution des normes dans la communauté ouverte est également un défi : il faut des mécanismes de gouvernance clairs pour déterminer l’orientation des normes, maintenir la rétrocompatibilité et répondre aux nouvelles exigences. En outre, les entreprises doivent également prêter attention à la cohérence des versions lors de l’adoption de MCP pour s’assurer que le client et le serveur suivent la même version du protocole, sinon une mauvaise communication peut se produire. Cependant, l’évolution de ces protocoles standardisés peut se référer à l’histoire de l’évolution des normes de l’Internet et être progressivement améliorée dans le cadre d’un consensus communautaire. Au fur et à mesure que les MCP mûrissent, nous avons l’occasion de voir des groupes de travail dédiés ou des organismes de normalisation diriger leur maintenance à long terme, en veillant à ce que cette norme ouverte serve toujours le bien commun de l’ensemble de l’écosystème de l’IA.
Le potentiel futur et les perspectives d'application de MCP
Envisageant l'avenir, le Model Context Protocol (MCP) pourrait jouer un rôle de base clé dans les applications d'intelligence artificielle, apportant des impacts variés :
Collaboration multimodèle et IA modulaire : à mesure que les MCP se généralisent, nous pourrions voir différents modèles d’IA fonctionner ensemble de manière plus fluide. MCP permet à un assistant IA d’utiliser facilement les services fournis par un autre système d’IA. Par exemple, un modèle de conversation textuelle peut invoquer la capacité d’un modèle de reconnaissance d’image via MCP (il suffit d’encapsuler ce dernier dans un outil MCP) pour compléter les forces de chacun à travers les modèles. Les futures applications d’IA ne seront peut-être plus prises en charge par un seul modèle, mais par plusieurs agents d’IA ayant des expertises différentes travaillant ensemble via des protocoles standardisés. C’est un peu comme une architecture de microservices en génie logiciel : chaque service (modèle) joue son propre rôle, communique et collabore via une interface standard, et forme un tout plus fort.
Écosystème d'outils florissant : MCP a établi un "slot" commun pour les outils d'IA, ce qui devrait donner naissance à un écosystème tiers d'outils prospère. La communauté des développeurs a déjà commencé à contribuer divers connecteurs MCP, et dès qu'un nouveau service numérique apparaît, il est probable que quelqu'un développe rapidement un module MCP correspondant. À l'avenir, si un utilisateur souhaite que son assistant IA prenne en charge une nouvelle fonctionnalité, il lui suffira de télécharger ou d'activer un plugin MCP prêt à l'emploi, sans avoir à attendre le support officiel des fournisseurs d'IA. Ce modèle écologique ressemble un peu à l'App Store des smartphones, sauf que les "apps" ici sont des outils ou des sources de données destinés à être utilisés par l'IA. Pour les entreprises, il est également possible de créer une bibliothèque d'outils MCP interne pour le partage des applications d'IA entre différents départements, formant progressivement un écosystème d'IA au niveau organisationnel. À long terme, avec l'implication de nombreux développeurs, la richesse de l'écosystème MCP élargira considérablement les frontières d'application des assistants IA, permettant à l'IA de s'intégrer véritablement dans des scénarios commerciaux plus diversifiés et dans la vie quotidienne.
Nouveau type de collaboration standardisée : L'expérience historique nous apprend que des normes unifiées peuvent souvent susciter des innovations explosives - tout comme Internet a pu interconnecter le monde grâce à des protocoles tels que TCP/IP et HTTP. Le MCP, en tant que l'un des protocoles clés de l'ère de l'IA, a le potentiel de favoriser la coopération dans l'intégration des outils d'IA au sein de l'industrie. Il est à noter qu'Anthropic adopte une approche de collaboration open source pour promouvoir le MCP et encourage également les développeurs à améliorer le protocole ensemble. À l'avenir, nous pourrions voir davantage d'entreprises et d'instituts de recherche participer à l'élaboration des normes MCP, les rendant ainsi plus complètes. En même temps, la normalisation abaisse également le seuil d'entrée pour les équipes de start-up sur le marché des outils d'IA : les entreprises émergentes peuvent se concentrer sur la création d'outils créatifs, car grâce au MCP, leurs produits peuvent naturellement être appelés par divers assistants IA, sans avoir à s'adapter à plusieurs plateformes. Cela accélérera encore l'épanouissement des outils d'IA, créant un cercle vertueux.
La percée des capacités des assistants IA : En résumé, ce que l'MCP apporte sera une mise à niveau des capacités des assistants IA. Grâce à des protocoles contextuels plug-and-play, les futurs assistants IA pourront accéder à toutes les ressources numériques déjà disponibles pour l'utilisateur, des appareils personnels aux services cloud, des logiciels de bureau aux outils de développement. Cela signifie que l'IA pourra comprendre plus en profondeur le contexte actuel de l'utilisateur et les données à disposition, permettant ainsi de fournir une assistance plus pertinente. Par exemple, un assistant d'analyse commerciale peut se connecter simultanément aux systèmes financiers, au calendrier et aux courriels, intégrant des informations pour vous alerter proactivement des changements importants ; ou encore, l'IA de programmation des développeurs peut non seulement comprendre les bibliothèques de code, mais aussi se connecter aux outils de gestion de projet et aux fils de discussion, devenant ainsi un véritable partenaire intelligent capable de comprendre l'ensemble du contexte de développement. Les assistants IA polyvalents ne se contenteront plus de répondre à des questions par chat, mais pourront exécuter des tâches complexes et relier divers services, devenant ainsi des aides encore plus indispensables dans notre travail et notre vie.
En résumé, le Protocole de Contexte de Modèle (MCP), en tant que nouvelle norme ouverte, établit un pont entre les modèles d'IA et le monde extérieur. Il révèle une tendance : les assistants IA passeront d'îlots isolés à un écosystème de collaboration interconnectée. Bien sûr, le déploiement de nouvelles technologies n'est jamais instantané, le MCP a encore besoin de temps pour prouver sa stabilité et sa sécurité, et toutes les parties doivent collaborer pour établir les meilleures pratiques. Cependant, il est certain que la standardisation et la collaboration sont l'une des directions inévitables du développement de l'IA. Dans un avenir proche, lorsque nous utiliserons des assistants IA pour accomplir diverses tâches complexes, nous prêterons peut-être peu d'attention à la présence du MCP—tout comme nous n'avons plus besoin de comprendre comment HTTP fonctionne pour naviguer sur Internet aujourd'hui. Mais c'est précisément ce type de protocole, caché en coulisses, qui façonne et soutient la prospérité de l'ensemble de l'écosystème. Les idées représentées par le MCP pousseront l'IA à s'intégrer plus étroitement à la vie numérique des humains, ouvrant un nouveau chapitre pour les applications d'intelligence artificielle.
Cet article sur le monde de l'IA : qu'est-ce que l'interface USB-C Model Context Protocol (MCP) ? Interprétation du protocole de contexte universel des assistants IA, apparu pour la première fois sur Chaîne d'Information ABMedia.
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Interface USB-C du monde de l'IA : Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ? Interprétation du protocole de contexte universel des assistants IA
Les assistants d'intelligence artificielle (IA) deviennent de plus en plus Satoshi, mais vous êtes-vous déjà demandé : pourquoi ne peuvent-ils pas lire directement vos documents, parcourir vos e-mails ou visiter les bases de données d'entreprise pour donner des réponses plus adaptées à vos besoins ? La raison est que les modèles d'IA d'aujourd'hui sont souvent confinés à leurs propres plateformes, incapables de se connecter facilement à différentes sources de données ou outils. Le Model Context Protocol (MCP) est une nouvelle norme ouverte créée pour résoudre ce problème.
En termes simples, MCP est comme une "interface universelle" conçue pour les assistants AI, permettant à divers modèles d'IA de se connecter en toute sécurité et de manière bidirectionnelle aux informations et services externes dont vous avez besoin. Ensuite, nous allons présenter de manière accessible la définition, les fonctionnalités et la philosophie de conception de MCP, et expliquer comment cela fonctionne à travers des métaphores et des exemples. De plus, nous partagerons les réactions préliminaires du milieu académique et de la communauté des développeurs concernant MCP, discuterons des défis et des limitations auxquels MCP est confronté, et envisagerons le potentiel et le rôle de MCP dans les futures applications de l'intelligence artificielle.
Origine et objectif de MCP : construire un pont de données pour l'IA
Avec l'application généralisée des assistants AI, de nombreux secteurs investissent d'importantes ressources pour améliorer les capacités des modèles, mais le fossé entre les modèles et les données est devenu un goulot d'étranglement majeur.
Actuellement, chaque fois que nous souhaitons que l'IA apprenne de nouvelles sources de données (comme de nouvelles bases de données, des documents dans le cloud, des systèmes internes d'entreprise), il est souvent nécessaire de créer des solutions d'intégration personnalisées pour chaque plateforme d'IA et chaque outil.
Non seulement le développement est compliqué et difficile à maintenir, mais cela entraîne ce qu'on appelle le « problème d'intégration M×N » : s'il y a M types de modèles différents et N types d'outils différents, il faudrait théoriquement M×N intégrations indépendantes, ce qui rend presque impossible l'expansion en fonction des besoins. Cette approche fragmentée semble nous ramener à l'ère où les ordinateurs n'étaient pas encore standardisés ; chaque fois qu'un nouvel appareil est connecté, il faut installer des pilotes et des interfaces spécifiques, ce qui est extrêmement peu pratique.
Le but de MCP est justement de briser ces barrières et de fournir des normes universelles et ouvertes pour connecter les systèmes d'IA à diverses sources de données. La société Anthropic lancera MCP en novembre 2024, espérant que les développeurs n'auront plus besoin de développer des « connecteurs » spécifiques pour chaque source de données, mais pourront communiquer toutes les informations à l'aide d'un protocole standard.
Certaines personnes le comparent de manière imagée à l'« interface USB-C » du monde de l'IA : tout comme l'USB-C a standardisé les connexions des appareils, le MCP offrira aux modèles d'IA un « langage » unifié pour accéder aux données et outils externes. Grâce à cette interface commune, les modèles d'IA à la pointe de la technologie pourront briser les limites des îlots d'information, obtenir le contexte nécessaire et générer des réponses plus pertinentes et utiles.
Comment fonctionne le MCP ? Le "traducteur" universel des outils et des données.
Pour réduire la barrière technique, le MCP a adopté une architecture Client-Serveur intuitive.
On peut imaginer le MCP comme un « interprète » qui joue le rôle d'un coordinateur central : d'un côté, il y a les applications AI (Client), comme les chatbots, les éditeurs intelligents ou tout logiciel nécessitant l'assistance d'une IA ; de l'autre, il y a les données ou les services (Serveur), tels que la base de données de l'entreprise, le stockage en nuage, les services de messagerie électronique ou tout outil externe.
Les développeurs peuvent écrire un serveur MCP (un programme léger) pour une certaine source de données, afin qu'il fournisse ces données ou fonctionnalités au format standard ; en même temps, le client MCP intégré dans l'application AI peut communiquer avec le serveur conformément au protocole.
La beauté de ce design réside dans le fait que le modèle d'IA n'a pas besoin d'appeler directement diverses API ou bases de données. Il lui suffit d'envoyer une demande via le client MCP, et le serveur MCP agira en tant qu'intermédiaire, traduisant l'« intention » de l'IA en opérations concrètes correspondant aux services requis, puis renvoyant les résultats à l'IA après exécution. L'ensemble du processus est très naturel pour les utilisateurs, qui n'ont qu'à donner des instructions à l'assistant IA dans un langage quotidien, les autres détails de communication étant gérés par le MCP en coulisses.
Prenons un exemple concret : supposons que vous souhaitiez que l'assistant AI traite vos e-mails Gmail. Tout d'abord, vous pouvez installer un serveur MCP pour Gmail et permettre à ce serveur d'obtenir l'accès à votre compte Gmail via le processus d'autorisation standard OAuth.
Ensuite, en discutant avec l'assistant AI, vous pouvez demander : « Aide-moi à vérifier quels sont les e-mails non lus concernant le rapport trimestriel envoyés par le patron ? » Le modèle AI reçoit cette phrase, il identifie qu'il s'agit d'une tâche de recherche d'e-mails, et utilise donc le protocole MC pour envoyer une requête de recherche au serveur Gmail. Le serveur MC utilise les informations d'autorisation précédemment stockées pour accéder à l'API Gmail afin de rechercher des e-mails, et renvoie les résultats à l'AI. Ensuite, l'AI organise les informations et vous répond avec un résumé des e-mails trouvés en langage naturel. De même, si vous dites ensuite « Veuillez supprimer tous les e-mails de marketing de la semaine dernière », l'AI enverra une instruction au serveur via MC pour exécuter l'opération de suppression des e-mails.
Tout au long du processus, vous n'avez pas besoin d'ouvrir directement Gmail, vous accomplissez les tâches de consultation et de suppression d'e-mails uniquement par le biais de discussions avec l'IA. C'est exactement l'expérience puissante que le MC apporte : l'assistant IA se connecte directement aux opérations des applications quotidiennes grâce à un "pont contextuel".
Il convient de mentionner que MCP prend en charge l'interaction bidirectionnelle, non seulement l'IA peut « lire » des données externes, mais elle peut également exécuter des actions externes via des outils (comme ajouter des événements au calendrier, envoyer des courriels, etc.). C'est comme si l'IA ne se contentait pas d'accéder aux « livres » de données, mais disposait également d'une « boîte à outils » utilisable. Grâce à MCP, l'IA peut décider de manière autonome d'utiliser un certain outil au bon moment pour accomplir une tâche, par exemple en appelant automatiquement l'outil de requête de base de données pour obtenir des informations lors de la réponse à une question de programme. Cette flexibilité dans le maintien du contexte permet à l'IA de se souvenir des antécédents pertinents tout en basculant entre différents outils et ensembles de données, ce qui améliore l'efficacité dans la résolution de tâches complexes.
Les quatre caractéristiques de MCP
MCP a suscité l'attention en raison de son intégration de plusieurs concepts de conception tels que l'ouverture, la standardisation et la modularité, rendant l'interaction de l'IA avec le monde extérieur encore plus avancée. Voici quelques caractéristiques importantes de MCP :
Normes ouvertes : le MCP est un protocole spécifié publié sous forme de source ouverte. Quiconque peut consulter les détails de sa spécification et les mettre en œuvre. Cette ouverture signifie qu'il n'appartient à aucun fournisseur unique, réduisant ainsi le risque de verrouillage sur une plateforme spécifique. Les développeurs peuvent investir des ressources dans le MCP en toute confiance, car une fois adopté, même en cas de changement de fournisseur de services AI ou de modèle, les nouveaux modèles pourront utiliser la même interface MCP. En d'autres termes, le MCP améliore la compatibilité entre les modèles de différentes marques, évitant le verrouillage par le fournisseur et apportant plus de flexibilité.
Un développement, plusieurs applications : par le passé, les développeurs créaient des plugins ou des intégrations pour un modèle d'IA spécifique qui ne pouvaient pas être appliqués directement à un autre modèle ; mais avec le MCP, le même connecteur de données peut être réutilisé par divers outils d'IA. Par exemple, vous n'avez pas besoin d'écrire un programme d'intégration pour Google Drive pour ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic séparément, il vous suffit de fournir un « serveur Google Drive » conforme aux normes MCP, et les deux peuvent y accéder. Cela permet non seulement d'économiser des coûts de développement et de maintenance, mais aussi de rendre l'écosystème des outils d'IA plus prospère : la communauté peut partager divers modules d'intégration MCP, et les nouveaux modèles peuvent directement profiter des outils riches déjà existants.
Contexte et outils : Le MCP, appelé Model Context Protocol, couvre en fait une variété de formes de fourniture d’informations assistées par l’IA. Selon la spécification, le serveur MCP peut fournir trois types de « (primitive) primitives » à utiliser par l’IA : l’un est « Prompt » (invite), qui peut être compris comme une instruction ou un modèle prédéfini pour guider ou restreindre le comportement de l’IA ; La seconde est « ressource », qui fait référence aux données structurées, telles que le contenu des fichiers, les tables de données, etc., qui peuvent être directement utilisées comme contexte d’entrée de l’IA ; Enfin, il y a l'« outil », qui est une fonction ou une action qui peut être exécutée, comme l’interrogation de la base de données et l’envoi d’e-mails comme mentionné ci-dessus. De même, deux primitives sont définies du côté du client IA : « racine » et « échantillonnage ». Root fournit le point d’entrée du serveur au système de fichiers du client (par exemple, permettant au serveur de lire et d’écrire dans les fichiers locaux de l’utilisateur), tandis que Sampling permet au serveur de demander une génération de texte supplémentaire à l’IA pour un comportement avancé d’auto-bouclage de modèle. Bien que ces détails techniques n’aient pas besoin d’être approfondis par l’utilisateur moyen, cette conception démontre la pensée modulaire de MCP : diviser les éléments nécessaires à l’interaction de l’IA avec le monde extérieur en différents types pour une expansion et une optimisation futures. Par exemple, l’équipe d’Anthropic a constaté que la subdivision du concept traditionnel d'« utilisation d’outils » en types tels que l’invite et la ressource aide l’IA à faire clairement la distinction entre les différentes intentions et à utiliser plus efficacement les informations contextuelles.
Considérations relatives à la sécurité et à l’autorisation : l’architecture de MCP prend pleinement en compte la sécurité des données et le contrôle des autorisations. Tous les serveurs MCP nécessitent généralement l’autorisation de l’utilisateur (par exemple, l’exemple Gmail ci-dessus pour obtenir un jeton via OAuth) lors de l’accès à des données sensibles. Dans la nouvelle version de la spécification MCP, un processus d’authentification standard basé sur OAuth 2.1 a été introduit dans le cadre du protocole pour s’assurer que la communication entre les clients et les serveurs est correctement authentifiée et autorisée. De plus, pour certaines opérations à enjeux élevés, MCP recommande de préserver un mécanisme de modération humain-en-boucle, c’est-à-dire de donner à l’utilisateur la possibilité de confirmer ou de rejeter lorsque l’IA tente d’effectuer une action critique. Ces concepts de conception montrent que l’équipe MCP attache une grande importance à la sécurité et souhaite étendre les capacités de l’IA tout en évitant d’introduire trop de nouveaux points de risque.
Réaction préliminaire du monde académique et de la communauté des développeurs
Après l'avènement de MCP, il a immédiatement suscité de vives discussions dans le secteur technologique et parmi les communautés de développeurs. L'industrie exprime généralement des attentes et un soutien pour cette norme ouverte.
Par exemple, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a annoncé dans un post en mars 2025 qu'OpenAI intégrerait le support des normes MCP d'Anthropic dans ses produits. Cela signifie que l'assistant ChatGPT, très populaire, pourra également accéder à diverses sources de données via MCP à l'avenir, montrant ainsi une tendance à la collaboration entre deux grands laboratoires d'IA pour promouvoir des normes communes. Il a déclaré : « Tout le monde aime MCP, nous sommes heureux d'ajouter le support pour cela dans tous nos produits. »
En fait, OpenAI a intégré MCP dans son kit de développement d'Agents et prévoit de bientôt le supporter dans l'application de bureau ChatGPT et l'API de réponse. Cette déclaration est considérée comme une étape importante pour l'écosystème MCP.
Non seulement les entreprises leaders s'y intéressent, mais la communauté des développeurs réagit également avec enthousiasme au MCP. Sur le forum technique Hacker News, les discussions connexes ont attiré plusieurs centaines de commentaires en peu de temps. De nombreux développeurs considèrent le MCP comme "l'interface de plugin d'outils LLM standardisée qui est enfin apparue", estimant qu'elle n'apporte pas de nouvelles fonctionnalités en soi, mais qu'elle pourrait considérablement réduire le travail de duplication grâce à une interface unifiée. Un internaute a résumé de manière imagée : "En bref, le MCP tente d'utiliser un mécanisme d'appel d'outils/fonctions éprouvé pour doter le LLM d'une interface de plugin commun standardisée. Il n'introduit pas de nouvelles capacités, mais espère résoudre le problème de l'intégration N×M, permettant ainsi le développement et l'utilisation de plus d'outils." Cette perspective souligne le cœur de la valeur du MCP : il s'agit de standardisation plutôt que d'innovation fonctionnelle, mais la standardisation elle-même a un impact énorme sur l'écosystème.
Dans le même temps, certains développeurs ont soulevé des questions et des suggestions au début. Par exemple, certaines personnes se sont plaintes que la définition du terme « (context) contextuel » dans les documents officiels n’est pas assez claire, et il serait souhaitable de voir plus d’exemples pratiques pour comprendre ce que le MCP peut faire. Les ingénieurs d’Anthropic ont également répondu positivement au cours de la discussion, expliquant : « L’essentiel de MCP est d’apporter ce qui vous intéresse à n’importe quelle application LLM avec un client MCP. Vous pouvez fournir la structure de base de données au modèle en tant que ressource (afin qu’elle soit accessible à tout moment dans la conversation) ou vous pouvez fournir un outil pour interroger la base de données. Cela permet au modèle de décider lui-même quand utiliser l’outil pour répondre aux questions. Grâce à cette explication, de nombreux développeurs ont une meilleure compréhension de l’utilité de MCP. Dans l’ensemble, la communauté est prudemment optimiste à l’égard du MCP, estimant qu’il a le potentiel de devenir un dénominateur commun de l’industrie, même s’il faudra du temps pour en voir la maturité et les avantages réels.
Il convient de mentionner que le MCP a attiré un certain nombre d'adopteurs précoces peu après son lancement. Par exemple, la société de paiement Block (anciennement Square) et la plateforme multimédia Apollo ont intégré le MCP dans leurs systèmes internes ; des entreprises d'outils de développement comme Zed, Replit, Codeium et Sourcegraph ont également annoncé qu'elles collaboraient avec le MCP pour améliorer les fonctionnalités d'intelligence artificielle de leurs propres plateformes.
Le CTO de Block a même fait l’éloge public : « Les technologies ouvertes comme MCP sont comme la construction d’un pont entre l’IA et les applications du monde réel, rendant l’innovation plus ouverte et transparente et enracinée dans la collaboration. » On peut voir que l’industrie, des start-ups aux grandes entreprises, a montré un fort intérêt pour le MCP, et la coopération inter-domaines a progressivement formé une tendance. Mike Krieger, responsable des produits chez Anthropic, a également souhaité la bienvenue à OpenAI dans un message communautaire, révélant que « MCP est un standard ouvert florissant avec des milliers d’intégrations en cours et l’écosystème continue de croître ». Ces retours positifs montrent que MCP a atteint un degré considérable de reconnaissance dès les premières étapes de son lancement.
Les quatre défis et limitations auxquels le MCP pourrait être confronté
Bien que les perspectives de MCP soient prometteuses, il existe encore des défis et des restrictions à surmonter en matière de promotion et d'application :
La popularité et la compatibilité des modèles croisés : Pour tirer le maximum de valeur du MCP, il est nécessaire d'avoir davantage de modèles et d'applications d'IA soutenant cette norme. Actuellement, la série Anthropic Claude et certains produits d'OpenAI ont déjà exprimé leur soutien, et Microsoft a également annoncé une intégration liée au MCP (par exemple, en fournissant un serveur MCP permettant aux IA d'utiliser un navigateur). Cependant, il reste à voir si d'autres acteurs majeurs tels que Google, Meta et divers modèles open source suivront pleinement. Si des divergences de normes apparaissent à l'avenir (par exemple, où chaque entité promeut des protocoles différents), l'intention d'ouverture des normes sera difficile à réaliser complètement. Par conséquent, la popularité du MCP nécessite un consensus au sein de l'industrie, et il pourrait même être nécessaire qu'une organisation de normalisation intervienne pour coordonner et assurer une véritable interopérabilité entre les différents modèles.
Difficulté de mise en œuvre et de déploiement : pour les développeurs, bien que MCP élimine le problème d’écrire plusieurs ensembles de programmes d’intégration, la mise en œuvre initiale nécessite toujours du temps d’apprentissage et de développement. L’écriture d’un serveur MCP implique la compréhension de la communication JSON-RPC, des concepts primitifs et de l’interfaçage avec les services cibles. Certaines petites et moyennes équipes peuvent ne pas avoir les ressources nécessaires pour se développer par elles-mêmes pendant un certain temps. Cependant, la bonne nouvelle est qu’Anthropic fournit déjà des SDK et des exemples de code tels que Python et TypeScript pour permettre aux développeurs de démarrer rapidement et facilement. La communauté continue également de publier des connecteurs MCP prédéfinis, couvrant des outils courants tels que Google Drive, Slack, GitHub, etc. Il existe même des services cloud (tels que Cloudflare) qui offrent un déploiement en un clic des serveurs MCP, simplifiant ainsi le processus de configuration des MCP sur les serveurs distants. Par conséquent, au fur et à mesure que la chaîne d’outils mûrit, le seuil de mise en œuvre du MCP devrait diminuer progressivement. Cependant, dans la période de transition actuelle, les entreprises doivent encore prendre en compte les coûts de développement, la compatibilité du système et d’autres facteurs lors de l’introduction du MCP.
Sécurité et contrôle des autorisations : donner aux modèles d’IA la liberté d’appeler des données externes et des outils opérationnels s’accompagne de nouveaux risques de sécurité. Le premier est la sécurité des informations d’identification d’accès : les serveurs MCP ont généralement besoin d’enregistrer les informations d’identification de divers services (tels que les jetons OAuth) pour effectuer des opérations au nom des utilisateurs. Si ces informations d’identification sont volées par des personnes peu scrupuleuses, l’attaquant peut configurer son propre serveur MCP pour usurper l’identité de l’utilisateur, puis obtenir l’accès à toutes les données de l’utilisateur, telles que la lecture de tous les e-mails, l’envoi de messages et le vol d’informations sensibles par lots. Étant donné que cette attaque exploite un canal d’API légitime, elle peut même contourner les alertes de connexion à distance traditionnelles sans être détectée. La seconde est la protection du serveur MCP lui-même : en tant qu’intermédiaire qui agrège plusieurs clés de service, une fois le serveur MCP compromis, l’attaquant peut accéder à tous les services connectés, avec des conséquences inimaginables. Cela a été décrit comme « voler les clés d’un royaume entier en un seul clic », en particulier dans un environnement d’entreprise où un seul point de défaillance peut permettre aux attaquants de pénétrer directement dans plusieurs systèmes internes. Il existe également une nouvelle menace d’attaques par injection rapide : les attaquants peuvent inciter l’IA à effectuer par inadvertance des actions malveillantes en cachant des instructions spéciales dans des fichiers ou des messages. Par exemple, un e-mail apparemment ordinaire contient une commande cachée, et lorsque l’assistant IA lit le contenu de l’e-mail, la commande cachée implantée est déclenchée, ce qui permet à l’IA d’effectuer des actions non autorisées via MCP (telles que la transmission secrète de documents confidentiels). Étant donné que les utilisateurs ignorent souvent l’existence de telles instructions cryptiques, la frontière de sécurité traditionnelle entre la « lecture de contenu » et « l’exécution d’actions » est ici floue, ce qui crée des risques potentiels. Enfin, le large éventail d’autorisations est également une préoccupation : afin de rendre l’IA flexible pour effectuer une variété de tâches, les serveurs MCP demandent souvent une autorisation large (comme une discrétion en lecture-écriture sur les messages, plutôt que de simples requêtes). Si l’on ajoute à cela le fait que MCP gère de manière centralisée les visites de nombreux services, en cas de violation de données, les attaquants peuvent effectuer une analyse croisée des données provenant de plusieurs sources pour une confidentialité plus complète des utilisateurs, ou même les opérateurs MCP légitimes peuvent abuser des données interservices pour créer un profil utilisateur complet. Dans l’ensemble, MCP apporte de la commodité tout en remodelant le modèle de sécurité d’origine, obligeant les développeurs et les utilisateurs à être plus conscients des risques. Dans le processus de promotion de MCP, la manière de développer les meilleures pratiques de sécurité (telles qu’un contrôle plus détaillé des autorisations, une protection renforcée des informations d’identification, un mécanisme de supervision du comportement de l’IA, etc.) sera une question importante.
Évolution et gouvernance des spécifications : En tant que norme émergente, les détails des spécifications de MCP peuvent être ajustés et mis à niveau en tant que retour d’information à partir d’applications réelles. En fait, Anthropic a publié une version mise à jour de la spécification MCP en mars 2025, introduisant des améliorations telles que l’authentification standard OAuth susmentionnée, la communication bidirectionnelle instantanée, les demandes par lots, etc. pour améliorer la sécurité et la compatibilité. À l’avenir, de nouveaux modules fonctionnels pourraient être étendus au fur et à mesure que de nouveaux participants se joindront à nous. La manière de coordonner l’évolution des normes dans la communauté ouverte est également un défi : il faut des mécanismes de gouvernance clairs pour déterminer l’orientation des normes, maintenir la rétrocompatibilité et répondre aux nouvelles exigences. En outre, les entreprises doivent également prêter attention à la cohérence des versions lors de l’adoption de MCP pour s’assurer que le client et le serveur suivent la même version du protocole, sinon une mauvaise communication peut se produire. Cependant, l’évolution de ces protocoles standardisés peut se référer à l’histoire de l’évolution des normes de l’Internet et être progressivement améliorée dans le cadre d’un consensus communautaire. Au fur et à mesure que les MCP mûrissent, nous avons l’occasion de voir des groupes de travail dédiés ou des organismes de normalisation diriger leur maintenance à long terme, en veillant à ce que cette norme ouverte serve toujours le bien commun de l’ensemble de l’écosystème de l’IA.
Le potentiel futur et les perspectives d'application de MCP
Envisageant l'avenir, le Model Context Protocol (MCP) pourrait jouer un rôle de base clé dans les applications d'intelligence artificielle, apportant des impacts variés :
Collaboration multimodèle et IA modulaire : à mesure que les MCP se généralisent, nous pourrions voir différents modèles d’IA fonctionner ensemble de manière plus fluide. MCP permet à un assistant IA d’utiliser facilement les services fournis par un autre système d’IA. Par exemple, un modèle de conversation textuelle peut invoquer la capacité d’un modèle de reconnaissance d’image via MCP (il suffit d’encapsuler ce dernier dans un outil MCP) pour compléter les forces de chacun à travers les modèles. Les futures applications d’IA ne seront peut-être plus prises en charge par un seul modèle, mais par plusieurs agents d’IA ayant des expertises différentes travaillant ensemble via des protocoles standardisés. C’est un peu comme une architecture de microservices en génie logiciel : chaque service (modèle) joue son propre rôle, communique et collabore via une interface standard, et forme un tout plus fort.
Écosystème d'outils florissant : MCP a établi un "slot" commun pour les outils d'IA, ce qui devrait donner naissance à un écosystème tiers d'outils prospère. La communauté des développeurs a déjà commencé à contribuer divers connecteurs MCP, et dès qu'un nouveau service numérique apparaît, il est probable que quelqu'un développe rapidement un module MCP correspondant. À l'avenir, si un utilisateur souhaite que son assistant IA prenne en charge une nouvelle fonctionnalité, il lui suffira de télécharger ou d'activer un plugin MCP prêt à l'emploi, sans avoir à attendre le support officiel des fournisseurs d'IA. Ce modèle écologique ressemble un peu à l'App Store des smartphones, sauf que les "apps" ici sont des outils ou des sources de données destinés à être utilisés par l'IA. Pour les entreprises, il est également possible de créer une bibliothèque d'outils MCP interne pour le partage des applications d'IA entre différents départements, formant progressivement un écosystème d'IA au niveau organisationnel. À long terme, avec l'implication de nombreux développeurs, la richesse de l'écosystème MCP élargira considérablement les frontières d'application des assistants IA, permettant à l'IA de s'intégrer véritablement dans des scénarios commerciaux plus diversifiés et dans la vie quotidienne.
Nouveau type de collaboration standardisée : L'expérience historique nous apprend que des normes unifiées peuvent souvent susciter des innovations explosives - tout comme Internet a pu interconnecter le monde grâce à des protocoles tels que TCP/IP et HTTP. Le MCP, en tant que l'un des protocoles clés de l'ère de l'IA, a le potentiel de favoriser la coopération dans l'intégration des outils d'IA au sein de l'industrie. Il est à noter qu'Anthropic adopte une approche de collaboration open source pour promouvoir le MCP et encourage également les développeurs à améliorer le protocole ensemble. À l'avenir, nous pourrions voir davantage d'entreprises et d'instituts de recherche participer à l'élaboration des normes MCP, les rendant ainsi plus complètes. En même temps, la normalisation abaisse également le seuil d'entrée pour les équipes de start-up sur le marché des outils d'IA : les entreprises émergentes peuvent se concentrer sur la création d'outils créatifs, car grâce au MCP, leurs produits peuvent naturellement être appelés par divers assistants IA, sans avoir à s'adapter à plusieurs plateformes. Cela accélérera encore l'épanouissement des outils d'IA, créant un cercle vertueux.
La percée des capacités des assistants IA : En résumé, ce que l'MCP apporte sera une mise à niveau des capacités des assistants IA. Grâce à des protocoles contextuels plug-and-play, les futurs assistants IA pourront accéder à toutes les ressources numériques déjà disponibles pour l'utilisateur, des appareils personnels aux services cloud, des logiciels de bureau aux outils de développement. Cela signifie que l'IA pourra comprendre plus en profondeur le contexte actuel de l'utilisateur et les données à disposition, permettant ainsi de fournir une assistance plus pertinente. Par exemple, un assistant d'analyse commerciale peut se connecter simultanément aux systèmes financiers, au calendrier et aux courriels, intégrant des informations pour vous alerter proactivement des changements importants ; ou encore, l'IA de programmation des développeurs peut non seulement comprendre les bibliothèques de code, mais aussi se connecter aux outils de gestion de projet et aux fils de discussion, devenant ainsi un véritable partenaire intelligent capable de comprendre l'ensemble du contexte de développement. Les assistants IA polyvalents ne se contenteront plus de répondre à des questions par chat, mais pourront exécuter des tâches complexes et relier divers services, devenant ainsi des aides encore plus indispensables dans notre travail et notre vie.
En résumé, le Protocole de Contexte de Modèle (MCP), en tant que nouvelle norme ouverte, établit un pont entre les modèles d'IA et le monde extérieur. Il révèle une tendance : les assistants IA passeront d'îlots isolés à un écosystème de collaboration interconnectée. Bien sûr, le déploiement de nouvelles technologies n'est jamais instantané, le MCP a encore besoin de temps pour prouver sa stabilité et sa sécurité, et toutes les parties doivent collaborer pour établir les meilleures pratiques. Cependant, il est certain que la standardisation et la collaboration sont l'une des directions inévitables du développement de l'IA. Dans un avenir proche, lorsque nous utiliserons des assistants IA pour accomplir diverses tâches complexes, nous prêterons peut-être peu d'attention à la présence du MCP—tout comme nous n'avons plus besoin de comprendre comment HTTP fonctionne pour naviguer sur Internet aujourd'hui. Mais c'est précisément ce type de protocole, caché en coulisses, qui façonne et soutient la prospérité de l'ensemble de l'écosystème. Les idées représentées par le MCP pousseront l'IA à s'intégrer plus étroitement à la vie numérique des humains, ouvrant un nouveau chapitre pour les applications d'intelligence artificielle.
Cet article sur le monde de l'IA : qu'est-ce que l'interface USB-C Model Context Protocol (MCP) ? Interprétation du protocole de contexte universel des assistants IA, apparu pour la première fois sur Chaîne d'Information ABMedia.