Model Context Protocol (MCP)

Qu’est-ce que le MCP ?

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole ouvert développé par Anthropic en novembre 2024 pour standardiser la manière dont les modèles de langage (LLM) interagissent avec des outils et des sources de données externes. Ce protocole vise à simplifier l’intégration des IA dans des environnements logiciels variés, en permettant aux agents d’IA de comprendre et d’agir en fonction du contexte spécifique d’une tâche ou d’un utilisateur.

Comment fonctionne le MCP ?

Le MCP repose sur une architecture client-serveur où :​

• Les serveurs MCP exposent des données, des outils ou des modèles de prompts.
• Les clients MCP (intégrés dans des applications comme Claude, Replit ou GitHub Copilot) communiquent avec ces serveurs via un protocole JSON-RPC standardisé.​

Cela permet aux IA de s’adapter dynamiquement aux besoins de l’utilisateur, en accédant à des ressources comme des documents, des bases de données ou des API, sans nécessiter d’intégration spécifique pour chaque cas d’utilisation.

Actualités récentes (avril 2025)

Récemment, OpenAI et Google DeepMind ont adopté le MCP d’Anthropic, marquant une collaboration significative entre ces entreprises concurrentes. Cette adoption facilite l’interopérabilité entre différents agents d’IA et simplifie leur intégration dans des environnements logiciels variés. Par exemple, Anthropic a démontré l’utilisation du MCP pour connecter Claude à GitHub, permettant la création d’un dépôt et d’une pull request en moins d’une heure .​

Enjeux de sécurité

Récemment, OpenAI et Google DeepMind ont adopté le MCP d’Anthropic, marquant une collaboration significative entre ces entreprises concurrentes. Cette adoption facilite l’interopérabilité entre différents agents d’IA et simplifie leur intégration dans des environnements logiciels variés. Par exemple, Anthropic a démontré l’utilisation du MCP pour connecter Claude à GitHub, permettant la création d’un dépôt et d’une pull request en moins d’une heure .​

Pespectives

Le MCP représente une avancée vers des agents d’IA plus contextuels et interopérables. Cependant, son adoption généralisée nécessitera de surmonter des défis liés à la sécurité, à la confidentialité des données et à la gouvernance des systèmes d’IA.