Qu'est-ce que le MCP ? Guide pratique sur le protocole Model Context Protocol destiné aux entreprises

Les modèles d'IA peuvent générer des réponses, mais ils ne peuvent pas prendre d'actions significatives sans accès à des systèmes externes. Cette limitation a ralenti l'adoption des agents d'IA dans les environnements professionnels réels. Chaque nouvelle connexion nécessite une intégration personnalisée, ce qui augmente les coûts et la complexité.

Le protocole Model Context Protocol (MCP) résout ce problème en proposant une méthode standardisée pour connecter les systèmes d'IA aux outils, aux sources de données et aux applications. Plutôt que de mettre en place des intégrations ponctuelles, les entreprises peuvent utiliser le protocole MCP pour bénéficier d'une connectivité cohérente et évolutive entre toutes leurs applications d'IA.

Qu'est-ce que le MCP ?

Le protocole Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux modèles d'IA de se connecter à des systèmes, des outils et des sources de données externes via une interface normalisée. Il permet aux systèmes d'IA de dépasser le cadre des données d'entraînement statiques et d'interagir avec des systèmes en temps réel.

Avant MCP, les développeurs devaient créer des intégrations sur mesure pour chaque outil d'IA et chaque service externe. Cela a donné lieu à ce que beaucoup qualifient de « problème d'intégration exponentiel ». MCP répond à ce défi en définissant une méthode cohérente permettant aux applications d'IA de détecter des outils et de récupérer les informations pertinentes afin d'exécuter les actions appropriées.

Pour comprendre facilement ce qu'est le MCP, il suffit de le considérer comme un connecteur universel pour l'IA. Tout comme un port USB-C permet à différents appareils de se connecter via une interface standard, le MCP offre aux systèmes d'IA un moyen standardisé de se connecter à des ressources externes.

Fonctionnement concret du MCP

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MCP utilise une architecture client-serveur qui permet la communication entre les systèmes d'IA et les outils externes. Il s'agit en quelque sorte d'une architecture d'IA en couches comprenant des modèles, des outils et un accès aux données. En normalisant l'échange de données, MCP élimine les tâches d'intégration répétitives et permet aux développeurs de se concentrer sur la création d'applications d'IA utiles.

Il y a trois composantes clés qui entrent en jeu ici :

1. MCP Hôte : L'environnement où l'IA s'exécute, tel que Claude Desktop, un IDE basé sur l'IA ou une autre application d'IA. L'hôte gère les connexions et orchestre les interactions.
2. MCP Client : Composant intégré à l'hôte qui communique avec les serveurs MCP. Il envoie des requêtes API, gère les sessions et formate les requêtes à l'aide d'un protocole standardisé tel que JSON-RPC.
3. Serveurs MCP : Programmes qui mettent à disposition des outils, des ressources et des invites pour les systèmes d'IA. Les serveurs MCP offrent des fonctionnalités permettant aux agents d'IA de récupérer des données et d'interagir avec des services externes afin d'effectuer des tâches.

Les serveurs MCP vont-ils remplacer les API ?

À mesure que les agents IA se généralisent, MCP s'impose rapidement comme la base permettant d'intégrer l'IA aux flux de travail du monde réel. Cela soulève une question importante pour de nombreuses équipes : MCP va-t-il remplacer les API ?

La réponse en bref ? Non, MCP ne remplace pas les API. Au contraire, il fonctionne souvent en complément de celles-ci en offrant aux agents IA un moyen standardisé de découvrir et d'utiliser des outils, dont beaucoup s'appuient encore sur des API en arrière-plan.

Qu'est-ce qui explique le passage au MCP ?

Même si l'engouement autour du MCP est relativement récent, le cadre « Model Context Protocol » a en réalité été présenté par Anthropic (la société à l'origine de Claude) dès novembre 2024.

Ce n’est qu’à partir du moment où OpenAI (la société derrière ChatGPT) a officiellement adopté la norme MCP en mars 2025 que ce protocole est passé du statut de fonctionnalité d'un produit à celui de norme industrielle universelle. Depuis lors, l'adoption du protocole MCP n'a cessé de progresser, principalement grâce aux facteurs suivants :

Croissance des investissements dans l'IA agentique

Gartner estime que par les applications logicielles d'entreprise incluront une IA agentique, un changement énorme si l'on considère que le chiffre était inférieur à , mais la même analyse de prédit également que plus de projets seront annulés, soit en raison de contrôles de risque inadéquats, soit de l'incapacité à prouver.

Les serveurs MCP permettent aux agents IA d'accéder aux données et aux outils métier dont ils ont besoin pour travailler efficacement et en toute autonomie, contribuant ainsi à combler l'écart de retour sur investissement. Dans le même temps, cependant, les serveurs MCP de base dépourvus de mesures de sécurité robustes peuvent créer de nouvelles vulnérabilités ; il est donc important que les entreprises adoptent une approche proactive en matière d’autorisation et de surveillance.

Modification des cadres de gouvernance

Au fur et à mesure que de plus en plus de flux de travail passent aux agents autonomes, le modèle de gouvernance doit évoluer des règles qui régissent la manière dont les utilisateurs interagissent avec les applications vers des cadres qui régissent la manière dont les agents interagissent avec les applications.

Les serveurs Enterprise MCP assurent cette couche de gouvernance grâce à des autorisations standardisées, un accès limité à un périmètre précis, des pistes d'audit et des contrôles impliquant une intervention humaine, qui garantissent la sécurité et la traçabilité des interactions entre les agents et les applications.

Avantages du MCP

MCP offre des avantages concrets aux organisations qui développent des applications d'IA et déploient des systèmes d'IA à grande échelle, notamment :

Complexité d'intégration réduite

MCP évite d'avoir à mettre en place des intégrations sur mesure entre chaque modèle d'IA et chaque système externe. Les développeurs peuvent connecter des applications d'IA via une interface uniforme, ce qui leur évite d'avoir à écrire du code d'intégration standard.

Accès aux données en temps réel

CP permet aux systèmes d'IA d'accéder à des sources de données externes et d'en récupérer des informations pertinentes. Cela permet aux modèles d'IA de fournir des réponses contextuelles basées sur des données actuelles plutôt que des données d'entraînement statiques.

Développement et déploiement plus rapides

En uniformisant la manière dont les systèmes d'IA s'interfacent avec les outils, MCP permet aux développeurs de créer plus rapidement des agents IA et de déployer plus efficacement des applications basées sur l'IA.

MCP Défis en matière de sécurité

Pour les entreprises, le défi ne consiste pas seulement à comprendre le modèle MCP, mais aussi à gérer les modes d'accès, la gouvernance et les schémas d'intégration de ce modèle de manière à ce qu'ils s'adaptent aux systèmes métier existants.

La sécurité est une exigence fondamentale pour l'utilisation de systèmes d'IA dans des environnements de production fonctionnant avec le combustible MCP. La norme MCP introduit de nouveaux risques en permettant aux systèmes d'IA d'interagir directement avec des systèmes externes et des données sensibles, y compris :

• Autorisations d'outils incorrectes qui exposent trop d'accès
• Authentification insuffisante dans les implémentations du serveur MCP
• Risques liés à la connexion à des ressources externes sans gouvernance
• Utilisation abusive potentielle de l'exécution d'outils par des agents IA

Pour faire face à ces risques, les organisations doivent mettre en place un contrôle d'accès et une gestion des identités rigoureux, assurer la sécurité des communications au niveau de la couche de transport, surveiller l'activité de l'IA et l'outil usage, et prévoir une supervision humaine pour les actions à haut risque.

Présentation du modèle Jitterbit MCP

Jitterbit MCP fournit une base sécurisée pour l'automatisation de l'IA au niveau de l'entreprise, remplaçant les ponts personnalisés et ad hoc vers des outils d'IA externes par un cadre gouverné et standardisé pour la connectivité des agents.

Construit sur Harmony La plateforme Jitterbit MCP s'intègre de manière transparente aux outils existants de la plateforme (iPaaS, EDI, application development et gestion des API) afin de mettre les capacités métier existantes à la disposition des agents d'IA, accélérant ainsi la rentabilisation des initiatives d'IA.

Connectez-vous avec un expert en IA pour en savoir plus sur la manière dont Jitterbit MCP peut aider les entreprises à mettre en œuvre l'IA en toute confiance.