Le Model Context Protocol (MCP) : La révolution des Agents IA

Le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic : Une révolution pour l’intégration des données dans l’IA

Le 25 novembre 2024, Anthropic, connu pour son modèle d’intelligence artificielle Claude, a dévoilé le Model Context Protocol (MCP), une norme open-source visant à transformer la manière dont les assistants IA interagissent avec les données. Annoncé comme une solution pour connecter les modèles d’IA aux systèmes où résident les données — dépôts de contenu, outils professionnels, environnements de développement —, le MCP ambitionne de rendre les réponses des modèles de pointe plus pertinentes et contextuellement riches. Aujourd’hui, alors que cette technologie commence à se répandre, explorons en profondeur ce qu’est le MCP, comment il fonctionne, et pourquoi il pourrait redéfinir l’avenir des applications IA.

Pourquoi le MCP ? Le défi de l’isolation des données

Les assistants IA, bien que de plus en plus performants, souffrent d’une limitation majeure : leur isolement des données. Même les modèles les plus avancés, comme Claude 3.5 Sonnet ou les futurs GPT-5, restent enfermés dans des silos d’information, dépendant de bases de connaissances statiques ou de connexions sur mesure avec des sources externes. Chaque nouvelle intégration — qu’il s’agisse d’une base de données, d’une API ou d’un système de fichiers — nécessite un développement spécifique, rendant les systèmes connectés difficiles à scaler.

Le MCP répond à ce défi en proposant une norme universelle et ouverte pour connecter les systèmes IA aux sources de données. Plutôt que de multiplier les intégrations fragmentées, il offre un protocole unique, simplifiant l’accès aux données et renforçant la fiabilité des applications IA.

Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?

Le MCP est une norme open-source qui permet aux développeurs de créer des connexions sécurisées et bidirectionnelles entre les sources de données et les outils alimentés par l’IA. Son architecture repose sur un modèle client-serveur :

• Serveurs MCP : Programmes légers qui exposent des données ou des fonctionnalités spécifiques (fichiers locaux, bases de données, APIs) via le protocole MCP.
• Clients MCP : Applications IA (comme Claude Desktop ou un IDE) qui se connectent aux serveurs pour accéder aux données ou exécuter des actions.

Le protocole utilise JSON-RPC 2.0 pour la communication, supportant divers mécanismes de transport comme stdio (entrée/sortie standard) ou HTTP avec SSE (Server-Sent Events). Il repose sur trois primitives côté serveur — Prompts (instructions), Resources (données structurées), et Tools (fonctions exécutables) — et deux primitives côté client — Roots (accès au système de fichiers) et Sampling (génération de contenu par l’IA).

Caractéristiques Clés

1. Connexion Universelle : Intégration transparente avec des systèmes comme Google Drive, Slack, GitHub, ou des bases de données SQL.
2. Sécurité Intégrée : Les serveurs contrôlent leurs ressources, évitant le partage de clés API sensibles avec les fournisseurs d’IA.
3. Scalabilité : Une seule norme remplace des dizaines d’intégrations spécifiques.
4. Bidirectionnalité : Les clients et serveurs peuvent échanger des données et des instructions en temps réel.

Comment Fonctionne le MCP ? Un Exemple Technique

Pour illustrer, imaginons que vous souhaitiez connecter Claude à une base de données PostgreSQL locale pour analyser des données en temps réel. Voici comment cela pourrait fonctionner avec le MCP :

Étape 1 : Installer un Serveur MCP Préconstruit

Anthropic fournit des serveurs MCP prêts à l’emploi pour des systèmes populaires. Pour PostgreSQL, vous pouvez cloner le dépôt open-source depuis GitHub :

git clone https://github.com/modelcontextprotocol/mcp-postgres-server.git
cd mcp-postgres-server
npm install

Étape 2 : Configurer le Serveur

Modifiez le fichier de configuration pour pointer vers votre base de données locale :

// config.js
module.exports = {
  db: {
    host: "localhost",
    port: 5432,
    database: "ma_base",
    user: "mon_utilisateur",
    password: "mon_mot_de_passe"
  },
  mcp: {
    transport: "stdio" // ou "http" pour une connexion distante
  }
};

Étape 3 : Démarrer le Serveur

Lancez le serveur MCP :

node server.js

Étape 4 : Connecter Claude Desktop

Dans l’application Claude Desktop (disponible pour Mac, Windows, et Windows ARM64), ajoutez le serveur via l’interface utilisateur ou via une commande CLI :

claude-desktop mcp add --server "postgres://localhost:5432"

Étape 5 : Interagir avec les Données

Une fois connecté, vous pouvez demander à Claude d’exécuter une requête SQL directement depuis l’interface :

Claude, peux-tu me donner le nombre d’utilisateurs inscrits ce mois-ci dans la table "users" ?

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Claude utilisera le serveur MCP pour interroger la base de données et renverra une réponse comme :

Ce mois-ci, 145 utilisateurs se sont inscrits selon la table "users".

Script Exemple : Un Serveur MCP Personnalisé

Voici un exemple simple en Python utilisant le SDK officiel pour créer un serveur MCP exposant une fonction « get_heartbeat » :

from mcp import Server, Tool

# Initialiser le serveur MCP
app = Server()

# Définir une liste de outils disponibles
@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_heartbeat",
            description="Retourne un message de heartbeat",
            input_schema={
                "type": "object",
                "properties": {"user": {"type": "string", "description": "Nom de l'utilisateur"}},
                "required": ["user"]
            }
        )
    ]

# Implémenter la logique de l'outil
@app.tool("get_heartbeat")
async def get_heartbeat(user: str):
    return f"Heartbeat reçu de {user} à {datetime.now()}"

# Démarrer le serveur
if __name__ == "__main__":
    app.run(transport="stdio")

Ce script crée un serveur MCP que Claude peut interroger pour obtenir un message personnalisé. Une fois lancé, vous pouvez le connecter à Claude Desktop et tester :

Claude, appelle get_heartbeat avec user="Alice".

Réponse probable :

Heartbeat reçu de Alice à 2025-03-22 10:15:00.

Cas d’Utilisation Concret : Intégration avec GitHub

Imaginons un développeur souhaitant utiliser Claude pour gérer son dépôt GitHub. Avec le serveur MCP GitHub préconstruit :

1. Installation : Clonez et configurez le serveur MCP GitHub avec un token d’accès personnel.
2. Connexion : Ajoutez le serveur à Claude Desktop.
3. Action : Demandez à Claude de lister les problèmes ouverts ou de soumettre un commit.

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Exemple de requête :

Claude, liste les problèmes ouverts dans mon dépôt "mon-projet" sur GitHub.

Claude interrogera le serveur MCP, qui accédera à l’API GitHub, et répondra :

Voici les problèmes ouverts dans "mon-projet" :  
1. "Bug dans la fonction X" (#45)  
2. "Ajouter une nouvelle fonctionnalité Y" (#47)

Avantages et Limites

Avantages

• Simplicité : Réduit le besoin de code personnalisé pour chaque intégration.
• Flexibilité : Fonctionne avec une variété de sources, locales ou distantes.
• Communauté : En tant que projet open-source sous licence MIT, le MCP bénéficie de contributions croissantes

Limites

• Adoption : En mars 2025, le MCP reste jeune et son succès dépend de son adoption par l’industrie.
• Complexité Initiale : Configurer des serveurs personnalisés peut intimider les non-développeurs.
• Support Limité aux Serveurs Distants : Bien qu’Anthropic travaille sur des toolkits pour serveurs distants, le focus initial est local.

Références et Ressources

• Annonce Officielle : Anthropic – Introducing the Model Context Protocol
• Documentation MCP : Model Context Protocol Overview
• SDKs Officiels : Python SDK | TypeScript SDK
• Quickstart Guide : Docs Anthropic – MCP Quickstart
• Exemples Communautaires : Dépôt GitHub MCP Servers

Vers un écosystème IA plus connecté

Le Model Context Protocol marque une étape cruciale dans l’évolution des assistants IA. En brisant les silos de données, il permet aux modèles comme Claude de devenir de véritables agents contextuels, capables de s’intégrer harmonieusement dans nos flux de travail. Que vous soyez un développeur cherchant à automatiser des tâches complexes ou une entreprise visant à exploiter des données internes, le MCP offre une fondation solide pour l’innovation.

Pour commencer, téléchargez Claude Desktop, explorez les serveurs préconstruits, et contribuez à l’écosystème open-source. Le MCP n’est pas seulement une technologie — c’est une invitation à repenser la manière dont l’IA interagit avec le monde réel. Qu’en pensez-vous ? Laissez vos impressions en commentaire !