Model Context Protocol (MCP) - Tout ce qu'il faut savoir

Imaginez que votre modèle d'IA puisse toujours comprendre exactement ce dont vous avez besoin, avec le bon contexte à chaque fois. Le protocole de contexte de modèle (MCP) devient rapidement un sujet d'actualité, loué pour son potentiel à rendre les interactions avec les modèles plus efficaces et plus précises. Pourtant, nombreux sont ceux qui ne savent pas exactement de quoi il s'agit ni pourquoi il est si important. Dans cet article, nous allons vous présenter tout ce que vous devez savoir sur la MCP et pourquoi elle pourrait remodeler la façon dont nous utilisons l'IA. C'est parti !

Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?

Leprotocole de contexte de modèle (MCP) est un protocole ouvert qui normalise la manière dont les applications fournissent un contexte aux grands modèles de langage (LLM). Il est conçu pour rendre la construction de LLM plus puissante et plus flexible. Il vous permet de créer des agents et des flux de travail complexes en permettant aux LLM d'interagir plus efficacement avec des systèmes externes. Avec MCP, vous obtenez

• Un ensemble croissant d'intégrations préconstruites dans lesquelles votre LLM peut se brancher instantanément
• La liberté de passer d'un fournisseur de LLM à l'autre sans se bloquer
• Les meilleures pratiques intégrées pour assurer la sécurité de vos données au sein de votre infrastructure.

De M×N à M+N : l'idée centrale

Les équipes disposant de plusieurs applications d'IA (chatbots, moteurs de génération augmentés par la recherche et assistants axés sur le code) doivent souvent s'intégrer à des dizaines de systèmes externes uniques. Chaque système peut avoir sa propre API propriétaire, nécessitant des connecteurs personnalisés ou une logique d'intégration. Cette approche peut rapidement se transformer en un cauchemar M×N: M(applications d'IA) intégrées à N (systèmes externes) peuvent donner lieu à une base de code volumineuse et peu maniable de M×N connecteurs.

Dans le système MCP, les créateurs d'outils et les développeurs d'applications jouent chacun un rôle dans la mise en place de la communication entre les applications d'IA et les outils externes :

• Les créateurs d'outils construisent N serveurs MCP, un pour chaque système qu'ils souhaitent connecter.
• Lesdéveloppeurs d'applications créent M clients MCP, un pour chaque application d'IA.

Principales caractéristiques du protocole de contexte de modèle

Le MCP rationalise les interactions entre les modèles d'IA et les systèmes externes, offrant une base solide pour des intégrations évolutives et intelligentes. Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :

1️⃣ Découverte dynamique d'outils - Les modèles peuvent automatiquement détecter et interagir avec de nouveaux outils ou services sans nécessiter d'installation ou de reconfiguration manuelle.

2️⃣ Gestion de l'état en fonction du contexte - MCP conserve le contexte à travers plusieurs appels d'API, ce qui permet aux modèles d'exécuter des flux de travail complexes avec plus de précision.

3️⃣ Sécurité et contrôle d'accès intégrés - Des mécanismes d'authentification et de contrôle d'accès sont intégrés pour garantir un accès sécurisé et autorisé aux données sensibles.

4️⃣ Communication JSON-RPC légère - MCP utilise JSON-RPC pour prendre en charge une communication efficace et à faible latence entre les modèles et les services externes.

5️⃣ Interopérabilité et extensibilité - Il s'intègre de manière transparente à divers outils et peut être étendu pour prendre en charge les technologies émergentes.

6️⃣ Conception conviviale pour les développeurs - Grâce à sa structure claire et à son approche normalisée, MCP simplifie les efforts d'intégration et accélère le développement.

7️⃣ Architecture évolutive et flexible - MCP est conçu pour prendre en charge des systèmes de toute taille et peut facilement s'adapter à l'évolution des besoins.

Comment fonctionne MCP ?

MCP suit une architecture client-serveur avec les composants clés suivants :

• Hôtes - Ce sont les applications avec lesquelles les utilisateurs interagissent, comme Claude Desktop, un IDE comme Cursor, ou un agent personnalisé.
• Client - Un logiciel intégré dans l'application hôte qui se connecte directement à un serveur MCP. Si l'hôte doit communiquer avec trois systèmes externes, il crée trois clients.
• Serveur - Programmes externes qui exposent des outils, des ressources et des invites au modèle d'IA via le client. Ils servent de passerelle entre le modèle et les capacités du système.

Voici une décomposition simple de la manière dont la communication circule habituellement entre un client et un serveur dans l'architecture MCP :

1️⃣ Initialisation - Le client et le serveur échangent des détails sur le protocole, s'assurant qu'ils ont la même version et qu'ils peuvent communiquer efficacement.

2️⃣ Découverte - Le client demande au serveur la liste des outils, des ressources et des invites.

3️⃣ Context Provision - Les ressources et les invites pertinentes sont présentées à l'utilisateur ou intégrées à l'environnement hôte pour que l'IA puisse en tirer parti.

4️⃣ Invocation - Sur la base de son raisonnement, l'IA détermine quand un outil doit être utilisé et demande au client d'envoyer la requête correspondante au serveur approprié.

5️⃣ Exécution - Le serveur traite la demande et exécute des actions telles que l'interaction avec des API externes ou l'accès à des données locales.

6️⃣ Achèvement - Les résultats sont renvoyés à l'IA, qui les intègre dans son raisonnement pour faire avancer la conversation ou fournir une réponse finale à l'utilisateur.

Serveurs MCP

Les serveurs MCP servent d'interface entre l'écosystème MCP et les systèmes externes tels que les API, les bases de données ou les systèmes de fichiers locaux. Ils servent d'enveloppes modulaires qui exposent les fonctionnalités externes conformément à la spécification MCP. Plus précisément, les serveurs MCP exposent les composants suivants conformément à la norme MCP :

• Outils - Actions que l'IA peut invoquer pour effectuer des opérations ou déclencher des flux de travail externes.
• Ressources - Points d'extrémité de données en lecture seule ou à faible effet secondaire qui fournissent des informations externes.
• Invitations - Modèles de conversation prédéfinis conçus pour guider ou structurer les interactions dans le cadre de tâches spécialisées.

Ces composants peuvent être mis en œuvre dans n'importe quel langage de programmation prenant en charge les protocoles de transport requis, tels que Python, TypeScript, Java ou Rust.

Quel que soit le langage, tous les serveurs MCP doivent prendre en charge la communication avec les clients par l'intermédiaire de l'une des méthodes suivantes :

• Entrée/sortie standard (stdio): Idéale pour les scénarios où le client et le serveur fonctionnent sur la même machine. Cette approche est simple et bien adaptée aux intégrations locales, telles que l'accès au système de fichiers ou l'exécution de scripts locaux.
• HTTP avec événements envoyés par le serveur (SSE): Dans ce mode, le client se connecte au serveur via HTTP. Une fois la connexion établie, le serveur peut envoyer des messages en temps réel au client par le biais d'une connexion SSE persistante.

Un exemple basé sur Python (utilisant une bibliothèque fastmcp hypothétique) pourrait ressembler à ceci :

Clients MCP

Les clients MCP sont généralement intégrés dans des applications hôtes d'IA. Leur tâche consiste à gérer la connexion à un seul serveur MCP, à s'occuper de la poignée de main d'initialisation et à relayer tous les appels de fonction ou les demandes de ressources que l'IA émet.

Vous trouverez ci-dessous un exemple basé sur Python à partir d'une bibliothèque hypothétique appelée mcp :

💡 Conseil de pro

Vous avez besoin de connecter rapidement votre application LLM à des systèmes externes ? Utilisez Zencoder en tant que client MCP pour vous intégrer instantanément à tout outil prenant en charge le protocole Model Context. Cela vous évite d'écrire des connecteurs personnalisés pour chaque API et rend votre installation pérenne.

Zencoder + MCP vous offre des intégrations puissantes et modulaires qui s'adaptent à vos besoins, idéales pour les agents IA, les chatbots, les flux d'automatisation et bien plus encore. Voici ce qu'il débloque :

• Branchez-vous sur des bases de données, des API et des outils SaaS avec un seul protocole.
• Utilisez les serveurs MCP existants construits par la communauté ou construisez les vôtres.
• Évitez le verrouillage des fournisseurs et étendez les fonctionnalités sans attendre les mises à jour de la feuille de route.

Gestion des erreurs et journalisation

Pour maintenir la fiabilité et la transparence du système MCP, une gestion robuste des erreurs est construite au-dessus du protocole JSON-RPC. Cette approche structurée des rapports d'erreur permet d'identifier, de classer et de répondre efficacement aux différents types de défaillances.

Les codes d'erreur les plus courants sont les suivants

• ParseError = -32700
• InvalidRequest = -32600
• MethodNotFound = -32601
• InvalidParams = -32602
• InternalError = -32603

Des codes d'erreur personnalisés peuvent être définis au-dessus de -32000 pour indiquer des problèmes spécifiques au domaine (par exemple, des échecs d'authentification, des arguments d'outils non pris en charge ou des erreurs catastrophiques de services externes). Les meilleures pratiques en matière de journalisation recommandent de capturer à la fois le code et le message descriptif.

Vous pouvez généralement traiter ces erreurs de l'une ou l'autre des manières suivantes

• renvoyer l'erreur à l'IA, afin que le modèle puisse intégrer cette connaissance dans l'étape suivante.
• Enregistrer l'erreur pour les développeurs humains, afin d'assurer un débogage ou une solution rapide.
• Réessayer avec des paramètres ajustés si le code d'erreur indique un problème transitoire ou facilement corrigeable.

Défis et limites du protocole de contexte de modèle

Bien que le MCP offre des avantages prometteurs, il convient de garder à l'esprit plusieurs défis et limites importants :

⭕ Adoption précoce et soutien limité - En tant que nouveau protocole, le MCP ne bénéficie pas encore d'un soutien généralisé de l'industrie, d'une documentation mature et d'une communauté de développeurs bien établie.

⭕ Risques de sécurité potentiels - La centralisation de l'accès via MCP introduit des vulnérabilités de sécurité potentielles, même avec l'authentification et les contrôles d'accès intégrés.

⭕ Dépendance à l'égard des capacités du modèle d'IA - L'efficacité de MCP dépend de la capacité du modèle à gérer la découverte dynamique et la gestion du contexte, ce que tous les modèles ne peuvent pas prendre en charge.

⭕ Problèmes d'évolutivité et de performance - La gestion de volumes élevés d'interactions simultanées avec des outils peut nécessiter un réglage des performances et une mise à l'échelle de l'infrastructure.

⭕ Complexité de l'intégration - La migration des intégrations API traditionnelles vers MCP peut impliquer des modifications importantes du système et une courbe d'apprentissage pour les développeurs.

⭕ Personnalisation limitée - La normalisation peut limiter la flexibilité pour les organisations qui ont besoin d'intégrations sur mesure ou hautement spécialisées.

⭕ Normes évolutives et incertitude - Au fur et à mesure que MCP se développe, les changements futurs peuvent avoir un impact sur la compatibilité et nécessiter des mises à jour des implémentations existantes.

Pourquoi tout le monde parle de MCP ?

Les conversations sur MCP se sont considérablement intensifiées en 2025, et il ne s'agit pas de bavardages purement aléatoires. Plusieurs facteurs clés en sont à l'origine :

• Conception native pour l'IA - Les anciennes normes (comme OpenAPI ou GraphQL) fonctionnent correctement pour l'échange de données standard, mais elles ne sont pas totalement optimisées pour la logique d'appel d'outils d'un agent d'IA. MCP est spécifiquement construit autour de la notion que les LLMs peuvent spontanément décider d'invoquer une fonction ou de consulter une source de données au milieu de la conversation.
• Standard ouvert - Anthropic n'a pas simplement publié un PDF et disparu. MCP dispose d'une documentation complète, d'implémentations de référence approfondies et de SDKs inter-langues (Python, TypeScript, Java, Rust, etc.).
• Dogfooding et élan communautaire - Anthropic a construit des applications internes réelles utilisant MCP bien avant l'annonce publique. Une fois publié, un écosystème de serveurs est apparu presque du jour au lendemain, couvrant tout, de Slack à GitHub en passant par AWS. Un protocole qui résout les problèmes réels des développeurs peut rapidement gagner en popularité.
• Similitude avec LSP - Le protocole de serveur de langue a permis aux éditeurs d'intégrer facilement de nouveaux langages de programmation. La conception de MCP fait écho à LSP, prouvant qu'un protocole bien spécifié peut devenir la pierre angulaire de nombreux outils.
• Effets de réseau - Le succès de MCP est amplifié chaque fois qu'un nouvel hôte l'intègre ou qu'un nouveau serveur est publié. La synergie qui en résulte alimente le battage médiatique.

Comment Zencoder peut-il vous aider ?

Zencoder est un assistant de codage alimenté par l'IA qui transforme la façon dont vous construisez des logiciels. Il améliore la productivité, favorise un code plus propre et libère une plus grande créativité dans l'ensemble de votre flux de travail. Grâce à la prise en charge du protocole Model Context Protocol (MCP), Zencoder permet une connectivité transparente avec un large écosystème d'outils externes et de sources de données par le biais d'une norme ouverte universelle. En tant que client MCP, il peut se connecter à n'importe quel serveur MCP compatible, débloquant ainsi des intégrations avancées sans nécessiter de développement personnalisé ou de verrouillage de la part du fournisseur.

Vous pouvez ainsi créer ou utiliser des connecteurs MCP existants, ce qui permet de mettre en place des flux de travail véritablement ouverts, évolutifs et faciles à maintenir.

En outre, Zencoder s'intègre facilement à votre flux de travail actuel, en prenant en charge plus de 70 langages de programmation et en s'intégrant sans problème à des IDE populaires tels que VS Code et JetBrains. Pour les équipes d'entreprise, nous fournissons de puissantes fonctionnalités de sécurité et de conformité, y compris le SSO, les journaux d'audit et les contrôles d'accès. Zencoder est conçu pour répondre aux principales normes industrielles telles que ISO 27001, GDPR et CCPA, afin que vous puissiez évoluer en toute confiance et tranquillité d'esprit.

Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Zencoder :

1️⃣ Intégrations - Zencoder offre une intégration transparente avec plus de 20 environnements de développement, améliorant ainsi l'efficacité tout au long du cycle de développement. Il se distingue comme étant le seul assistant de codage IA avec ce niveau d'intégration complète.

2️⃣ Repo Grokking™ - Zencoder comprend de manière exhaustive l'ensemble de votre base de code, y compris sa structure, sa logique et ses modèles de conception. Cette connaissance approfondie du contexte lui permet de fournir des suggestions intelligentes et contextuelles qui rationalisent le codage, le débogage et l'optimisation.

3️⃣ Agent de codage - Dites adieu aux maux de tête du débogage et au refactoring fastidieux. L'assistant de codage intelligent de Zencoder est là pour simplifier votre processus de développement. Avec ces agents intelligents, vous pouvez :

• Trouver et corriger rapidement les bogues - Réparez le code cassé et résolvez les problèmes facilement, même sur plusieurs fichiers.
• Automatiser les tâches répétitives - Gagnez du temps en laissant l'agent gérer les flux de travail complexes et les opérations de routine.
• Accélérer le développement - Créez des applications complètes plus rapidement afin de pouvoir vous concentrer sur ce qui compte vraiment : la créativité et l'innovation.

4️⃣ Génération de docstring - Améliorez la documentation de votre code avec un minimum d'effort. Les chaînes de documentation générées par l'IA fournissent des explications détaillées et précises, ce qui facilite la lecture, la maintenance et la mise à l'échelle de votre code.
5️⃣ Édition multi-fichiers - Rationalisez les modifications à grande échelle de la base de code. L'édition multi-fichier de Zencoder, alimentée par l'IA, garantit la cohérence et la précision en :

• Recommandant des modifications sur plusieurs fichiers.
• Appliquant les modifications directement dans votre éditeur.
• Fournissant des comparaisons côte à côte pour une révision et un contrôle complets.

6️⃣ Génération de code - Zencoder écrit du code contextuel directement dans vos projets, ce qui accélère le développement, améliore l'efficacité et garantit une grande précision. Il vous aide à maintenir un flux de travail rationalisé et précis du début à la fin.

7️⃣ Génération de tests unitaires - Construisez des logiciels fiables avec des tests unitaires générés par l'IA. Zencoder crée automatiquement des tests complets qui couvrent divers scénarios, vous aidant à maintenir un code robuste et résistant aux erreurs.

8️⃣ Complétion de code - Recevez en temps réel des suggestions de code intelligentes adaptées au contexte de votre projet. Zencoder améliore la productivité en réduisant les erreurs et en accélérant le processus de codage.

9️⃣ Réparation de code - Assurez la qualité du code grâce à un raffinement piloté par l'IA. Zencoder révise et améliore le code généré par de grands modèles de langage, en l'alignant sur les meilleures pratiques et les normes de votre projet.

Commencez dès aujourd'hui à utiliser Zencoder et connectez-vous à l'ensemble de l'écosystème Model Context Protocol (MCP) !