Contexte et objectifs du MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole standard ouvert conçu pour connecter des modèles d’intelligence artificielle (IA) – notamment les grands modèles de langage (LLM) et autres agents conversationnels – à des outils, services et sources de données externes[1]. Mis au point par la société Anthropic fin 2024, son objectif est de fournir une interface universelle (comparée par certains à un « port USB-C » de l’IA) pour intégrer des données contextuelles et des fonctionnalités externes aux modèles, quel que soit le fournisseur[1]. En éliminant les silos d’information et la multitude d’intégrations spécifiques, un mécanisme unifié comme MCP permet aux modèles d’IA d’accéder de manière standardisée à des données à jour en temps réel et d’exécuter des actions dans leur environnement logiciel[1]. Depuis son lancement, le protocole a reçu le soutien de plusieurs acteurs majeurs du domaine, notamment OpenAI (créateur de ChatGPT) et Google DeepMind, qui en ont annoncé l’adoption au sein de leurs plateformes en 2025[2]. Cet engouement s’explique par le besoin croissant de rendre les systèmes d’IA connectés à leur écosystème de données et d’outils, de façon sécurisée et standardisée.

Avant MCP, chaque nouvelle source de données ou application tierce nécessitait souvent le développement d’un connecteur sur mesure, posant un sérieux problème d’échelle et de maintenance. Même les modèles d’IA les plus sophistiqués restaient donc isolés des données de l’entreprise ou du web, limitant leur utilité pratique. Des solutions partielles avaient vu le jour (par exemple, l’API de function calling d’OpenAI en 2023 ou le système de plug-ins de ChatGPT), mais elles restaient spécifiques à un fournisseur et manquaient d’un standard commun[3]. C’est dans ce contexte qu’Anthropic a introduit MCP comme un standard ouvert et open source afin de faciliter l’intégration des modèles d’IA avec n’importe quel système externe[4][3]. Le protocole s’inspire délibérément d’approches existantes (il réutilise par exemple le principe d’échange de messages du Language Server Protocol utilisé dans les éditeurs de code, et s’appuie sur le protocole JSON-RPC 2.0 pour le transport des messages[3]). En résumé, MCP vise à unifier et simplifier la façon dont les applications d’IA accèdent aux données et déclenchent des actions, tout en assurant un haut niveau de contrôle et d’audit sur ces interactions.

Architecture et fonctionnement du protocole

MCP suit une architecture client-serveur. L’assistant IA (par exemple un agent conversationnel intégré à une application, ou encore un outil comme Claude Desktop) agit en tant que client MCP – également appelé hôte dans le contexte du protocole – et initie des connexions vers des serveurs MCP externes[5]. Un serveur MCP est en quelque sorte une passerelle qui expose au client un certain nombre de capacités : cela peut inclure l’accès à des ressources de données (fichiers, bases de connaissances, bases de données), des outils ou fonctions externes (fonctions applicatives, API tierces), voire des prompts ou requêtes prédéfinies utilisables par le modèle[6]. Le protocole spécifie le format des messages échangés entre client et serveur et assure la correspondance entre les requêtes et les réponses, tout en garantissant une communication bidirectionnelle sécurisée entre le modèle d’IA (côté client) et la source de données ou service (côté serveur)[7].

En pratique, MCP fournit donc une interface unifiée pour connecter des sources de données hétérogènes aux modèles. Par exemple, un même agent IA peut, via MCP, accéder à un système de fichiers, interroger une base de données relationnelle ou appeler une API web, sans que le développeur ait à écrire du code spécifique à chaque intégration[8]. Lorsqu’un client se connecte à un serveur MCP, il commence généralement par découvrir dynamiquement les capacités offertes par ce serveur (quels outils et données sont disponibles, quels paramètres ils acceptent, etc.). Ensuite, le modèle peut décider quels outils utiliser en fonction du contexte et de la requête de l’utilisateur final. Cette flexibilité ouvre la voie à des chaînes d’actions complexes orchestrées par le modèle lui-même pour accomplir une tâche donnée – par exemple, aller chercher une information dans une base de connaissances, puis traiter des données trouvées, puis enregistrer un résultat – le tout de façon transparente pour l’utilisateur[9]. En d’autres termes, MCP permet au modèle IA de planifier et d’exécuter de manière autonome des séquences d’opérations sur des ressources externes, ce qui confère aux agents IA une forme de raisonnement pas-à-pas sur leur environnement élargi.

Sécurité et contrôle d’accès

Dès sa conception, la spécification MCP intègre plusieurs mesures de sécurité visant à garder le contrôle sur ces nouveaux pouvoirs conférés aux modèles. Les serveurs MCP implémentent un contrôle strict de l’accès à leurs ressources : par exemple, ils peuvent limiter précisément quels fichiers ou quelles commandes sont accessibles par le modèle, évitant ainsi qu’un agent ne puisse lire ou modifier des données sensibles en dehors de ce qui est autorisé[10]. De plus, aucune clé d’API sensible ou identifiant secret n’a besoin d’être directement communiqué aux fournisseurs de LLM pour que le système fonctionne, ce qui protège les informations d’identification de toute exposition inutile[10]. Actuellement (en 2025), le protocole est surtout utilisé pour des connexions locales – typiquement un serveur MCP tournant sur la même machine que le modèle ou dans le même réseau local – ce qui facilite le contrôle. L’extension du protocole vers des serveurs distants (hébergés sur le cloud, accessibles via Internet) est en cours de développement et s’accompagnera de mécanismes d’authentification renforcée afin de préserver la sécurité des échanges[11].

Outils de développement et standardisation

Pour encourager son adoption, MCP est publié en open source avec une panoplie d’outils pour les développeurs. Des kits de développement logiciel (SDK) multiplateformes (Python, TypeScript, C#, Java, etc.) sont fournis pour faciliter la création de clients et de serveurs MCP sur différentes piles technologiques[12]. Par ailleurs, un référentiel communautaire de serveurs MCP de référence a été mis en place sur GitHub, contenant des implémentations prêtes à l’emploi couvrant des cas d’usage courants (par exemple : accès au système de fichiers, connecteur pour bases SQL, pilotage d’un navigateur web via headless browser, etc.)[12]. Les développeurs peuvent s’appuyer sur ces exemples pour démarrer plus rapidement, ou contribuer en proposant leurs propres connecteurs pour des systèmes propriétaires ou des sources de données spécialisées[12]. L’ouverture et la standardisation du protocole permettent aux organisations de bâtir des intégrations sur mesure tout en restant compatibles avec l’écosystème MCP au sens large. En utilisant un langage commun (le protocole MCP), les modèles d’IA peuvent exploiter ces connexions personnalisées pour fournir une assistance spécifique à un domaine ou à une entreprise, le tout en respectant les permissions d’accès définies par chaque serveur[13].

Cas d’utilisation concrets

Plusieurs scénarios d’utilisation types du Model Context Protocol se dégagent, illustrant son apport dans divers domaines :

• Développement logiciel (assistants de code) – MCP s’intègre aux environnements de programmation pour fournir du contexte aux assistants de codage. Par exemple, des éditeurs de code comme Zed ou des plateformes cloud comme Replit et Sourcegraph utilisent MCP afin que l’IA puisse accéder en temps réel au code du projet et à sa documentation, ce qui améliore la pertinence des suggestions de code ou des corrections fournies au développeur[14]. Un tel assistant peut par exemple rechercher une fonction dans un dépôt Git, analyser son utilisation à travers le projet, puis aider à écrire une nouvelle portion de code en tenant compte de l’ensemble du contexte disponible (technique parfois appelée vibecoding)[14].
• Assistants conversationnels en entreprise – Dans un contexte professionnel, MCP peut alimenter des agents conversationnels internes avec des données métier. La société Block (ex-Square) a expérimenté MCP pour permettre à un assistant interne de récupérer des informations depuis des documents internes, des outils de gestion (comme le CRM) ou des bases de connaissances de l’entreprise[15]. L’agent peut ainsi fournir aux employés des réponses précises basées sur les données à jour de la société, là où un chatbot classique non connecté aurait été limité à son entraînement ou à une base de données figée.
• Accès en langage naturel aux données structurées – MCP ouvre la porte à des interfaces conversationnelles pour interroger des bases de données ou services complexes. Par exemple, un assistant de requêtage SQL (AI2SQL) peut utiliser MCP pour traduire une question en français ou en anglais en une requête SQL appropriée, exécuter cette requête sur une base de données, puis formuler la réponse de manière compréhensible[16]. Ce type d’outil permet à des utilisateurs non techniciens d’interroger des données structurées simplement en posant des questions dans leur langue naturelle, le protocole se chargeant de la conversion et de l’exécution sécurisée de la requête.
• Assistants personnels sur poste de travail – Dans des applications grand public comme Claude Desktop, MCP est utilisé pour permettre au modèle d’interagir avec le système local de l’utilisateur. L’agent IA peut ainsi, via un serveur MCP local, lire ou écrire certains fichiers sur le disque de l’utilisateur, ou lancer de façon contrôlée des commandes du système d’exploitation[17]. Par exemple, on peut imaginer demander à l’assistant d’ouvrir un document, de résumer un fichier texte ou d’extraire des données d’un tableur. Toutes ces actions se font en respectant des limites de sécurité strictes définies par le serveur (par exemple, uniquement dans un dossier spécifique, et uniquement en lecture seule si nécessaire), afin de protéger l’utilisateur.
• Agents AI combinant plusieurs outils en chaîne – MCP facilite la réalisation de flux de travail agentiques complexes impliquant de multiples outils utilisés séquentiellement. Par exemple, un assistant avancé peut, pour répondre à une requête complexe d’un utilisateur, successivement utiliser un outil de recherche documentaire, puis appeler une API de messagerie, puis interroger un service de calcul, le tout de manière coordonnée. Le protocole gère la coordination de ces appels et le passage du contexte approprié entre eux, ce qui permet au modèle IA de suivre une forme de raisonnement étape par étape en s’appuyant sur des ressources distribuées[18]. Ce type d’orchestration flexible serait difficile à coder manuellement pour chaque cas particulier, mais devient beaucoup plus accessible grâce à MCP qui standardise l’interfaçage de chaque outil. On entrevoit ici le potentiel des agents automatiques (autonomous agents) capables d’accomplir des tâches de haut niveau en mobilisant de façon opportuniste un ensemble d’outils – un peu à la manière d’un humain qui utiliserait successivement plusieurs applications pour arriver à ses fins.

Implémentations et adoption du protocole

Dès son lancement, Anthropic a publié une série d’implémentations de référence de serveurs MCP pour les systèmes et services les plus courants, afin de servir de base aux développeurs souhaitant tester le protocole. Parmi ces connecteurs officiels figurent des serveurs MCP pour Google Drive, Slack, GitHub, Git, PostgreSQL, ou encore pour l’automatisation du navigateur web via Puppeteer[19]. Ces exemples permettent de doter rapidement un agent IA de capacités d’interfaçage avec ces services populaires, sans avoir à réinventer la roue.

Parallèlement, de nombreuses organisations ont rapidement adopté MCP dans leurs produits ou plateformes. Début 2025, les éditeurs d’outils de développement Zed, Replit et Codeium ont annoncé la compatibilité de leurs environnements avec le protocole, et des services en ligne comme Sourcegraph Cody (assistant de programmation) s’appuient sur MCP pour augmenter la quantité de contexte code qu’ils peuvent exploiter dans leurs suggestions[20]. Du côté des applications d’entreprise, Block a intégré MCP pour relier son assistant IA interne aux données financières de l’entreprise, et la startup Apollo a fait de même pour connecter ses agents conversationnels à des référentiels de contenu professionnels[21]. Chaque nouvelle intégration de ce type étend l’écosystème MCP et démontre la polyvalence du protocole.

Le soutien de grands fournisseurs d’IA a également contribué à légitimer et accélérer l’adoption de MCP. En mars 2025, OpenAI a rejoint l’écosystème MCP : l’entreprise a implémenté le protocole dans son SDK d’agents (Agents API/SDK), permettant aux développeurs d’agents basés sur la technologie d’OpenAI d’utiliser directement des serveurs MCP tiers[22]. OpenAI a par ailleurs annoncé l’intégration prochaine de MCP dans ses applications grand public, comme le client ChatGPT, afin d’offrir à l’agent conversationnel un accès contrôlé à des fichiers locaux de l’utilisateur ou à des services web, élargissant ainsi considérablement son utilité[22]. Quelques semaines plus tard, en avril 2025, Google DeepMind a à son tour indiqué travailler à l’implémentation de MCP dans ses futurs modèles Gemini et dans son propre kit de développement, qualifiant MCP de “bon protocole” et soulignant son essor rapide comme standard ouvert de l’ère des agents IA[23][24]. Microsoft, de son côté, a intégré en 2025 la compatibilité MCP dans sa plateforme Copilot Studio (un environnement de création d’agents IA pour les services Microsoft 365), afin de simplifier la connexion des assistants aux sources de connaissances de l’entreprise via des serveurs MCP externes[25].

Malgré cet engouement et de nombreuses intégrations en cours, il faut garder à l’esprit que le protocole demeure jeune. Son adoption rapide par des acteurs historiquement concurrents dans l’IA (tels qu’OpenAI et Google) est perçue comme le signe qu’il répond à un besoin universel de standardisation des intégrations IA[26]. Dans le même temps, des limites et défis ont été identifiés : la sécurité des échanges et le contrôle d’accès devront être renforcés à mesure que des serveurs MCP distants seront déployés à grande échelle, et la découverte automatique d’outils pose des questions d’indexation et de gouvernance (comment s’assurer qu’un agent ne charge pas n’importe quel connecteur sans validation, par exemple)[26]. Des chercheurs en sécurité ont notamment signalé en 2025 des risques d’injection malveillante via des connecteurs MCP mal protégés, ou de possibles détournements de droits si un modèle combine plusieurs outils de manière imprévue[27]. L’équipe MCP et la communauté open-source travaillent activement à adresser ces problèmes pour faire évoluer le standard. Le Model Context Protocol est ainsi appelé à évoluer de façon collaborative (son développement est ouvert sur GitHub), avec l’ambition de constituer à terme une infrastructure commune pour les applications d’IA connectée de prochaine génération[28].

Prise en main : comment utiliser MCP dans votre projet

Enfin, si vous souhaitez expérimenter MCP ou l’intégrer dans vos solutions, voici quelques étapes et conseils pour bien démarrer :

1. Installer ou déployer un serveur MCP existant – La méthode la plus simple pour débuter est de s’appuyer sur les connecteurs existants. Anthropic propose déjà plusieurs serveurs MCP pré-construits pour des services courants (Google Drive, Slack, GitHub, etc.). Si vous utilisez l’application Claude Desktop, ces serveurs peuvent être installés et activés directement via l’interface de Claude[29]. Sinon, vous pouvez récupérer le code source de ces connecteurs sur le dépôt open-source et les exécuter vous-même. En quelques minutes, votre agent IA peut ainsi être connecté à l’un de ces services sans développement lourd.
2. Développer un connecteur MCP personnalisé (si besoin) – Pour des sources de données ou outils spécifiques à votre entreprise, vous envisagerez peut-être d’écrire votre propre serveur MCP. Pour cela, il est recommandé de consulter la documentation officielle et notamment le guide de démarrage rapide fourni par Anthropic pour créer votre premier serveur MCP pas à pas[29]. Le protocole MCP étant bien défini, développer un connecteur consiste principalement à implémenter les interfaces attendues (fonctions de listing des ressources/outils, exécution des commandes reçues, etc.) en s’appuyant sur un SDK existant.
3. Utiliser les SDK et bibliothèques clients – Côté application (client), profitez des SDK MCP disponibles dans le langage de votre choix (Python, TypeScript/JavaScript, C#, Java…). Ces bibliothèques gèrent déjà la couche de communication et vous permettent de connecter votre agent IA à un serveur MCP avec juste quelques lignes de code. Par exemple, un développeur Python peut installer la librairie MCP correspondante et l’utiliser pour lancer une connexion vers un serveur (local ou distant) et interroger les outils disponibles. L’utilisation d’un SDK évite d’avoir à implémenter le protocole bas niveau (messages JSON-RPC, etc.) soi-même[12].
4. Tester en environnement local – Pour des raisons de sécurité, il est conseillé de commencer par tester MCP en local. Lancez votre serveur MCP sur votre machine de développement ou sur un serveur isolé, et connectez-y votre modèle ou agent IA. Vérifiez que le modèle parvient à bien lister les ressources/outils du serveur et à exécuter quelques actions simples. Vous pouvez simuler des scénarios basiques (lecture d’un fichier, requête sur une petite base de données de test, appel d’une API factice…) pour vous assurer que tout fonctionne correctement. Profitez-en pour configurer les limites d’accès appropriées sur le serveur (par exemple, restreindre à un dossier de travail, ou n’exposer que certaines fonctions d’API pertinentes). Ces tests vous permettront de valider le bon comportement de bout en bout avant de passer à une intégration plus large.
5. Préparer le déploiement et la sécurité – Si votre cas d’usage nécessite d’accéder à des données plus sensibles ou de déployer un serveur MCP dans un environnement distant (cloud), assurez-vous de mettre en place les mécanismes de sécurité adéquats. Par exemple : authentification entre le client et le serveur (tokens, OAuth, etc.), validation de l’origine des connexions si vous ouvrez un serveur MCP sur le réseau, chiffrement des échanges via TLS si en distant, etc. Les meilleures pratiques évoluent rapidement à mesure que MCP se répand, et des outils pour le déploiement de serveurs MCP en production commencent à apparaître[30]. N’hésitez pas à suivre l’actualité du protocole pour connaître les derniers outils de déploiement et recommandations en matière de sécurité.
6. Collaborer avec la communauté – Comme MCP est un projet ouvert, une communauté de développeurs et d’utilisateurs se forme autour du protocole. Il peut être très bénéfique de rejoindre cette communauté (par exemple via le dépôt GitHub du projet ou des forums dédiés) pour échanger des retours, poser des questions et partager vos propres connecteurs. Vous pourrez ainsi contribuer aux connecteurs open-source existants ou proposer des améliorations au standard lui-même[31]. Cette collaboration ouverte est encouragée par Anthropic et les autres acteurs impliqués, car elle aide MCP à gagner en maturité et à couvrir de plus en plus de cas d’usage concrets.

En suivant ces étapes, vous devriez être en mesure de mettre en place un premier prototype d’agent conversationnel ou d’application AI connecté via MCP. Cela vous permettra d’expérimenter par vous-même les possibilités offertes par ce protocole, et d’anticiper comment il pourrait s’intégrer à vos produits ou workflows existants.

Conclusion

Le Model Context Protocol s’impose progressivement comme un élément clé de l’écosystème IA en 2025. En standardisant la manière dont les modèles accèdent aux données et aux outils, MCP lève un frein important à l’utilisation concrète des IA dans les entreprises : celui de l’isolement des modèles. Grâce à ce protocole, un agent conversationnel peut sortir de sa bulle et interagir de façon contrôlée avec le monde numérique qui l’entoure, un peu comme si on lui ajoutait des “sens” ou des “bras numériques” lui permettant d’agir. Pour les développeurs et ingénieurs logiciels, MCP offre une abstraction unifiée qui simplifie la création d’agents intelligents connectés. Plutôt que de gérer une multitude d’API disparates, on peut s’appuyer sur un langage commun pour brancher l’IA sur de nouvelles sources de données ou de nouvelles fonctions, ce qui accélère le développement d’applications innovantes.

Il convient cependant de garder à l’esprit que nous n’en sommes qu’aux débuts de cette technologie. Tout standard émergent connaît des évolutions : MCP va continuer de s’enrichir, de se renforcer (notamment sur le plan de la sécurité et de la gouvernance), et de s’adapter aux retours du terrain. Les prochains mois verront sans doute apparaître de nouveaux outils facilitant son intégration, et une meilleure prise en charge des scénarios cloud et multi-organisation. Si vous êtes un ingénieur logiciel senior ou un décideur technique, il est certainement judicieux de suivre de près l’évolution du Model Context Protocol : il pourrait bien devenir, pour les systèmes d’IA, l’équivalent de ce qu’est l’USB-C pour les appareils électroniques – un connecteur universel incontournable pour échanger données et services. En somme, MCP représente une avancée vers des IA plus utiles, plus collaboratives avec leur environnement, ouvrant la porte à une nouvelle génération d’applications intelligentes capables de réellement s’intégrer à notre écosystème numérique.

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[1] [2] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] Model Context Protocol — Wikipédia

https://fr.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol

[3] [4] Model Context Protocol – Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol

[29] [30] [31] Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol