MCP (Model Context Protocol)
Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet de connecter des applications d’IA à des systèmes externes : bases de données, outils métier, référentiels de contenus. Lancé par Anthropic en novembre 2024, le protocole MCP donne aux assistants et aux agents IA une façon commune de lire des données et de déclencher des actions dans d’autres logiciels, sans intégration sur mesure pour chaque outil.
MCP : définition et fonctionnement
Le protocole MCP repose sur une architecture client-serveur à trois acteurs. L’hôte est l’application d’IA, par exemple un assistant conversationnel ou un éditeur de code. Pour chaque système auquel il se connecte, l’hôte crée un client MCP, qui maintient une connexion dédiée avec un serveur MCP (en anglais, MCP server) : le programme qui expose les données et les actions de ce système. Les échanges se font en JSON-RPC 2.0 (architecture du MCP, documentation officielle).
Un serveur MCP propose trois briques principales : des outils (tools), c’est-à-dire des actions que l’IA peut appeler ; des ressources, les données qu’elle peut lire ; et des prompts, des modèles d’interaction réutilisables. La documentation officielle compare le MCP à un port USB-C pour les applications d’IA : un connecteur standard au lieu d’un câble différent pour chaque appareil. C’est ce qui en fait une brique de l’IA agentique, où un agent doit agir dans plusieurs applications.
Depuis le 9 décembre 2025, le MCP est confié à l’Agentic AI Foundation, un fonds de la Linux Foundation cofondé par Anthropic, Block et OpenAI, à qui Anthropic a fait don du protocole. Dans la même annonce, Anthropic citait ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot et Visual Studio Code parmi les produits qui avaient adopté le protocole (Anthropic, décembre 2025). La spécification est publiée et versionnée sur modelcontextprotocol.io ; la version en vigueur est datée du 28 juillet 2026.
MCP, API et serveur MCP : les différences
Une API est l’interface qu’expose un logiciel donné, par exemple une API REST ou GraphQL, avec ses propres points d’accès et sa propre authentification : chaque outil d’IA doit être programmé pour l’utiliser. Le MCP ne remplace pas les API. Un serveur MCP s’appuie le plus souvent sur une API existante et décrit ses actions dans un format standard, qu’une application d’IA compatible MCP sait découvrir et appeler.
| API | MCP | Serveur MCP | |
|---|---|---|---|
| Ce que c’est | L’interface d’un système | Un protocole commun aux applications d’IA et aux systèmes | Un programme qui expose un système via le MCP |
| Qui l’utilise | Des développeurs, avec du code écrit pour cette API | Des applications d’IA, via leurs clients MCP | Des clients MCP |
| Effort d’intégration | Une intégration par outil et par système | Développé une fois, utilisable par toute application compatible | Un serveur par système |
Le MCP en pratique
Quand un système de gestion de contenu expose un serveur MCP, un assistant IA peut rechercher des contenus, rédiger une page, mettre à jour un champ ou préparer une traduction à partir d’une demande en langage courant. Ce que l’assistant a le droit de faire se décide en dehors du protocole.
La spécification indique que le MCP ne peut pas imposer ses principes de sécurité au niveau du protocole, et exige que l’hôte obtienne le consentement explicite de l’utilisateur avant d’appeler un outil (spécification MCP, Security and Trust & Safety). Les garde-fous restent donc dans le système derrière le serveur : les droits du compte utilisé par l’IA, le workflow de contenu qui envoie un brouillon en relecture, et la validation humaine avant publication. Avant de connecter un assistant à un CMS, vérifiez le compte qu’utilise le serveur, les actions qu’il expose (lecture seule, ou écriture et publication) et la traçabilité de chaque action.
Questions fréquentes
Que veut dire MCP en intelligence artificielle ?
En intelligence artificielle, MCP signifie Model Context Protocol, le protocole ouvert qui relie les applications d’IA à des données et des outils externes. Le « contexte » désigne l’information dont un modèle a besoin pour répondre ou agir : un document, une fiche client, le résultat d’une action. Le sigle a d’autres sens, en médecine ou en électronique, sans rapport avec ce protocole.
C’est quoi un connecteur MCP ?
Un connecteur MCP est un serveur MCP prêt à l’emploi, que l’utilisateur active pour relier son assistant IA à un outil : une messagerie, un drive, un CRM, un CMS. Dans Claude, par exemple, les connecteurs reposent sur le MCP : Anthropic en recensait plus de 75 en décembre 2025. Techniquement, un connecteur reste un serveur MCP, avec les droits qu’on lui accorde.
Quelle différence entre un LLM et le MCP ?
Un LLM (grand modèle de langage) est le modèle qui comprend la demande et produit la réponse. Le MCP n’est pas un modèle : c’est le protocole qui permet à l’application qui utilise ce LLM d’accéder à des données et d’appeler des actions dans d’autres logiciels. Sans MCP ou autre connexion, un LLM ne connaît que ses données d’entraînement et ce qu’on lui fournit dans la conversation.
Le protocole MCP est-il sécurisé ?
Le MCP définit des principes de sécurité mais ne peut pas les faire respecter seul. La spécification exige le consentement explicite de l’utilisateur avant l’exécution d’un outil et considère les descriptions d’outils comme non fiables, sauf si elles viennent d’un serveur de confiance. La sécurité dépend donc de la mise en œuvre : authentification du serveur, droits du compte utilisé, validation humaine des actions sensibles et journal de ce que l’IA a fait.
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