Vous modifiez votre pipeline d’agent IA pour la dixième fois aujourd’hui : encore une intégration API fragile, encore une gestion manuelle du contexte pour éviter les pannes. Authentification codée en dur, normalisation des réponses API, assemblage des points de terminaison… Ce n’est plus du développement IA, c’est un cauchemar d’intégration.
Créer des agents IA capables de récupérer facilement des données depuis plusieurs sources devrait être simple. Mais aujourd’hui, tout est fragmenté, répétitif et difficile à faire évoluer. Chaque outil a son propre langage, vous obligeant à bricoler des solutions au lieu de mettre en place une vraie automatisation.
Anthropic veut changer cela avec le Model Context Protocol (MCP) : une méthode standardisée pour permettre aux agents IA d’accéder et d’utiliser des données externes sans tomber dans l’enfer des intégrations. Mais est-ce vraiment la solution ? Analysons ensemble.
Qu’est-ce qu’un protocole ?
Un protocole est un ensemble de règles et de conventions qui définissent comment les systèmes communiquent et échangent des données. Contrairement à une API, qui est une interface propre à chaque implémentation, un protocole établit une norme universelle pour les interactions. Quelques exemples connus :
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Définit la communication entre navigateurs web et serveurs.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Une norme pour l’authentification sécurisée sur différentes plateformes.
Les protocoles garantissent l’interopérabilité : au lieu que chaque système réinvente la façon d’échanger des données, un protocole standardise le processus, réduit la complexité et facilite l’intégration à grande échelle.
Même si les protocoles ne sont pas obligatoires ni imposés, leur adoption progressive façonne la manière dont les systèmes interagissent à l’échelle mondiale. On l’a vu avec HTTP, devenu HTTPS, plus sécurisé et largement adopté, changeant fondamentalement la transmission des données sur Internet.
Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte développée par Anthropic pour simplifier l’accès et l’interaction des modèles IA avec des sources de données externes.
Au lieu d’obliger les systèmes IA à utiliser des intégrations API personnalisées, des requêtes structurées manuellement et une authentification par service, MCP propose un cadre unifié pour permettre aux agents IA de récupérer, traiter et exploiter des données structurées de façon standardisée.
Plus simplement, MCP définit comment les modèles IA doivent demander et consommer des données externes — qu’il s’agisse de bases de données, d’API, de stockage cloud ou d’applications d’entreprise — sans que les développeurs aient à coder en dur la logique spécifique à chaque API.
Pourquoi MCP a-t-il été créé ?
Les modèles IA, en particulier les LLM (grands modèles de langage) et les agents autonomes, ont besoin d’accéder à des outils et bases de données externes pour générer des réponses précises et contextualisées. Pourtant, les interactions actuelles entre IA et API sont inefficaces et génèrent une lourde charge pour les développeurs.
Aujourd’hui, intégrer un agent IA à des systèmes externes implique :
- Des intégrations API personnalisées pour chaque outil (CRM, stockage cloud, systèmes de tickets, etc.).
- Une configuration d’authentification pour chaque API (OAuth, clés API, jetons de session).
- Un formatage manuel des données pour rendre les réponses API exploitables par les modèles IA.
- La gestion des limites de requêtes et des erreurs sur différents services.
Cette approche n’est pas viable à grande échelle. Chaque nouvelle intégration nécessite une logique spécifique, du débogage et de la maintenance, ce qui rend l’automatisation par IA lente, coûteuse et fragile.
En définissant un protocole commun, MCP rend les modèles IA plus sensibles aux données sans obliger les développeurs à créer des passerelles API personnalisées pour chaque système.
Comment fonctionne MCP ?
Actuellement, les agents IA dépendent d’appels API personnalisés, d’une authentification par service et d’un traitement manuel des réponses, ce qui crée un réseau d’intégrations fragile et difficile à faire évoluer.
Plutôt que de forcer les agents IA à interagir avec chaque API séparément, MCP instaure un protocole unifié qui masque la complexité de l’authentification, de l’exécution des requêtes et du formatage des données. Les systèmes IA peuvent ainsi se concentrer sur le raisonnement, sans se soucier de la logique d’intégration technique.
Architecture client-serveur de MCP
MCP repose sur un modèle client-serveur qui structure la façon dont les modèles IA récupèrent et utilisent des sources de données externes.
- Les clients MCP sont des agents IA, des applications ou tout système qui demande des données structurées.
- Les serveurs MCP jouent le rôle d’intermédiaires : ils récupèrent les données depuis diverses API, bases de données ou systèmes d’entreprise et les renvoient dans un format cohérent.
Au lieu que les modèles IA fassent des requêtes API directes, les serveurs MCP gèrent la complexité de l’authentification, de la récupération des données et de la normalisation des réponses. Les agents IA n’ont donc plus à gérer plusieurs identifiants API, des formats de requête différents ou des structures de réponse incohérentes.
Par exemple, si un modèle IA doit récupérer des informations depuis plusieurs services comme Google Drive, Slack et une base de données, il ne va pas interroger chaque API séparément. Il envoie une seule requête structurée à un serveur MCP, qui traite la demande, collecte les données nécessaires et renvoie une réponse bien organisée.
Cycle de requête-réponse MCP
Une interaction typique avec MCP suit un cycle structuré de requête-réponse qui élimine les appels API redondants et standardise la récupération des données.
1. L’agent IA envoie une requête structurée au serveur MCP. Au lieu de créer des requêtes API individuelles, l’agent définit les données dont il a besoin dans un format uniforme.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Le serveur MCP traite la requête en validant l’authentification, en vérifiant les autorisations et en déterminant quels systèmes externes interroger.
3. Les requêtes sont exécutées en parallèle, ce qui signifie que les données de plusieurs services sont récupérées simultanément, réduisant ainsi la latence globale.
4. Les réponses provenant de différentes sources sont standardisées dans un format structuré facilement exploitable par les modèles IA.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
Contrairement aux réponses API brutes qui nécessitent un traitement manuel, MCP garantit que toutes les données récupérées suivent un format structuré et prévisible, ce qui facilite leur compréhension et leur utilisation par les modèles IA.
Exécution des requêtes et agrégation des réponses
MCP est conçu pour optimiser la façon dont les modèles IA interagissent avec les systèmes externes grâce à un processus d’exécution structuré.
- La validation des requêtes garantit que le modèle IA dispose des autorisations nécessaires avant toute récupération de données.
- L’acheminement des requêtes détermine quels services externes doivent être sollicités.
- L’exécution parallèle permet de récupérer les données de plusieurs sources en même temps, ce qui réduit les délais liés aux requêtes API séquentielles.
- L’agrégation des réponses regroupe les données structurées dans une seule réponse, évitant aux modèles IA de devoir traiter manuellement plusieurs sorties API brutes.
En réduisant les requêtes redondantes, en normalisant les réponses et en centralisant la gestion de l’authentification, MCP élimine la surcharge inutile liée aux API et rend l’automatisation par IA plus évolutive.
Limites du MCP
Le Model Context Protocol (MCP) représente une avancée importante pour permettre aux modèles IA d’interagir avec des systèmes externes de manière structurée et évolutive. Cependant, comme toute technologie émergente, il présente des limites à résoudre avant une adoption généralisée.
Défis liés à l’authentification
L’une des grandes promesses de MCP est de rendre les agents IA moins dépendants des intégrations spécifiques à chaque API. Cependant, l’authentification (AuthN) reste un défi majeur.
Aujourd'hui, l'authentification des API est un processus fragmenté : certains services utilisent OAuth, d'autres des clés API, et certains exigent une authentification basée sur les sessions. Cette diversité complique l'intégration de nouvelles API et MCP ne propose pas encore de cadre d'authentification intégré pour gérer cette complexité.
MCP nécessite toujours un mécanisme externe pour authentifier les requêtes API. Cela signifie que les agents IA utilisant MCP doivent s'appuyer sur des solutions supplémentaires, comme Composio, pour gérer les identifiants API. L'authentification figure sur la feuille de route de MCP, mais tant qu'elle n'est pas complètement intégrée, les développeurs devront recourir à des solutions alternatives pour gérer l'authentification sur plusieurs systèmes.
Gestion d'identité peu claire
Un autre point non résolu concerne la gestion de l'identité : quel utilisateur un système externe identifie-t-il lorsqu'un agent IA effectue une requête via MCP ?
Par exemple, si un assistant IA interroge Slack via MCP, Slack doit-il considérer que la requête provient de :
- L’utilisateur final ? (C’est-à-dire que l’IA agit au nom d’un humain.)
- L’agent IA lui-même ? (Ce qui impliquerait que Slack gère séparément les interactions basées sur l’IA.)
- Un compte système partagé ? (Ce qui pourrait soulever des questions de sécurité et de contrôle d’accès.)
Cette question est encore plus complexe en entreprise, où les politiques de contrôle d'accès déterminent qui peut accéder à quelles données. Sans mappage d'identité clair, les intégrations MCP risquent d'être limitées, de présenter des failles de sécurité ou de générer des incohérences entre plateformes.
La prise en charge d'OAuth est prévue pour MCP, ce qui pourrait clarifier la gestion des identités. Mais tant que ce n'est pas en place, les modèles IA risquent d'avoir des difficultés à accéder aux services tiers selon les autorisations.
Verrouillage fournisseur et fragmentation de l'écosystème
MCP est actuellement une initiative menée par Anthropic, ce qui soulève des questions sur sa normalisation à long terme. À mesure que les écosystèmes IA évoluent, il est probable que d'autres acteurs majeurs – comme OpenAI ou DeepSeek – développent leurs propres protocoles pour les interactions IA-système.
Si plusieurs standards concurrents apparaissent, l'industrie pourrait se fragmenter, obligeant les développeurs à choisir entre différentes approches incompatibles. Reste à voir si MCP restera la solution dominante ou deviendra l'une des options parmi d'autres.
Les fournisseurs d'IA vont-ils se rallier à MCP?
MCP propose un cadre universel pour réduire la fragmentation des intégrations IA, là où chaque connexion nécessite aujourd'hui des solutions sur mesure qui complexifient l'ensemble.
Pour que MCP devienne un standard largement adopté, il faut que les principaux fournisseurs d'IA l'intègrent. Des entreprises comme OpenAI, Google DeepMind ou Meta n'ont pas encore pris position, ce qui laisse planer une incertitude sur la pérennité de MCP. Sans collaboration à l'échelle du secteur, le risque de voir émerger plusieurs protocoles concurrents reste élevé.
Certaines entreprises utilisent déjà MCP. Replit, Codeium et Sourcegraph l'ont intégré pour simplifier la façon dont leurs agents IA interagissent avec des données structurées. Cependant, une adoption plus large est nécessaire pour que MCP dépasse le stade de l'expérimentation.
Au-delà des entreprises IA, les efforts de normalisation à l'échelle mondiale pourraient influencer l'avenir de MCP. Des organismes comme l'ISO/IEC JTC 1/SC 42 travaillent à définir des cadres d'intégration pour l'IA. Des initiatives nationales, comme le comité chinois de normalisation de l'IA, illustrent la course à la définition des prochains protocoles IA.
MCP continue d'évoluer. Si le secteur s'y rallie, les intégrations IA pourraient devenir plus interopérables et évolutives. Mais si des standards concurrents émergent, les développeurs risquent de se retrouver face à un écosystème fragmenté plutôt qu'à une solution unifiée.
Créez des agents IA qui s’intègrent aux API
MCP simplifie les interactions IA, mais l'authentification et l'accès structuré aux API restent des défis majeurs. Botpress prend en charge OAuth et JWT, permettant aux agents IA de s'authentifier en toute sécurité et d'interagir avec Slack, Google Agenda, Notion et bien d'autres.
Avec le nœud autonome, les agents IA peuvent prendre des décisions pilotées par LLM et exécuter des tâches dynamiquement. Botpress propose une méthode structurée pour créer des agents IA connectés à plusieurs systèmes.
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FAQ
1. MCP peut-il être configuré pour respecter les normes SOC 2, HIPAA ou le RGPD ?
Oui, MCP peut être configuré pour respecter les normes SOC 2, HIPAA ou RGPD, mais la conformité dépend de la façon dont le serveur MCP est implémenté et hébergé. Vous devez garantir la sécurité des données via le chiffrement (au repos et en transit), des contrôles d'accès stricts, la minimisation des données et la tenue de journaux d'audit.
2. Comment les agents IA décident-ils de déclencher MCP plutôt que de s’appuyer sur leur mémoire interne ?
Les agents IA déclenchent MCP lorsqu'une requête nécessite des informations à jour ou externes qui ne sont pas stockées dans leur mémoire interne. Cette décision repose sur l'ingénierie des prompts ou des règles logiques, comme des indicateurs de récupération ou des intentions spécifiques signalant le besoin d'obtenir des données structurées.
3. MCP est-il compatible avec les architectures RAG (génération augmentée par récupération) existantes ?
Oui, MCP est compatible avec les architectures RAG, car il offre une méthode structurée permettant aux agents de récupérer des informations externes. Au lieu de coder manuellement les appels API, MCP permet aux agents IA d'effectuer des recherches contextuelles sur différentes sources de données.
4. Quels types de flux de travail métier bénéficient le plus de l’intégration de MCP ?
Les processus métier impliquant plusieurs systèmes déconnectés – comme le support client, l'aide à la vente, les opérations IT ou la gestion des connaissances internes – bénéficient particulièrement de l'intégration MCP. MCP facilite l'accès aux données à travers les silos, permettant aux agents IA de récupérer le contexte nécessaire ou d'agir sans devoir créer une intégration spécifique pour chaque outil.
5. Comment les startups peuvent-elles adopter MCP sans devoir refondre toute leur architecture de données ?
Les startups peuvent adopter MCP progressivement en l'implémentant sur des outils à fort impact comme Slack, HubSpot ou Notion, à l'aide de connecteurs prêts à l'emploi ou de gestionnaires personnalisés simples. Puisque MCP isole la couche d'intégration, les équipes peuvent l'introduire sans refondre leurs systèmes backend.
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