Définition technique
Protocole ouvert qui standardise la connexion entre un modèle d'IA (LLM) et des systèmes externes : bases de données, outils, APIs. MCP permet à l'IA d'accéder à des ressources (fichiers, recherche, actions) de façon uniforme, ce qui améliore les agents et assistants (ex. Cursor, Claude Desktop). Les « serveurs MCP » exposent des outils et des ressources ; le client (l'application qui utilise le LLM) les invoque selon les besoins. En plein essor pour l'intégration d'agents dans l'écosystème développeur.
Comment ça fonctionne ?
Un serveur MCP expose des « outils » (actions) et des « ressources » (lecture de contenu). Le client MCP (IDE, assistant) découvre ces capacités et les propose au LLM. Quand l'utilisateur demande une action, le LLM peut décider d'appeler un outil MCP ; le client exécute l'appel et renvoie le résultat au LLM pour poursuivre la réponse.
L'erreur classique à éviter
Confondre MCP avec une API classique : MCP est pensé pour le contexte des LLM (ressources, outils invoqués par le modèle). Ne pas sécuriser les serveurs MCP (accès réseau, authentification).
Impact business : pourquoi s'en soucier ?
MCP facilite la construction d'agents IA capables d'agir sur vos outils (CRM, drive, base de données) sans développer une intégration ad hoc pour chaque partenaire. Pour une entreprise qui adopte des assistants IA, choisir des solutions compatibles MCP ou exposer vos propres serveurs MCP peut accélérer l'automatisation et la cohérence entre outils.
La règle d'or
Utiliser des serveurs MCP officiels ou bien documentés. Restreindre l'accès aux ressources sensibles. Tester en local avant de déployer. Suivre les évolutions du protocole (Anthropic et communauté).