5 bonnes pratiques pour l’utilisation des MCP serveurs

Par Maneeza Malik, Directeur du marketing produit

Le Protocole de contexte du modèle (MCP) Il est devenu une norme ouverte permettant de connecter les applications et agents d’IA aux outils, aux données et aux systèmes de l’entreprise. Anthropic En novembre 2024, MCP fournit une interface commune permettant aux agents et aux applications d’IA de communiquer entre eux :

• Outils : fonctions que peut déclencher un agent d’IA, telles que la consultation d’une base de données, la création d’un ticket de support ou la récupération des informations client
• Ressources : les données et le contexte auxquels un agent d’IA peut accéder, tels que des fichiers, des enregistrements de base de données ou des documents internes
• Prompts : instructions ou modèles réutilisables qui guident la manière dont un agent IA interagit avec ces fonctionnalités

Qu’est-ce qu’un MCP serveur ?

Un MCP serveur expose des outils, des ressources et des commandes via l’ MCP interface. Au lieu de créer des intégrations séparées pour chaque application ou agent d’IA, les organisations peuvent exposer des fonctionnalités partagées à travers une interface commune que plusieurs agents d’IA peuvent découvrir et réutiliser.

MCP Ne remplace pas les API

MCP Les API ont des fonctions différentes. Elles permettent d’exposer les capacités des applications et des systèmes, tout en MCP offrant une manière standardisée pour que les applications et les agents d’IA puissent découvrir et interagir avec les outils, les ressources et les commandes qui peuvent être basés sur ces API et ces systèmes. Un MCP serveur peut exposer ces capacités à travers des API existantes et des systèmes d’entreprise plutôt que de les remplacer.

Sachez quand vous en avez besoin MCP

MCP Ce n’est pas automatiquement le choix approprié pour toutes les applications IA. Les intégrations directes via des API peuvent être plus simples lorsque vous disposez d’un petit nombre d’agents IA avec des workflows stables et spécifiques à l’application.

MCP Il devient plus précieux lorsque les capacités doivent être Partagé, réutilisé, accessible et géré de manière cohérente sur les agents, les équipes ou les applications d'IA.

La question clé n’est pas de savoir si l’on doit utiliser MCP. La question est plutôt MCP où ajouter de la valeur en réduisant la complexité de l’intégration, en favorisant la réutilisation et en fournissant une base plus solide pour les applications d’IA à mesure que celles-ci se développent.

Les cinq meilleures pratiques suivantes fournissent un cadre pour prendre cette décision et l’utiliser MCP efficacement lorsque cela est pertinent et où cela est pertinent.

Meilleure pratique n° #1 : Commencez par résoudre le problème d’intégration, et non par résoudre le problème de protocole

Ne commencez pas par “ où pouvons-nous utiliser cela MCP? ” Au lieu de cela, commencez par “ quels problèmes d’intégration essayons-nous de résoudre ? ”

Si vous n’avez qu’un seul agent d’IA ou quelques agents d’IA qui ont besoin d’accéder à quelques API et ressources stables qui ne sont pas partagées, une intégration directe peut suffire. Dans ce cas, MCP cela ne peut pas offrir suffisamment de valeur ajoutée pour justifier cette abstraction supplémentaire.

MCP Il devient plus convaincant lorsque Les mêmes capacités doivent être exploitées par de multiples agents d’IA, équipes ou applications d’IA. Au lieu de créer et de maintenir à plusieurs reprises les mêmes intégrations destinées aux agents, un MCP serveur peut exposer ces fonctionnalités via une interface commune.
Lors de MCP l’évaluation, recherchez des problèmes tels que :

• Les mêmes données ou fonctionnalités métier doivent être accessibles par plusieurs agents d'IA.
• Les équipes construisent à plusieurs reprises des intégrations similaires
• Les applications d’IA nécessitent un accès cohérent aux capacités partagées
• La complexité de l’intégration augmente à mesure que le nombre d’agents et d’applications d’IA augmente.
• Vous souhaitez standardiser la manière dont les outils et les fonctionnalités sont exposés aux clients d’IA

L’objectif n’est pas d’utiliser le langage MCP pour sa propre valeur intrinsèque. L’objectif est de réduire la complexité de l’intégration, de standardiser l’accès aux fonctionnalités et de créer des blocs de construction réutilisables qui peuvent être partagés entre les agents et les applications d’IA.

Meilleure pratique #2 : Identifier les capacités à partager

Une fois que vous avez identifié un problème d’intégration partagée, recherchez les fonctionnalités dont ont besoin plusieurs agents d’IA.
Les exemples peuvent inclure :

• Recherche des dossiers clients
• Contrôle du stock
• Créer un ticket de support client
• Interrogation des données financières
• Recherche de connaissances internes

Les candidats les plus prometteurs sont des capacités largement utiles, relativement stables et susceptibles d’être réutilisées par plusieurs agents et applications d’IA. Centraliser ces capacités derrière un MCP serveur peut éliminer les intégrations doubles et offrir aux agents d’IA une manière cohérente d’y accéder.

C’est là que cela MCP commence à fonctionner comme une infrastructure partagée pour l’IA, plutôt que de simplement servir de couche d’intégration supplémentaire.

Meilleure pratique #3 : Concevoir des MCP serveurs pour les agents, et non des API

Un MCP serveur devrait faire plus que simplement répliquer les points d’accès aux API existants via une interface standardisée. Il devrait concevoir ses fonctionnalités en fonction des besoins des agents d’IA, plutôt que de simplement reproduire les points d’accès des API sous-jacentes.

Par exemple, au lieu d’exposer des dizaines d’endpoints de bas niveau, fournissez des outils ciblés tels que :

• search_customer
• get_open_orders
• créer une demande de support

Des outils ciblés facilitent le travail des agents d’IA pour leur permettre de découvrir, de comprendre et d’intégrer les capacités dans des flux de travail plus complexes.

L’objectif est de donner aux agents IA des capacités qu’ils peuvent découvrir, comprendre, sélectionner et utiliser de manière fiable — pas simplement pour reproduire une surface d’API existante.

Meilleure pratique #4 : Traiter les MCP serveurs comme une infrastructure partagée

Un MCP serveur peut commencer comme une simple manière pour un seul agent d’IA d’accéder à quelques outils ou sources de données. Mais une fois que plusieurs agents, applications ou équipes en dépendent, le serveur devient en réalité une infrastructure partagée. Un changement dans un outil, une autorisation, un schéma ou un comportement du backend peut affecter tous les utilisateurs.

Cela signifie que les MCP serveurs doivent être conçus et exploités avec la même rigueur appliquée aux autres services partagés et aux API : les contrats clairs, le comportement prévisible, les contrôles de sécurité, l’observabilité, les tests, la versionnage et la gouvernance devraient être traités comme des enjeux de première importance.

Prenez garde à :

• Des noms d'outils clairsUtilisez des noms qui indiquent à un agent d’IA ce que l’outil fait réellement.
  • Par exemple : “ search_customer plutôt que execute_function_7 ”.
• Des descriptions précisesDécrivez ce que l’outil fait, quelles informations il attend et quand il doit être utilisé.
  • Par exemple : “ trouver des clients par email, identifiant de compte ou nom de société ”.
• Des entrées et sorties bien définiesUtiliser des schémas explicites et des structures de réponse prévisibles.
  • Par exemple : “ customer_id : chaîne → objet client structuré ”.
• Niveaux d’abstraction appropriésExposer les fonctionnalités métier significatives plutôt que de divulguer les détails de la mise en œuvre.
  • Par exemple : proposer “ créer_un_support_cas ” au lieu d’exposer toutes les API implémentées pour créer un support.
• Des limites senséesDistinguer clairement les opérations qui lient les informations et celles qui créent, modifient ou suppriment des données.
  • Par exemple : les actions destructives ou les actions ayant des conséquences doivent avoir des interfaces et des commandes clairement indiquées.
• Évaluation et tests rigoureuxLe test vise à vérifier non seulement le fonctionnement d’un outil, mais aussi que les agents choisissent le bon outil, fournissent des entrées valables, interprètent correctement les résultats et respectent les contraintes d’autorisation et de sécurité. Il doit également détecter les cas de défaillance et les situations exceptionnelles ainsi que les exécutions réussies.
• Sécurité et autorisationsAppliquer un accès à privilèges minimaux et veiller à ce que les agents d’IA puissent effectuer uniquement les opérations pour lesquelles ils sont autorisés. MCP L’exposé d’un outil ne doit pas contourner ou affaiblir les contrôles d’autorisation appliqués par les systèmes sous-jacents.
• Fiabilité et observabilitéSuivre les défaillances des outils, la latence, les problèmes de dépendance et lessage comportements inhabituels. Lorsqu’un MCP serveur est partagé, un outil non fiable peut devenir un problème de fiabilité pour de nombreux agents et workflows d’IA.
• Gestion du changement et versionnageTraiter les schémas, les descriptions, les autorisations et les modifications comportementales des outils comme des modifications API. Les modifications qui semblent mineures – notamment les modifications apportées aux noms, aux descriptions, aux schémas ou aux autorisations des outils – peuvent affecter la manière dont les agents d’IA détectent, sélectionnent ou déclenchent les outils et peuvent avoir des répercussions sur les flux de travail ultérieurs.

Cela importe car les MCP serveurs peuvent donner aux agents IA non seulement accès à l’information, mais aussi aux actions susceptibles de modifier les systèmes et les données. Une fois ces capacités partagées entre les agents et les équipes IA, le MCP serveur devient partie intégrante de la frontière opérationnelle et de sécurité de l’organisation. Fiabilité, sécurité, compatibilité et gouvernance devenir donc tout aussi important que la fonctionnalité.

Meilleure pratique #5 : utiliser les MCP occasions qui s’offrent

MCP offre le plus grand pouvoir d'action lorsqu'il résout un problème d'architecture plus général, plutôt que de simplement ajouter un autre moyen de connecter une API à un agent d'IA.

Utilisez cette liste de contrôle pour déterminer où MCP cela a du sens.

Les API directes peuvent suffire lorsque :

• Vous avez un ou plusieurs agents d’IA
• Les workflows sont strictement définis et stables
• Les intégrations sont spécifiques à chaque application
• Les capacités ne sont pas partagées entre les agents ou les applications d’IA.
• Une seule équipe possède les agents IA et leurs intégrations
• Les intégrations API directes sont simples, stables et faciles à maintenir

MCP Il devient plus convaincant lorsque :

• De nombreux agents d'IA ont les mêmes capacités
• De nombreux groupes développent et mettent en œuvre des agents IA
• Les mêmes intégrations sont reproduites
• Les capacités doivent être réutilisées dans les applications d’IA
• Les agents d’IA nécessitent une découverte et un accès standardisés aux outils
• Vous créez des workflows ou une orchestration multi-agents
• Votre architecture d'intégration devient un problème de plateforme partagée

Pensez à cela comme un éventail plutôt qu'une option binaire.

Vous n’avez pas besoin de déplacer tout le contenu vers MCP un autre endroit. Commencez par les fonctionnalités où la standardisation, la réutilisation et la gouvernance partagée apportent une valeur tangible.

Intégration de Drive AI à grande échelle grâce aux MCP serveurs

MCP Il est le plus précieux lorsque l’intégration de l’IA devient un problème d’architecture partagée. Si plusieurs agents, équipes ou applications IA ont besoin d’un accès cohérent aux mêmes fonctionnalités, un MCP serveur peut réduire les intégrations doublées et fournir une base standardisée pour découvrir, sécuriser et gérer ces fonctionnalités.

La meilleure approche consiste à commencer par identifier le problème. Identifier ce qui devrait être partagé, concevoir les capacités nécessaires pour que les agents de l’IA puissent l’utiliser, et exploiter des MCP serveurs dotés de la fiabilité et de la gouvernance attendues d’une infrastructure partagée.

La question n’est pas “ faut-il utiliser des MCP serveurs ? ” Mais plutôt “ où MCP créer suffisamment de réutilisation, de cohérence et d’évolutivité pour justifier son introduction ? ”

Connaître la différence est ce qui transforme MCP une autre couche d’intégration en un avantage stratégique pour l’échelle de l’IA.

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