Glossaire · IT et systèmes
MCP (Model Context Protocol)
Un standard ouvert qui permet aux applications d'IA comme Claude, ChatGPT, Gemini ou votre propre agent IA de découvrir elles-mêmes quels outils un système propose, puis d'appeler ces outils. Un serveur MCP se place généralement au-dessus d'une API existante.
MCP signifie Model Context Protocol. C'est un standard ouvert qui définit comment une application d'IA communique avec d'autres logiciels. Pensez à Claude, ChatGPT, Gemini ou à un agent IAUne application d'IA qui ne se contente pas de répondre, mais qui avance elle-même par étapes pour mener une tâche à bien. Elle choisit les outils dont elle a besoin, les appelle, examine le résultat et décide de l'étape suivante. que vous faites développer vous-même. Grâce à MCP, une telle application demande d'abord à un système quels outils il propose, puis elle appelle l'un de ces outils avec les bonnes données. Techniquement, ces deux étapes s'appellent tools/list et tools/call.
MCP et API ne sont pas rivaux
Quand on lit à propos de MCP, on se demande souvent s'il remplace l'APIUne convention fixe qui permet à un logiciel de communiquer avec d'autres logiciels. Un programme envoie une requête via internet, l'autre renvoie des données structurées. Chaque appel a été écrit à l'avance par un développeur.. Ce n'est pas le cas. Un serveur MCP se place généralement au-dessus de votre API existante. L'API reste l'endroit où votre système met à disposition ses données et ses fonctions, et le serveur MCP les traduit sous une forme qu'un modèle d'IA comprend. La chaîne se présente ainsi : l'agent IA parle au serveur MCP, le serveur MCP appelle votre API, et votre API travaille avec les données de vos systèmes.
La différence tient à qui pose la question. Avec une API classique, un développeur écrit chaque appel à l'avance. Avec MCP, c'est le modèle d'IA qui décide sur le moment de quel outil il a besoin, sur la base de la description que le serveur fournit pour chaque outil.
À quoi veiller si vous faites développer un serveur MCP
Votre partenaire logiciel développe un serveur MCP pour vos systèmes, ou vous en recevez un avec un progiciel que vous utilisez déjà ? Ces quatre règles pratiques vous aident à poser les bonnes questions.
- Gardez l'authentification et la logique métier dans votre API. Le serveur MCP est une fine couche qui traduit. Qui peut voir quoi et quelles règles métier s'appliquent, comme les remises ou les validations, reste réglé à l'endroit où cela se fait déjà aujourd'hui.
- Créez un outil par tâche, pas un par endpoint (chaque point d'accès distinct de votre API). Un outil qui recherche les factures impayées d'un client est bien plus utile pour un modèle d'IA que dix appels techniques séparés qu'il doit enchaîner lui-même.
- Exposez moins. Chaque outil proposé par le serveur occupe de la place dans la mémoire de travail du modèle (le contexte) et coûte donc des tokens. Plus il y a d'outils, plus chaque question coûte cher et plus le risque est grand que le modèle choisisse le mauvais.
- Indiquez ce qui lit et ce qui écrit. Pour chaque outil, vous pouvez préciser s'il se contente de lire des données (readOnlyHint) ou s'il peut effacer ou écraser quelque chose (destructiveHint). L'application d'IA sait ainsi quand elle doit d'abord vous demander confirmation.
