Model Context Protocol (MCP) : un standard ouvert pour connecter l’IA aux données et outils

L’intelligence artificielle progresse rapidement, mais pour être réellement utile, un agent IA ne peut se contenter de générer du texte. Il doit aussi pouvoir accéder à des données, interagir avec des fichiers, ou encore appeler des services externes.

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C’est exactement ce que propose le Model Context Protocol (MCP) : une norme ouverte qui facilite la connexion des agents IA à leur environnement.

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Qu’est-ce que le MCP ?

Le Model Context Protocol (ou MCP) est un protocole open-source qui permet aux agents IA d’interagir facilement avec des sources de données variées : bases de données, APIs, systèmes de fichiers, dépôts de code, etc.
Plutôt que de devoir intégrer manuellement chaque outil ou source, le MCP fournit une interface standard pour automatiser cette connexion.

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Une architecture simple et modulaire

Le fonctionnement de MCP repose sur trois composants principaux :

• Hôte MCP : L’application dans laquelle l’agent IA est intégré (par exemple, une interface de chat ou un IDE).
• Client MCP : Un composant chargé de dialoguer avec les serveurs MCP et d’orchestrer les requêtes.
• Serveur MCP : Le point de contact entre le protocole et les outils externes. Il se connecte aux données et services (base de données, API, fichiers…) et exécute les requêtes à la demande.

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Exemple de fonctionnement

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Lorsqu’un utilisateur pose une question du type : « Quelle est la météo actuelle à Paris ? » , voici les étapes qui se déroulent en arrière-plan :

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1. L’hôte transmet la requête au client MCP.
2. Le client interroge un ou plusieurs serveurs MCP pour obtenir la liste des outils disponibles (par exemple, une API météo).
3. Ces informations sont transmises au modèle de langage.
4. Le modèle choisit l’outil le plus adapté pour répondre à la demande.
5. Le client déclenche un appel au serveur MCP concerné.
6. Le serveur interroge la source de données (ici, l’API météo) et renvoie les résultats.
7. Le modèle formate la réponse, qui est ensuite affichée à l’utilisateur.

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Pourquoi adopter le MCP ?

Le protocole MCP présente plusieurs avantages concrets :

• Standardisation : une interface unique pour interagir avec une grande diversité de systèmes.
• Modularité : chaque serveur peut être déployé indépendamment, facilitant l’ajout de nouvelles fonctionnalités.
• Interopérabilité : compatible avec des outils variés (bases SQL/NoSQL, API REST ou GraphQL, systèmes de fichiers...).
• Séparation des responsabilités : les agents IA restent focalisés sur leur logique, pendant que le protocole s’occupe des connexions aux données.

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Applications possibles

Le MCP peut être utilisé dans de nombreux contextes :

• Des agents conversationnels professionnels capables d’accéder à des documents internes ou des CRM.
• Des assistants de développement qui analysent du code dans un dépôt Git et proposent des correctifs.
• Des outils de recherche connectés à des bases de données internes.
• Des solutions d’automatisation intelligentes qui interagissent avec différents systèmes d’information.

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StackEasy, un accélérateur pour créer vos propres agents IA

Pour les entreprises souhaitant tirer parti du Model Context Protocol, des entreprises comme Stackeasy permettent de concevoir, configurer et déployer rapidement des agents IA sur mesure.

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Stackeasy est une agence spécialisée dans la mise en place d’agents d’intelligence artificielle sur mesure pour les entreprises. Elle accompagne ses clients dans la conception, l’intégration et le déploiement d’agents connectés à leurs outils métiers (CRM, ERP, bases de données, etc.), en s’appuyant notamment sur des standards comme le Model Context Protocol (MCP). Une solution clé en main pour tirer parti de l’IA de manière concrète, sécurisée et efficace.

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Conclusion

Le Model Context Protocol apporte une réponse élégante et standardisée à un défi central du développement des agents IA : leur donner un accès fluide et intelligent aux données et aux outils.

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Il ne s’agit pas seulement d’une amélioration technique, mais d’un véritable changement de paradigme dans la manière dont les agents IA interagissent avec leur environnement. MCP pourrait bien devenir un socle essentiel pour construire les applications d’IA de demain.

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