Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte conçue pour faciliter l'intégration des assistants d'intelligence artificielle (IA) avec diverses sources de données et outils externes. Contrairement aux API traditionnelles, qui nécessitent des points d'accès fixes et prédéfinis, le MCP offre une approche plus flexible et dynamique pour connecter les modèles de langage à leur contexte opérationnel.

Fonctionnement des API traditionnelles :

Les API conventionnelles exposent leurs fonctionnalités via des points d'accès spécifiques, tels que /produits, /commandes, /factures. L'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la modification des existantes implique souvent de créer de nouveaux points d'accès ou de modifier ceux existants. Ces changements peuvent entraîner des problèmes de compatibilité, obligeant les clients à s'adapter à chaque modification, ce qui est souvent complexe et coûteux. De plus, la gestion des versions et la mise à jour de la documentation externe peuvent devenir des tâches lourdes et fastidieuses.

Introduction au Model Context Protocol (MCP) :

Le MCP propose une approche innovante pour surmonter ces limitations. Plutôt que de s'appuyer sur des points d'accès fixes, le MCP expose des "outils" (ou "tools") qui sont auto-descriptifs. Chaque outil fournit des informations détaillées sur sa fonction, les paramètres requis, les sorties attendues, ainsi que les contraintes et limitations associées. Cette auto-description intégrée élimine le besoin d'une documentation externe, car l'interface elle-même sert de documentation.

Avantages du MCP :

• Adaptabilité dynamique : Lorsqu'un outil est modifié, par exemple en changeant le nombre de paramètres requis, les clients utilisant le MCP peuvent s'adapter automatiquement à ces changements sans nécessiter de modifications de leur côté. De même, l'ajout de nouveaux outils est automatiquement détecté par les clients, qui peuvent les utiliser immédiatement si nécessaire.

• Contextualisation des outils : Le MCP permet de rendre les outils disponibles en fonction du contexte. Par exemple, un serveur MCP peut exposer un outil d'envoi de messages uniquement aux clients authentifiés. Cette capacité à adapter les fonctionnalités en fonction du contexte offre une flexibilité accrue par rapport aux API traditionnelles.

Exemples pratiques d'utilisation du MCP :

1. Intégration avec des systèmes de gestion de contenu : Un assistant IA peut utiliser le MCP pour accéder en temps réel à des documents stockés dans des systèmes tels que Google Drive ou SharePoint. Cela permet à l'assistant de fournir des réponses basées sur les informations les plus récentes disponibles. citeturn0search0

2. Automatisation des flux de travail de développement : Des outils de développement comme Replit ou Codeium ont adopté le MCP pour permettre à leurs agents IA d'interagir directement avec des plateformes telles que GitHub. Par exemple, un agent peut créer un nouveau dépôt, effectuer des modifications et soumettre une demande de fusion, le tout via le MCP.

3. Accès à des bases de données d'entreprise : Un assistant IA peut utiliser le MCP pour interroger des bases de données internes, telles que PostgreSQL, afin de fournir des informations précises et à jour aux utilisateurs. Cela est particulièrement utile pour les requêtes nécessitant des données en temps réel. citeturn0search0

Mise en œuvre du MCP :

Pour intégrer le MCP dans une application, les développeurs peuvent utiliser des SDK disponibles en plusieurs langages, tels que TypeScript et Python. Ces SDK facilitent la création de serveurs MCP qui exposent des outils, des ressources et des invites aux clients. De plus, des serveurs MCP pré-construits sont disponibles pour des systèmes populaires comme Google Drive, Slack, GitHub et PostgreSQL, simplifiant ainsi le processus d'intégration.

Conclusion :

Le Model Context Protocol offre une solution plus flexible et évolutive que les API traditionnelles, facilitant l'intégration et la maintenance des systèmes tout en réduisant les problèmes de compatibilité et de documentation. En adoptant le MCP, les développeurs peuvent créer des assistants IA plus intelligents et contextuellement pertinents, capables de s'adapter dynamiquement aux changements et d'interagir de manière transparente avec diverses sources de données et outils externes.