Le Model Context Protocol (MCP) définit une interface commune entre applications d’IA, outils et données. L’hôte gère les connexions des clients aux serveurs, qui proposent outils, ressources et prompts réutilisables. Le protocole seul ne garantit ni la confidentialité ni la sécurité des actions ; elles dépendent de l’hôte, du serveur et du déploiement.
Un même hôte peut maintenir simultanément des connexions avec plusieurs serveurs. Une personne travaillant dans Claude Desktop peut disposer d’un serveur MCP donnant accès à son système de fichiers, d’un deuxième connecté à son calendrier et d’un troisième alimenté par une base de connaissances. L’hôte les coordonne tous via sa couche cliente, sans que chaque serveur ait besoin de savoir que les autres existent.
Les Outils sont des fonctions que l’IA peut exécuter : lancer une requête de base de données, envoyer un message, écrire un fichier ou rechercher sur le Web. L’IA appelle un outil lorsqu’elle doit effectuer une action ou obtenir à la demande une information précise. Les outils exigent que l’IA décide activement du moment où elle doit les utiliser.
Les Prompts sont des modèles de flux de travail réutilisables définis par le serveur : une liste de contrôle pour la revue de code, un format de compte rendu de réunion ou une structure de ticket d’assistance. Ils permettent aux fournisseurs de serveurs d’encoder des flux de travail propres à un domaine, que toute IA connectée peut invoquer sur demande.
MCP s’appuie sur JSON-RPC 2.0, une norme légère d’appel de procédure à distance qui utilise des messages JSON structurés sur un transport partagé. L’hôte IA envoie des requêtes ; le serveur MCP renvoie des réponses. Le protocole prend en charge à la fois les échanges synchrones et les notifications asynchrones pour les opérations de longue durée.
MCP face aux API traditionnelles : quelle différence ?
La question la plus fréquente à propos de MCP est de savoir s’il remplace les API REST. Ce n’est pas le cas. La distinction est importante pour toute personne qui construit ou évalue des outils d’IA.
MCP est une couche au-dessus de ce contrat. Un serveur MCP encapsule souvent une API existante, mais il ajoute ce que l’API brute ne peut pas fournir : une description lisible par machine de ce que fait l’outil et des cas où une IA devrait envisager de l’utiliser. L’IA découvre les outils disponibles de manière dynamique et raisonne sur le moment où les invoquer, plutôt que de suivre des instructions codées en dur.
Précision distincte concernant l’appel de fonctions : l’appel de fonctions est une capacité du modèle qui permet à une IA de décider d’invoquer une fonction au cours d’une conversation. MCP est le protocole de transport et de découverte qui définit comment cette fonction est exposée au-delà des frontières entre systèmes. Les deux se complètent et ne sont pas des approches concurrentes.
L’automatisation des flux de travail en entreprise utilise les Outils MCP pour relier l’IA à des CRM, des bases de données et des API de planification. Un assistant commercial peut rechercher l’historique contractuel d’un client, vérifier les créneaux disponibles et rédiger un e-mail de suivi en appelant successivement trois serveurs MCP distincts, le tout coordonné par un seul hôte IA au cours d’une même conversation.
Les flux de travail d’agents personnels combinent les trois primitives. Un assistant personnel lit votre boîte de réception comme Ressource, utilise un outil pour rechercher du contexte connexe dans vos notes et applique un modèle de Prompt afin de rédiger une réponse structurée, le tout dans un même flux piloté par l’IA qui couvre plusieurs sources de données sans exiger que l’utilisateur passe d’une application à l’autre.