Tu as probablement entendu « MCP » en lisant un article sur l’IA ou en entendant parler des personnes développant des IAs… Et tu t’es dit « mais c’est quoi exactement ? »
C’est une question légitime. Le terme s’est généralisé rapidement, mais les explications restent floues. Voyons ce qu’il en est vraiment.
C’est quoi, le MCP ?
MCP signifie Model Context Protocol. En français, c’est un protocole qui permet à une IA (Claude, ChatGPT, etc.) de communiquer avec tes outils et tes systèmes de manière standardisée.
Pense à ça comme une interface commune. Avant MCP, chaque plateforme d’IA avait sa propre manière de se connecter aux outils externes. OpenAI avait ses « plugins », Google avait ses extensions, Anthropic avait ses « tools ». Chacun réinventait la roue.
Avec MCP, il y a un seul standard que tout le monde reconnaît et utilise. Les développeurs créent une intégration MCP une fois, et elle fonctionne partout.
Concrètement, comment ça marche ?
Imaginons que tu utilises une IA pour analyser tes données de vente stockées dans une base de données. Sans MCP, l’IA ne peut pas y accéder — elle te demanderait simplement d’exporter les données et de les lui coller.
Avec MCP, l’IA peut faire une demande sécurisée à ta base de données : « Donne-moi les chiffres de vente du dernier trimestre. » Le MCP gère la communication entre l’IA et ton système. L’IA reçoit les données, les analyse, et te présente le résultat. Tout ça sans que tu aies à jouer l’intermédiaire.
L’élément clé : l’IA ne se connecte jamais directement à ton système. C’est le MCP qui fait passer les messages de manière contrôlée et sécurisée.
À quoi ça sert vraiment ?
Deux applications principales.
Créer des agents IA autonomes.
Un agent IA n’est pas juste un chatbot qui discute. C’est une IA capable de faire des choses : récupérer des données, les analyser, modifier des documents, envoyer des notifications. MCP est ce qui permet à ces agents de vraiment agir, au lieu de simplement donner des conseils.
Simplifier les intégrations.
Avant, connecter une IA à 10 outils différents signifiait créer 10 intégrations personnalisées. Maintenant, grâce à MCP, on établit une connexion standardisée une seule fois, et elle marche partout. C’est un gain de temps énorme pour les équipes qui développent des solutions IA.
Pourquoi c’est devenu un standard ?
Parce que ça résout un vrai problème. Les entreprises avaient besoin d’une manière commune de brancher des IA à leurs systèmes, sans créer une intégration différente pour chaque cas. Le MCP offre cette standardisation.
Du coup, tout le monde en parle maintenant. C’est devenu la manière attendue de faire les choses.
⚠️ Attention à la sécurité
C’est important : quand tu utilises MCP, l’IA obtient des permissions sur tes systèmes. Elle peut lire tes fichiers, modifier tes données, envoyer des messages. C’est ce qui la rend puissante, mais c’est aussi ce qui nécessite de la prudence.
Le MCP lui-même n’est pas dangereux — c’est un protocole neutre. Mais mal l’utiliser peut l’être. Si tu configures une intégration MCP, assure-toi que l’IA ne peut accéder que aux données dont elle a besoin, pas à tes informations sensibles ou critiques.
Teste sur des données non-sensibles avant de l’utiliser sur du contenu réel. Et vérifie que l’intégration que tu utilises gère correctement les autorisations et les secrets (codes d’accès, tokens, etc.).
À retenir
Le MCP est un standard qui permet aux IA de communiquer avec tes systèmes de manière sécurisée et uniforme. C’est ce qui rend possible les agents IA vraiment utiles, et ça simplifie le travail des développeurs.
Ça ne change rien à la manière dont tu utilises une IA, mais ça change tout à ce qu’une IA peut faire pour toi. Et maintenant tu sais pourquoi tout le monde en parle.