Dans un monde professionnel en pleine transformation numérique, l'intelligence artificielle (IA) s'impose comme un levier de performance incontournable. Cependant, une question cruciale se pose : comment connecter efficacement nos agents IA aux multiples sources de données de l'entreprise ? Comment leur permettre d'accéder aux informations, outils et systèmes existants sans multiplier les intégrations complexes et coûteuses ?

C'est ici que le Model Context Protocol (MCP) entre en jeu. Cette innovation majeure, lancée par Anthropic en novembre 2024, est en passe de révolutionner la façon dont les assistants intelligents interagissent avec l'écosystème d'une entreprise. Considéré comme un "port USB universel pour l'IA", le MCP promet une intégration plus fluide, sécurisée et évolutive.

Nous vous en parlions déjà dans notre épisode IA de l’actu en février, dans notre podcast IA pas que la Data. 

Nous vous faisons découvrir MCP à travers une série d’articles : 

• Qu’est ce que MCP, Model Context Protocol lancé par Anthropic ? 
• Agents IA et MCP : cas d'usage concrets pour transformer l'entreprise
• MCP en pratique : cas d’usage avec Spotify

Qu'est-ce que le Model Context Protocol ?

Le MCP est un protocole de communication standardisé qui permet aux modèles d'IA (comme Claude d'Anthropic) d'interagir avec diverses sources de données et outils externes de manière cohérente et sécurisée.

Pour comprendre son intérêt, imaginons la situation actuelle : chaque fois qu'une entreprise souhaite connecter son assistant IA à un nouvel outil (CRM, base de données, système de gestion documentaire...), elle doit développer une intégration sur mesure. Ces développements spécifiques sont coûteux, difficiles à maintenir et créent un paysage fragmenté où l'IA peine à naviguer entre les différents systèmes.

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Le MCP propose une approche radicalement différente : plutôt que de multiplier les intégrations, il établit un langage commun permettant à n'importe quel modèle d'IA de communiquer avec n'importe quelle source de données ou outil qui respecte ce standard.

Une architecture simple mais puissante

L'élégance du MCP réside dans sa simplicité architecturale, qui repose sur trois composants essentiels :

• Les serveurs MCP : Ce sont des connecteurs qui exposent les fonctionnalités et données d'un système (comme une base de données, un outil de gestion de projet, ou votre système de fichiers local) selon le protocole MCP. Ils traduisent les requêtes MCP en actions sur le système cible.
• Les clients MCP : Ce sont les applications qui intègrent des modèles d'IA et leur permettent d'accéder aux serveurs MCP. Claude Desktop est un exemple de client MCP.
• Le protocole de transport : C'est le langage commun par lequel clients et serveurs communiquent, généralement via JSON-RPC.

Cette architecture permet une séparation claire des responsabilités et une grande modularité : vous pouvez ajouter ou retirer des serveurs MCP sans modifier vos clients, changer de modèle d'IA sans reconfigurer vos intégrations, ou encore utiliser simultanément plusieurs serveurs pour donner à votre assistant un accès à de multiples sources de contexte.x

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MCP : Un écosystème en pleine expansion

Depuis son lancement, le MCP a suscité un vif intérêt dans la communauté tech, donnant naissance à un écosystème riche de serveurs MCP pour les services les plus courants. Aujourd'hui, on trouve déjà des connecteurs prêts à l'emploi pour :

• Services cloud populaires : Google Drive, Dropbox, GitHub, Slack, Discord
• Bases de données : PostgreSQL, MySQL, MongoDB
• Outils de productivité : Notion, Jira, Confluence
• Systèmes locaux : Système de fichiers, éditeurs de code (VS Code, JetBrains), terminal
• Services spécialisés : Home Assistant (domotique), systèmes blockchain, outils d'analyse de données...

Cette diversité permet aux entreprises de commencer immédiatement à exploiter le potentiel du MCP sans développement complexe, en s'appuyant sur l'écosystème existant tout en ayant la possibilité de créer leurs propres connecteurs pour des systèmes spécifiques.

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Les avantages du Model Context Protocol

Le MCP offre plusieurs avantages clés :

• Standardisation : Facilite l'intégration et l'interopérabilité des agents IA avec les systèmes existants.
• Sécurité : Permet une gestion centralisée des permissions et des accès.
• Adaptabilité : Facilite l'ajout de nouvelles sources de données ou le changement de fournisseur d'IA.
• Valorisation des investissements existants : Exploite pleinement les systèmes déjà en place.

Les défis et considérations pour implémenter le MCP

Bien que prometteur, le MCP présente aussi certains défis qu'il convient d'anticiper :

• Maturité de l'écosystème : Le MCP étant récent, tous les systèmes ne disposent pas encore de connecteurs prêts à l'emploi.
• Considérations de sécurité : Comme pour toute technologie d'intégration, il est essentiel d'établir des politiques strictes concernant les accès et les permissions.
• Gestion du changement : L'introduction d'assistants IA plus connectés et plus puissants peut nécessiter une adaptation des processus et une formation des collaborateurs.
• Performance et scalabilité : Pour les déploiements à grande échelle, il faudra veiller à l'optimisation des performances des serveurs MCP.

Rendez-vous la semaine prochaine pour découvrir le second article de notre série où  nous explorerons des cas d'usage concrets du Model Context Protocol (MCP) pour comprendre comment il peut transformer les processus métier dans l’entreprise.

Pour aller plus loin : 

🎥 Building Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic 👉 https://www.youtube.com/watch?v=kQmXtrmQ5Zg

📰 Introducing the Model Context Protocol 👉 https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

📰 Model Context Protocol 👉  https://github.com/modelcontextprotocol

🎥 L'écosystème IA aux États-Unis : Tendances, Opportunités et Outils à Connaître [2025]  👉https://youtu.be/Pl63KDZAyb8