Introduction : des API aux connexions universelles
Pendant des années, les développeurs ont relié les outils numériques comme on reliait autrefois des appareils avec des câbles différents.
Chaque service avait sa propre API, avec ses règles, ses formats et ses contraintes.
Résultat : un vrai casse-tête.
Tu voulais connecter deux systèmes ?
Il fallait écrire du code sur mesure, lire des documentations complexes, et espérer que tout fonctionne.
C’était un peu comme à l’époque où chaque téléphone avait son chargeur : impossible de brancher un câble Nokia sur un Samsung.
De l’API au MCP : un langage commun pour l’intelligence artificielle
Le MCP (Model Context Protocol) change tout.
C’est le USB-C de l’intelligence artificielle : un seul connecteur, un seul standard, utilisable partout.
Avant, une API servait de traducteur entre deux logiciels.
Mais chaque traducteur parlait sa propre langue.
Aujourd’hui, le MCP impose un protocole unique pour que les agents IA, les LLM (comme ChatGPT ou Claude) et les applications puissent communiquer sans friction.
En clair : plus besoin de recréer un pont à chaque fois qu’un agent doit parler à un autre outil.
Exemple concret : un agent IA qui gère ton agenda
Imagine que ton agent IA doive gérer ton calendrier.
Avant, tu devais créer une API spécifique entre ton assistant et ton agenda.
Avec MCP, plus besoin de bidouille : ton agent sait déjà comment dialoguer avec ton calendrier, ton CRM ou ton outil de messagerie.
C’est comme si tous les appareils du monde avaient enfin le même port de recharge numérique.
Pourquoi MCP est une étape clé dans l’évolution de l’IA
L’arrivée du Model Context Protocol va bien au-delà du confort technique.
C’est la base d’un écosystème d’agents réellement autonomes.
Chaque agent, qu’il soit intégré à un LLM, un navigateur ou une application métier, comprend le même protocole et agit dans un environnement commun.
C’est la différence entre un groupe de personnes parlant toutes des langues différentes,
et une équipe qui communique dans un langage universel.
Les bases techniques du Model Context Protocol (MCP)
Le MCP n’est pas une nouvelle API.
C’est un standard d’échange structuré qui permet à un modèle de langage (LLM) d’interagir avec des outils, des bases de données ou des services externes sans dépendre d’une implémentation spécifique.
En d’autres termes, le MCP standardise la façon dont les modèles dialoguent avec leur environnement.
1. Les trois piliers du MCP
Avant MCP, les intégrations IA reposaient sur des connecteurs propriétaires :
- des plugins spécifiques (ChatGPT, etc.),
- des API REST maison,
- ou des middlewares sur mesure.
Chaque modèle devait gérer son propre système d’authentification, ses formats de données, et sa logique interne.
Avec MCP, tout est unifié à travers trois couches :
🔹 Découverte des capacités (Capabilities Discovery)
Le modèle peut interroger le service pour connaître les fonctions, actions ou ressources disponibles.
🔹 Exécution des commandes (Command Execution)
Le modèle exécute une fonction avec des paramètres structurés (souvent en JSON) et reçoit une réponse standardisée.
🔹 Gestion du contexte (Context Management)
Le protocole garde la trace de l’état et du contexte des échanges, permettant une continuité d’action entre agents IA.
2. Exemple technique : connecter un LLM à un CRM
Prenons un cas concret.
Tu veux qu’un agent IA puisse :
- rechercher un contact dans ton CRM,
- créer une nouvelle opportunité,
- ou mettre à jour le statut d’un client.
Avant MCP :
tu devais coder un connecteur spécifique à ton modèle (ex : une API REST adaptée à OpenAI).
Avec MCP :
tu exposes simplement les “outils” du CRM sous forme de fonctions MCP.
{
"tools": [
{
"name": "getContact",
"description": "Récupère les infos d’un contact à partir de son email",
"parameters": {
"email": "string"
}
},
{
"name": "createOpportunity",
"description": "Crée une nouvelle opportunité commerciale",
"parameters": {
"contactId": "string",
"amount": "number"
}
}
]
}
Un agent compatible MCP comprend automatiquement qu’il peut utiliser ces fonctions,
sans connaître le code du CRM ni ses endpoints spécifiques.
Résultat : une abstraction claire, portable et réutilisable.
3. MCP et l’interopérabilité des agents IA
Le MCP est neutre et ouvert : il ne dépend ni d’OpenAI, ni d’Anthropic, ni d’aucun fournisseur.
Il permet donc de créer un écosystème d’agents interopérables.
Exemple :
- un agent commercial relié au CRM,
- un agent logistique connecté à l’ERP,
- un agent data branché à l’entrepôt analytique.
Grâce à MCP, ces agents peuvent collaborer entre eux sans surcouche complexe.
Imagine :
Ton agent principal demande “quelle commande a le plus de marge ce mois-ci ?”
MCP relaie la requête vers l’agent logistique,
qui consulte l’agent data,
puis renvoie la réponse — tout cela via un langage commun.
C’est l’interopérabilité qui manquait jusqu’ici à l’IA d’entreprise.
MCP : un socle pour le futur des intégrations IA
Le Model Context Protocol prépare la standardisation des intégrations IA,
comme REST ou GraphQL l’ont fait pour le web.
Pour les développeurs :
plus besoin de SDK ou de connecteurs maison à chaque projet.
Pour les entreprises :
les agents deviennent modulaires, portables et interopérables.
Pour les modèles IA :
les fonctions externes deviennent découvrables et appelables dynamiquement.
En résumé
| Ancien monde | Avec MCP |
|---|---|
| API REST, GraphQL, RPC spécifiques | Protocole standard pour les modèles IA |
| Connecteurs maison, maintenance lourde | Découverte automatique des capacités |
| Agents cloisonnés par plateforme | Agents interopérables et contextuels |
| Logique métier dupliquée | Schémas MCP réutilisables et universels |
Conclusion : vers un web des agents intelligents
Le MCP, c’est la première brique d’un web des agents intelligents —
un réseau où chaque IA peut communiquer avec une autre,
sans câbles tordus ni adaptateurs bricolés.
Le futur de l’intelligence artificielle ne se jouera pas dans la puissance brute,
mais dans sa capacité à se connecter intelligemment.
Et ce futur commence dès maintenant, avec le Model Context Protocol.