L’intelligence artificielle progresse à grande vitesse, mais un défi reste constant : comment connecter efficacement les modèles d’IA aux données, outils et environnements dont nous avons besoin ? C’est précisément là qu’intervient MCP (Model Context Protocol), un protocole conçu pour rendre l’utilisation des modèles plus flexible, plus ouverte et mieux intégrée.
Qu’est-ce que MCP ?
MCP, ou Model Context Protocol, est un protocole standardisé qui permet aux applications et aux modèles d’intelligence artificielle de communiquer avec des sources de données, des outils externes et même d’autres services numériques.
En d’autres termes, MCP joue le rôle d’intermédiaire : plutôt que de réinventer la roue à chaque intégration, on définit un langage commun qui simplifie l’échange d’informations entre l’IA et son environnement.
Pourquoi utiliser MCP ?
- Interopérabilité
MCP permet de connecter facilement un modèle d’IA à plusieurs sources (bases de données, APIs, fichiers locaux, applications SaaS) sans nécessiter de développement spécifique pour chaque cas.
- Flexibilité
L’utilisateur ou le développeur peut décider quels outils ou données sont accessibles au modèle, selon ses besoins. Cela limite les barrières techniques et améliore l’adaptabilité des projets.
- Sécurité et contrôle
MCP favorise une gestion fine des permissions. On peut contrôler ce à quoi l’IA a accès, ce qui est crucial pour éviter la fuite de données sensibles.
- Écosystème ouvert
Comme il s’agit d’un protocole, il est pensé pour être adopté par différents acteurs. À terme, on peut imaginer un écosystème d’extensions et de connecteurs interopérables.
Vous voulez en savoir plus sur l’utilisation d’un MCP? Nous vous invitons à lire le cas d’usage « MCP au service de la gestion d’un projet spatial »
