MCP : Comment les normes ouvertes redessinent l'innovation en IA
Les modèles plus grands ne sont pas à l'origine de la prochaine percée en IA. Le véritable changement est subtil : la normalisation.
Introduit par Anthropic en novembre 2024, le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) crée un cadre unifié pour les applications d'IA afin d'interagir avec des outils externes au-delà de leurs données d'entraînement. Similaire à la manière dont HTTP et REST ont simplifié les connexions des services web, MCP standardise les intégrations entre IA et outils.
Vous avez probablement vu de nombreuses explications sur les mécanismes de MCP. Mais ce qui est souvent négligé, c'est sa force discrète : MCP est une norme. Les normes ne se contentent pas de ranger la technologie, elles déclenchent une croissance exponentielle. Les premiers adoptants gagnent en élan, tandis que les retardataires risquent l'obsolescence. Cet article explore pourquoi MCP est crucial maintenant, ses défis et son impact transformateur sur l'écosystème de l'IA.
Comment MCP transforme le chaos en cohésion
Considérez Lily, gestionnaire de produit dans une entreprise d'infrastructure cloud. Elle navigue dans un labyrinthe d'outils—Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail et Confluence—tout en gérant des mises à jour constantes.
En 2024, Lily a reconnu que les grands modèles de langage (LLMs) excellaient à synthétiser les données. Elle a envisagé d'automatiser les mises à jour, de rédiger des messages et de répondre aux requêtes en connectant les outils de son équipe à un modèle. Mais chaque modèle nécessitait des intégrations uniques, l'attachant à des fournisseurs spécifiques. Ajouter des transcriptions Gong, par exemple, signifiait créer une autre connexion personnalisée, compliquant les futurs changements de modèle.
Puis Anthropic a dévoilé MCP : un protocole ouvert standardisant la livraison de contexte aux LLMs. Il a rapidement gagné le soutien d'OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio, et bientôt Google. Des SDK officiels pour Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin et Swift sont apparus, suivis par des SDK communautaires pour Go et autres. L'adoption a explosé.
Maintenant, Lily canalise tout via Claude, connecté à ses applications via un serveur MCP local. Les rapports de statut se génèrent automatiquement. Les mises à jour pour la direction sont à une simple requête. Lorsque de nouveaux modèles émergent, elle peut les changer sans perdre ses intégrations. En codant à côté, elle utilise Cursor avec un modèle OpenAI et le même serveur MCP que Claude. Son IDE comprend déjà le contexte de son produit. MCP a rendu cela effortless.
Pourquoi les normes comptent
L'expérience de Lily révèle une vérité fondamentale : les outils fragmentés frustrent les utilisateurs. L'enfermement propriétaire est universellement détesté. Les entreprises redoutent de retravailler les intégrations à chaque changement de modèle. Les utilisateurs veulent la liberté de choisir les meilleurs outils. MCP offre cette liberté.
Les normes ont des implications significatives.
Premièrement, les fournisseurs SaaS avec des API publiques faibles risquent l'obsolescence. MCP repose sur des API robustes, et les clients exigeront une compatibilité pour les applications d'IA. Avec une norme en place, il n'y a plus d'excuses.
Deuxièmement, le développement de l'IA s'accélère. Les développeurs n'ont plus besoin de code personnalisé pour des applications d'IA de base. Les serveurs MCP s'intègrent facilement avec des clients comme Claude Desktop, Cursor et Windsurf, simplifiant les tests et le déploiement.
Troisièmement, les coûts de changement diminuent. Les intégrations découplées permettent aux organisations de passer de Claude à OpenAI ou Gemini—ou de mélanger les modèles—sans reconstruire l'infrastructure. Les nouveaux fournisseurs de LLMs peuvent tirer parti de l'écosystème MCP, se concentrant sur la performance et l'efficacité des coûts.
Relever les défis de MCP
Chaque norme introduit des obstacles, et MCP ne fait pas exception.
La confiance est primordiale : de nombreux registres MCP ont émergé, hébergeant des milliers de serveurs gérés par la communauté. Mais utiliser un serveur non fiable risque d'exposer des données sensibles. Les entreprises SaaS devraient proposer des serveurs officiels, et les développeurs devraient les privilégier.
La qualité varie : les API évoluent, et les serveurs MCP mal entretenus peuvent être en retard. Les LLMs ont besoin de métadonnées fiables pour choisir efficacement les outils. Sans registre autorisé, les serveurs officiels des fournisseurs de confiance sont essentiels.
Les serveurs MCP surchargés augmentent les coûts et réduisent l'efficacité : regrouper trop d'outils dans un seul serveur augmente l'utilisation de jetons et submerge les modèles avec trop d'options, entraînant de la confusion. Des serveurs spécifiques à des tâches sont essentiels. Les développeurs et fournisseurs doivent concevoir en conséquence.
Les problèmes d'autorisation et d'identité persistent : ces défis précèdent MCP et restent non résolus. Imaginez Lily demandant à Claude d'« envoyer une mise à jour rapide à Chris ». Au lieu d'envoyer un courriel à son patron, le LLM pourrait envoyer un message à tous les Chris de ses contacts pour assurer la livraison. Une supervision humaine reste cruciale pour les tâches critiques.
L'avenir de MCP
MCP n'est pas seulement une tendance—c'est un changement fondamental dans l'infrastructure de l'IA.
Comme toutes les normes réussies, MCP entraîne un cycle autoproducteur : chaque nouveau serveur, intégration et application amplifie son élan.
De nouveaux outils, plateformes et registres émergent pour simplifier la création, les tests, le déploiement et la découverte des serveurs MCP. À mesure que l'écosystème grandit, les applications d'IA offriront des interfaces intuitives pour de nouvelles capacités. Les équipes adoptant MCP livreront des produits plus rapidement avec des intégrations supérieures. Les entreprises fournissant des API publiques et des serveurs MCP officiels mèneront le récit de l'intégration. Les retardataires auront du mal à rester pertinents.
Noah Schwartz est responsable produit chez Postman.
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Les modèles plus grands ne sont pas à l'origine de la prochaine percée en IA. Le véritable changement est subtil : la normalisation.
Introduit par Anthropic en novembre 2024, le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) crée un cadre unifié pour les applications d'IA afin d'interagir avec des outils externes au-delà de leurs données d'entraînement. Similaire à la manière dont HTTP et REST ont simplifié les connexions des services web, MCP standardise les intégrations entre IA et outils.
Vous avez probablement vu de nombreuses explications sur les mécanismes de MCP. Mais ce qui est souvent négligé, c'est sa force discrète : MCP est une norme. Les normes ne se contentent pas de ranger la technologie, elles déclenchent une croissance exponentielle. Les premiers adoptants gagnent en élan, tandis que les retardataires risquent l'obsolescence. Cet article explore pourquoi MCP est crucial maintenant, ses défis et son impact transformateur sur l'écosystème de l'IA.
Comment MCP transforme le chaos en cohésion
Considérez Lily, gestionnaire de produit dans une entreprise d'infrastructure cloud. Elle navigue dans un labyrinthe d'outils—Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail et Confluence—tout en gérant des mises à jour constantes.
En 2024, Lily a reconnu que les grands modèles de langage (LLMs) excellaient à synthétiser les données. Elle a envisagé d'automatiser les mises à jour, de rédiger des messages et de répondre aux requêtes en connectant les outils de son équipe à un modèle. Mais chaque modèle nécessitait des intégrations uniques, l'attachant à des fournisseurs spécifiques. Ajouter des transcriptions Gong, par exemple, signifiait créer une autre connexion personnalisée, compliquant les futurs changements de modèle.
Puis Anthropic a dévoilé MCP : un protocole ouvert standardisant la livraison de contexte aux LLMs. Il a rapidement gagné le soutien d'OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio, et bientôt Google. Des SDK officiels pour Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin et Swift sont apparus, suivis par des SDK communautaires pour Go et autres. L'adoption a explosé.
Maintenant, Lily canalise tout via Claude, connecté à ses applications via un serveur MCP local. Les rapports de statut se génèrent automatiquement. Les mises à jour pour la direction sont à une simple requête. Lorsque de nouveaux modèles émergent, elle peut les changer sans perdre ses intégrations. En codant à côté, elle utilise Cursor avec un modèle OpenAI et le même serveur MCP que Claude. Son IDE comprend déjà le contexte de son produit. MCP a rendu cela effortless.
Pourquoi les normes comptent
L'expérience de Lily révèle une vérité fondamentale : les outils fragmentés frustrent les utilisateurs. L'enfermement propriétaire est universellement détesté. Les entreprises redoutent de retravailler les intégrations à chaque changement de modèle. Les utilisateurs veulent la liberté de choisir les meilleurs outils. MCP offre cette liberté.
Les normes ont des implications significatives.
Premièrement, les fournisseurs SaaS avec des API publiques faibles risquent l'obsolescence. MCP repose sur des API robustes, et les clients exigeront une compatibilité pour les applications d'IA. Avec une norme en place, il n'y a plus d'excuses.
Deuxièmement, le développement de l'IA s'accélère. Les développeurs n'ont plus besoin de code personnalisé pour des applications d'IA de base. Les serveurs MCP s'intègrent facilement avec des clients comme Claude Desktop, Cursor et Windsurf, simplifiant les tests et le déploiement.
Troisièmement, les coûts de changement diminuent. Les intégrations découplées permettent aux organisations de passer de Claude à OpenAI ou Gemini—ou de mélanger les modèles—sans reconstruire l'infrastructure. Les nouveaux fournisseurs de LLMs peuvent tirer parti de l'écosystème MCP, se concentrant sur la performance et l'efficacité des coûts.
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Chaque norme introduit des obstacles, et MCP ne fait pas exception.
La confiance est primordiale : de nombreux registres MCP ont émergé, hébergeant des milliers de serveurs gérés par la communauté. Mais utiliser un serveur non fiable risque d'exposer des données sensibles. Les entreprises SaaS devraient proposer des serveurs officiels, et les développeurs devraient les privilégier.
La qualité varie : les API évoluent, et les serveurs MCP mal entretenus peuvent être en retard. Les LLMs ont besoin de métadonnées fiables pour choisir efficacement les outils. Sans registre autorisé, les serveurs officiels des fournisseurs de confiance sont essentiels.
Les serveurs MCP surchargés augmentent les coûts et réduisent l'efficacité : regrouper trop d'outils dans un seul serveur augmente l'utilisation de jetons et submerge les modèles avec trop d'options, entraînant de la confusion. Des serveurs spécifiques à des tâches sont essentiels. Les développeurs et fournisseurs doivent concevoir en conséquence.
Les problèmes d'autorisation et d'identité persistent : ces défis précèdent MCP et restent non résolus. Imaginez Lily demandant à Claude d'« envoyer une mise à jour rapide à Chris ». Au lieu d'envoyer un courriel à son patron, le LLM pourrait envoyer un message à tous les Chris de ses contacts pour assurer la livraison. Une supervision humaine reste cruciale pour les tâches critiques.
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