Protocole MCP : de quoi s’agit-il et comment fonctionne ce levier d’amélioration des modèles d’IA ?

Découverts par le grand public avec ChatGPT, les grands modèles de langage (LLM) ont contribué à révolutionner les interactions entre les utilisateurs et les programmes d’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, l’IA n’est plus une notion vague cantonnée à un cercle restreint d’experts : chaque personne peut l’expérimenter directement en ouvrant une simple application sur le web et en tapant quelques phrases.

Mais aussi puissants soient-ils, les LLM présentent deux limites majeures : leurs connaissances sont limitées aux données utilisées pour les entraîner, et ils sont dans l’incapacité d’interagir avec le monde extérieur.

De fait, dans sa version « basique », un LLM n’a pas accès aux informations en temps réel et ne peut pas prendre en charge des actions toutes simples comme planifier une réunion ou mettre à jour un contact client dans un CRM.

C’est là que le MCP (Model Context Protocol) entre en jeu. Ce protocole agit à la manière d’une couche de standardisation permettant de donner aux applications d’intelligence artificielle les moyens de communiquer avec des services externes – outils, bases de données, modèles prédéfinis, etc.

Avec le MCP, les programmes d’IA peuvent ainsi dépasser les limites imposées par leur environnement d’entraînement, intégrer de nouvelles sources d’informations, et effectuer des tâches spécifiques pour les entreprises.

En bref, c’est la clé pour libérer le plein potentiel des algorithmes d’intelligence artificielle.

Dans cet article, nous vous proposons de partir à la découverte du protocole de contexte de modèle et de comprendre comment il transforme notre usage des outils d’IA.

Qu’est-ce que le protocole MCP ?

Créée par Anthropic, une entreprise d’IA fondée en 2021, MCP est une norme ouverte conçue pour standardiser la connexion entre les modèles d’intelligence artificielle et les outils externes. Par exemple : entre un LLM et une API.

Il faut comprendre qu’à l’origine, les LLM sont des systèmes fermés, piégés dans des silos d’information. Avant le protocole MCP, chaque nouvelle source de données nécessitait une implémentation spécifique, ce qui demandait d’importantes ressources et des efforts de mise à l’échelle. 

À ce titre, vous vous rappelez peut-être que les premières versions de ChatGPT étaient limitées aux connaissances incluses dans leur entraînement, et arrêtées à une date donnée.

À titre d’exemple, le GPT de 2022 ne pouvait pas citer le vainqueur de la Coupe du monde de football qui venait d’avoir lieu, ni indiquer la valeur du Bitcoin en temps réel.

Le MCP a changé la donne. Pour faire une analogie, ce protocole s’apparente à un câblage universel type USB-C permettant aux outils d’IA d’accéder à des services extérieurs à leur environnement, sans avoir besoin de créer une intégration sur mesure. Ce qui facilite grandement l’interopérabilité et la modularité.

Concrètement, cela ne signifie pas que le ChatGPT de 2026 est connecté à Internet, mais qu’il peut se brancher à des sources lui permettant d’accéder à des informations extérieures à son environnement.

Lancé en fin d’année 2024, le Model Context Protocol s’est rapidement imposé comme une norme essentielle, basée sur des concepts existants comme l’utilisation d’outils et l’appel de fonctions.

Une sorte de « langage » sécurisé et standardisé qui a transformé l’IA en un agent dynamique, capable d’entreprendre des actions autonomes (dans un cadre strictement contrôlé), de collecter des informations et d’accéder à des fonctionnalités indépendantes de son environnement d’entraînement.

Le fait qu’il s’agisse d’un protocole en open source a largement contribué à son succès.

Quelle est l’architecture du MCP ?

Pour fonctionner, le MCP s’appuie sur une architecture client-serveur dotée de plusieurs composants clés :

• L’hôte MCP, à savoir : une application alimentée par l’intelligence artificielle ayant besoin d’être connectée à des services externes. Il s’agit le plus souvent du point d’interaction de l’utilisateur, où l’hôte MCP utilise le LLM pour traiter les requêtes nécessitant une connexion.

Par exemple, une IA conversationnelle.

• Le client, situé dans l’hôte, aide l’application et le serveur MCP à communiquer entre eux : il joue le rôle de « traducteur ». Plus spécifiquement, il s’occupe de convertir les requêtes des utilisateurs dans un format structuré que le protocole est en capacité de traiter, et de vérifier que les réponses sont appropriées et pertinentes par rapport au contexte.
• Le serveur MCP désigne le service externe fournissant le contexte, les données, ou encore les capacités particulières à l’application IA. Pour ce faire, il expose les données via des ressources internes ou externes, des outils et des modèles ou workflows réutilisables. Il s’agit le plus souvent de dépôts GitHub disponibles dans divers langages de programmation (comme C#, Java, TypeScript, Python, etc.) donnant accès à des outils MCP.
• La couche de transport standardisée entre les clients et les serveurs (JSON-RPC 2.0), responsable de la conversion bidirectionnelle des messages. Deux méthodes coexistent : l’entrée/sortie standard (stdio) et les événements envoyés par le serveur (SSE). Cette couche garantit une communication fiable et sécurisée entre tous les composants.

(Source : IBM)

Comment fonctionne le Model Context Protocol ?

À ce stade, vous aurez compris le principe de base du MCP : permettre à un LLM de répondre à une requête ou d’accomplir une action en sollicitant l’aide de services externes.

À titre d’exemple, avec le protocole MCP, vous pouvez connecter un agent conversationnel IA à votre base de données, puis écrire un prompt de ce type : « Trouve le contrat signé avec le client X et envoie-le par email à telle personne des ressources humaines ».

Maintenant, il s’agit de comprendre comment ce protocole fonctionne dans le détail. À partir de cet exemple de prompt, voyons ce que fait précisément le MCP :

1. Le LLM se rend compte qu’il n’a pas accès aux informations demandées par lui-même. Il a recours au client MCP afin de trouver les outils disponibles sur les serveurs. En l’occurrence, pour le processus qui nous intéresse : database_query pour accéder aux contrats et email_sender pour transmettre le document souhaité.
2. Le LLM génère une requête structurée lui permettant de mobiliser ces outils, avant de l’envoyer au serveur approprié. Celui-ci la traduit en une requête SQL sécurisée de façon à interroger la base de données de l’organisation, puis récupère le contrat demandé qu’il met en forme pour l’envoyer au LLM.
3. Le LLM dispose du document souhaité. Dans un second temps, il appelle l’outil d’envoi d’email en lui communiquant deux informations : le contrat en question et l’adresse du destinataire au sein du service des ressources humaines. Le serveur MCP confirme la réalisation de l’action.
4. Le LLM vous indique qu’il a trouvé le contrat et qu’il l’a transmis au service concerné.

Bon à savoir

Il est commun d’associer le MCP et le RAG (Retrieval-Augmented Generation), deux systèmes permettant d’optimiser les LLM à l’aide de données externes, mais qui ne jouent pas le même rôle.

Le MCP est une infrastructure de connexion au contexte et aux outils, tandis que le RAG est une technique de récupération des connaissances qui recherche et utilise des informations pour créer du texte.

En pratique, le RAG recherche des documents pertinents, les injecte dans le prompt et laisse le modèle générer une réponse pertinente. Mais ce modèle se contente de lire du texte et n’effectue pas d’action : il peut, par exemple, collecter de l’information, mais pas la transmettre à un tiers.

Quels sont les avantages du protocole MCP ?

La vitesse avec laquelle le protocole MCP s’est déployé montre bien son utilité, notamment dans le cadre du développement et de l’implémentation d’applications alimentées par l’intelligence artificielle. Et pour cause : il rend les LLM plus fiables, plus polyvalents, et au final plus performants.

Mais, concrètement, que peut vous apporter le MCP appliqué à votre programme d’IA ? En voici les avantages les plus prégnants.

Minimiser les risques d’hallucination

C’est dans leur nature : les LLM (souvent les chatbots d’IA générative) ont tendance à inventer des faits et à générer des informations incorrectes, bien que plausibles de prime abord. Ce que l’on appelle communément des « hallucinations ».

Pourquoi ? Parce que ces modèles s’appuient initialement sur des données d’entraînement pour produire leurs réponses, et non sur des données en temps réel. N’oublions pas qu’ils sont probabilistes et qu’ils génèrent du texte en prédisant la suite de mots la plus vraisemblable, et non pas en « comprenant » les faits au sens strict.

Or les hallucinations des systèmes d’intelligence artificielle ne sont pas anodines. Au-delà de l’erreur technique, elles ont des répercussions directes sur l’activité et sur la réputation de l’entreprise – à laquelle le public pourrait reprocher de publier n’importe quoi, sans vérification préalable.

Le MCP minimise le risque d’hallucination en donnant aux grands modèles de langage des moyens d’accéder à des ressources externes fiables, ce qui contribue à améliorer la fiabilité de leurs réponses.

À titre d’exemple, une hallucination du type « Victor Hugo est mort au XXe siècle » est moins probable si le LLM peut interroger des bases de données plus complètes avant de formuler sa réponse.

Simplifier les connexions aux services externes

Avant l’avènement du Model Context Protocol, connecter un modèle d’IA à des services externes tenait de la gageure. Il fallait très souvent développer des méthodes propres à chaque fournisseur, ce qui posait tout un tas de soucis.

On parlait alors de « problème N x M ». En pratique, avec « N » modèles et « M » sources ou outils, sans norme standardisée, il était nécessaire de construire N x M intégrations… ce qui pouvait rapidement devenir difficile à gérer. Par exemple : connecter 3 modèles à 5 systèmes revenait à produire 15 intégrations.

Cette complexité s’effondre grâce au MCP qui permet de connecter les modèles et les sources avec un même « câblage » standardisé. Cette méthode simplifiée réduit les coûts de développement, accélère la création d’applications IA et contribue à créer un environnement interconnecté, plus fiable et performant.

Il est aussi plus facile de passer d’un fournisseur de LLM à un autre, d’ajouter de nouveaux outils ou de modifier des processus, sans modifications majeures à apporter.

Rendre l’application IA autonome

Le protocole MCP permet d’améliorer significativement les performances autant que l’utilité des applications IA, en leur donnant accès à de nouvelles données et à des fonctionnalités inédites.

Ainsi, les LLM ont la possibilité de se connecter à des outils et à des intégrations prêts à l’emploi – comme des environnements de développement ou des bases de données – afin d’interagir directement avec les processus métiers de l’entreprise.

C’est ce qui permet de transformer un agent conversationnel, épatant sur la forme mais peu pertinent sur le fond, en une application métier autonome capable de vous rendre quantité de services adaptés à vos besoins.

Conséquemment, vous avez la possibilité d’optimiser vos workflows en automatisant un plus grand nombre de tâches, tout en ayant l’assurance qu’elles seront correctement prises en charge.

Quels sont les cas d’utilisation réels de MCP ?

Alors, en pratique, que peut-on faire avec un protocole MCP ? Quelques exemples de tâches rendues possibles par cette technologie :

• La mise en place d’un chatbot de service client performant, capable d’accéder aux données du CRM, aux informations concernant les produits ou services, voire aux tickets ouverts par les clients – le tout en temps réel. L’aide apportée est ainsi contextuelle, donc plus précise et plus utile.
• L’utilisation d’un moteur de recherche efficace, l’IA pouvant partir en quête d’informations dans n’importe quelle base de données, bibliothèque documentaire ou plateforme de stockage sur le Cloud. En association avec un RAG, le MCP permet de créer un modèle gouverné d’une grande fiabilité.
• Le recours à un agent autonome susceptible de planifier des actions, de suivre des processus en plusieurs étapes, d’agir pour le compte des collaborateurs, et même de s’aligner sur les besoins évolutifs en exploitant les outils et les APIs. Par exemple, un agent métier peut consulter une commande, vérifier le statut d’une livraison, appliquer une règle et rédiger une réponse contextualisée à transmettre au client.

Il existe aussi des cas de figure dans lesquels le MCP n’est pas utile, par exemple pour alimenter un chatbot simple ou générer du texte sans réaliser d’action.

En d’autres termes, ce protocole est indispensable dès que l’IA doit sortir du cadre strict du prompt pour interagir avec des systèmes réels et évolutifs.

Comment sécuriser un protocole MCP ?

Cette interconnexion entre les LLM et les systèmes externes est certes salutaire, mais elle pose aussi d’importantes questions relatives à la sécurité.

En effet, dès lors que le protocole MCP permet d’accéder à des données et des services extérieurs à l’environnement spécifique de l’application IA, de nouveaux risques apparaissent que les utilisateurs doivent absolument avoir en tête afin de mieux s’en protéger.

Pour cela, plusieurs principes fondamentaux de sécurité ont été édictés :

• Le contrôle total de l’utilisateur sur le modèle. Il est indispensable que l’utilisateur garde une maîtrise complète des actions effectuées et des données collectées par le LLM via le protocole MCP. À ce titre, il faut bien comprendre que le modèle ne comprend pas l’intention réelle, n’assume aucune responsabilité et n’agit pas en fonction d’un contexte moral ou légal : l’utilisateur est le dernier détenteur de l’intention. Il doit donc avoir le contrôle des capacités, des actions, du contexte et du modèle. Sans ce garde-fou, c’est la porte ouverte à des risques d’injection indirecte de prompt, d’escalade silencieuse des privilèges et de décisions prises sans validation humaine.
• La confidentialité des données. Avant d’exposer les données personnelles des utilisateurs à des serveurs MCP, les hôtes doivent obtenir leur autorisation explicite. Par ailleurs, les informations sensibles doivent être protégées derrière des contrôles d’accès adaptés et des processus de chiffrement renforcés, afin d’éviter les partages accidentels, les fuites ou les vols. C’est d’autant plus important que les LLM traitent de gros volumes de données… et que le MCP n’intègre pas nativement des fonctionnalités d’authentification, d’autorisation ou de chiffrement, qu’il faut donc implémenter de manière spécifique.
• La sécurité des sorties. Les sorties des LLM issues des interactions avec le MCP peuvent avoir un impact majeur dans la mesure où elles déclenchent des décisions et des actions réelles. En ce sens, une sortie incorrecte, mal interprétée ou malveillante est susceptible de violer une règle légale, de déclencher une action ayant des conséquences coûteuses, d’exposer des données sensibles ou de mener à la suppression d’informations critiques. Par sécurité, le bon réflexe consiste à contraindre ce que le modèle peut produire (sorties structurées, choix fermés…), à valider chaque sortie avant exécution (en fonction des règles métier et des risques analysés) et de contrôler les interactions (scopes d’accès minimum, segmentation, accès temporaire).
• La sécurité de la chaîne d’approvisionnement. Ce que nous avons dit des sorties est vrai de la totalité de la chaîne d’approvisionnement : il faut s’assurer que tous les maillons de celle-ci soient parfaitement sécurisés (serveurs MCP, outils externes, etc.) pour éviter les résultats biaisés et les failles de sécurité. Une vérification régulière de l’activité des LLM et de leurs interactions avec les serveurs contribue à détecter les comportements inhabituels ou les potentielles utilisations abusives.

Seule l’application rigoureuse de ces principes permet aux utilisateurs d’exploiter pleinement la puissance du protocole MCP sans prêter le flanc à des risques majeurs de sécurité et de confidentialité des données.

Quel sera l’avenir du MCP ?

Le MCP est progressivement en train de transformer le paysage des applications IA, et constitue une approche évolutive (et incontournable) de l’intégration des outils et des services aux LLM.

Le fait que le protocole soit en open source permet aux développeurs de le faire évoluer et de l’adapter aux besoins naissants, avec une flexibilité essentielle dans un écosystème qui change à très grande vitesse.

L’avenir du Model Context Protocol se joue moins sur l’aspect technique que sur son rôle de brique structurante, en tant qu’infrastructure invisible dont les utilisateurs finaux ignorent l’existence mais qui se trouve forcément dans les coulisses des outils IA.

Il est donc amené à s’étendre et à devenir une clé de voûte de tout système basé sur l’intelligence artificielle… à condition que les agents créés par ce biais soient supervisés et contrôlés, plutôt que totalement autonomes et libres de leurs actions.