Protocole de Contexte Modèle (MCP) est un protocole ouvert conçu pour standardiser la manière dont les applications partagent le contexte avec les modèles de langage de grande envergure (LLMs). Vous pouvez considérer MCP comme l’USB-C des applications d’IA.
Tout comme l’USB-C offre un moyen universel de connecter des appareils à des accessoires et des périphériques, MCP propose une méthode cohérente pour relier les modèles d’IA à diverses sources de données et outils.
Pourquoi le Protocole de Contexte Modèle (MCP) est-il Important ?
MCP offre plusieurs avantages pour le développement d’agents IA et de flux de travail complexes :
- Intégrations Prêtes à l’Emploi : Il fournit une collection croissante d’intégrations prêtes à l’emploi, permettant aux LLMs de se connecter directement à diverses sources de données et outils.
- Flexibilité : MCP permet aux développeurs de passer facilement d’un fournisseur de LLM à un autre, favorisant ainsi l’adaptabilité dans le développement des applications IA.
- Meilleures Pratiques de Sécurité : Le protocole intègre les meilleures pratiques pour sécuriser les données au sein de l’infrastructure d’une organisation, garantissant ainsi que les informations sensibles restent protégées lors des interactions entre les LLMs et les systèmes externes.
- Accès Universel aux Données : MCP élimine la nécessité de coder sur mesure pour chaque source de données. Il standardise l’accès, facilitant ainsi et accélérant la connexion des LLMs à des ensembles de données diversifiés.
- Support pour l’IA Agentique : En maintenant le contexte à travers divers outils et ensembles de données, MCP permet la création d’agents IA autonomes capables d’exécuter des tâches de manière plus intelligente au nom des utilisateurs.
Architecture Générale du Protocole de Contexte Modèle (MCP)
MCP utilise une architecture client-serveur composée des éléments suivants :
- Hôtes MCP : Applications telles que Claude Desktop, environnements de développement intégrés (IDEs) ou outils d’IA nécessitant un accès aux données via MCP.
- Clients MCP : Clients du protocole qui établissent et maintiennent des connexions individuelles avec les serveurs MCP, facilitant la communication entre hôtes et serveurs.
- Serveurs MCP : Programmes légers exposant des capacités spécifiques via le Protocole de Contexte Modèle standardisé, permettant l’accès à diverses sources de données et outils.
- Sources de Données Locales : Fichiers, bases de données et services sur l’ordinateur d’un utilisateur auxquels les serveurs MCP peuvent accéder en toute sécurité pour fournir des informations pertinentes aux LLMs.
- Services Distants : Systèmes externes accessibles via Internet (ex. via des APIs) auxquels les serveurs MCP peuvent se connecter, élargissant ainsi la gamme de données et de fonctionnalités disponibles pour les LLMs.
En standardisant l’interaction entre les LLMs et les systèmes externes, MCP facilite le développement des applications IA, améliore l’interopérabilité et assure un accès sécurisé et efficace aux données et outils nécessaires.
Comment Fonctionne MCP, Étape par Étape ?
Le Protocole de Contexte Modèle (MCP) crée un pont sécurisé entre les modèles de langage de grande envergure (LLMs) et les sources de données externes. Voici un aperçu simplifié de son fonctionnement : 
1. Initiation de la Requête par le LLM (Hôte)
Un outil alimenté par un LLM (comme un IDE ou un assistant IA) identifie le besoin d’accéder à des données externes, telles que la lecture d’un fichier ou la récupération de données via une API, et envoie une requête via MCP.
2. Acheminement de la Requête par le Client MCP
Le Client MCP, installé localement ou intégré dans l’environnement hôte, intercepte la requête et la prépare pour une transmission sécurisée à un serveur MCP approprié.
3. Réception et Traitement de la Requête par le Serveur MCP
La requête arrive sur le Serveur MCP, qui est configuré pour exposer des capacités spécifiques comme la lecture de fichiers, l’accès aux APIs ou les requêtes de bases de données. Il valide les autorisations avant de poursuivre.
4. Récupération des Données depuis des Sources Locales ou Distantes
Selon la configuration, le Serveur MCP extrait les données de :
- Sources locales (ex. documents, fichiers CSV, dossiers)
- APIs distantes ou services cloud
5. Envoi de la Réponse au LLM
Le serveur formate la réponse et la transmet via le Client MCP à l’Hôte LLM d’origine, où le LLM utilise les données pour générer une sortie informée.
Cette architecture par étapes permet des sorties LLM en temps réel, sécurisées et contextuelles sans codage manuel ni compromission des limites de confiance.
Comment MCP Garantit-il un Accès Sécurisé aux Données ?
Les serveurs MCP sont conçus avec la sécurité comme priorité, garantissant des interactions sûres entre les LLMs et les sources de données externes. Les principales protections incluent : 
- Sandboxing : Limite les données ou actions auxquelles le LLM peut accéder à des périmètres définis.
- Authentification & Contrôle d’Accès : Seuls les clients autorisés peuvent initier des requêtes, avec des permissions basées sur les rôles ou les jetons.
- Accès Délimité : Les serveurs exposent uniquement certains fichiers, APIs ou bases de données, et rien de plus.
- Réseau Sécurisé : Prise en charge de HTTPS, de la liste blanche des IPs et de la limitation du débit pour éviter les abus.
- Journaux d’Audit : Enregistre chaque requête pour garantir transparence et diagnostic en cas de problème.
En résumé, les serveurs MCP offrent aux LLMs un accès contrôlé et sécurisé sans exposer votre système à des risques inutiles.
Quels problèmes MCP résout-il ?
Le Model Context Protocol (MCP) résout un problème fondamental lié à l’utilisation des grands modèles de langage (LLMs) :
| Problème | Solution MCP |
| Intégrations manuelles et personnalisées | Fournit un protocole prêt à l’emploi avec des connecteurs réutilisables |
| Accès aux données incohérent | Offre une architecture standardisée pour l’interaction |
| Vulnérabilités de sécurité | Applique les meilleures pratiques pour l’accès et le contrôle des données |
| Dépendance à un fournisseur | Permet l’interopérabilité entre les LLMs et les plateformes |
| Délais de mise sur le marché des outils IA | Accélère le développement des workflows et agents IA |
MCP offre aux LLMs un moyen sûr, cohérent et évolutif d’accéder à tout ce dont ils ont besoin – fichiers, API et bases de données – sans réinventer la roue à chaque fois.
Comment MCP se compare-t-il à la génération augmentée par récupération (RAG) ?
Voici une comparaison côte à côte pour mieux comprendre comment MCP se distingue de RAG en termes d’objectif, d’architecture et de cas d’utilisation.
| Caractéristique | Model Context Protocol (MCP) | Génération Augmentée par Récupération (RAG) |
| Objectif | Connecte les LLMs aux outils et données externes via un protocole standard | Améliore les LLMs en récupérant des documents pertinents pour générer de meilleures réponses |
| Architecture | Client-serveur avec hôtes, clients et serveurs | LLM + récupérateur (ex. base de données vectorielle) |
| Source de données | Fichiers, API, bases de données (locales ou distantes) | Documents non structurés indexés (corpus de texte) |
| Cas d’utilisation | Agents exécutant des tâches, lisant des fichiers, appelant des API | Répondre à des questions à partir de grands corpus avec des informations à jour |
| Accès en temps réel | Oui, via des requêtes de protocole en direct | Oui, via la récupération en temps réel depuis le magasin de documents |
| Effort de développement | Nécessite une configuration légère du serveur | Nécessite la configuration d’un corpus, l’intégration et la recherche vectorielle |
| Flexibilité | Élevée, fonctionne avec n’importe quel LLM et source de données | Moyenne, dépend du modèle de récupération/intégration |
| Style de sortie | Peut renvoyer des données structurées, des résultats d’outils ou du contenu de fichiers | Se concentre sur des réponses en langage naturel |
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FAQ
Qu'est-ce que la méthode MCP ?
Qu'est-ce que MCP dans les agents IA ?
Quel est le rôle de MCP ?
Qu'est-ce que le Model Context Protocol dans AutoGen ?
OpenAI prend-il en charge MCP ?
Conclusion
Le Model Context Protocol (MCP) simplifie l’accès sécurisé et efficace des systèmes d’IA aux données externes. En standardisant la communication entre les modèles de langage et les outils, MCP améliore la flexibilité, la sécurité et l’évolutivité.
Il permet aux développeurs de concevoir des flux de travail IA plus intelligents sans devoir réinventer l’intégration à chaque fois, rendant les systèmes intelligents véritablement contextuels. Explorez la terminologie essentielle dans notre glossaire IA pour renforcer votre compréhension de l’IA et des concepts de modélisation.
