Qu'est-ce qu'un protocole de contexte de modèle (MCP) ? Un guide simple pour les développeurs et les équipes d'IA.

Avez-vous déjà eu l’impression que votre modèle d’IA était intelligent, mais oublieux ?

Il:

• Répond aux questions
• Écrit du code
• Il résume les données… mais passe complètement à côté de la situation dans son ensemble. 

Aucun souvenir des discussions passées, aucune connaissance des objectifs du projet et aucune capacité à s'en tenir à vos instructions personnalisées.

Plus de 70% de développeurs affirment que l’un de leurs plus grands défis avec les grands modèles de langage est de maintenir un contexte cohérent entre les tâches.

C'est là qu'intervient le protocole de contexte de modèle (MCP).

Dans ce guide simple, nous expliquerons : 

• Qu'est-ce que le MCP anthropique ?
• Pourquoi c'est important dans le monde de l'IA en constante évolution d'aujourd'hui
• Comment il aide les développeurs et les organisations à créer des modèles plus sensibles au contexte, plus flexibles et plus efficaces, sans les maux de tête techniques.

Que vous soyez nouveau dans l'IA ou que vous travailliez sur votre prochain grand produit, cet article vous aidera à comprendre Claude MCP d'une manière qui fonctionne parfaitement.

Qu'est-ce que Claude MCP et pourquoi cela pourrait être le mouvement de pouvoir le plus sous-estimé de l'IA

Les gens font des choses folles avec MCP en ce moment.
Un développeur a demandé à Claude de générer de l'art 3D dans Blender, en utilisant uniquement des vibrations et un minimum d'invites.

Mais qu'est-ce que le MCP exactement ?

MCP est un protocole ouvert qui change la façon dont les applications fournissent du contexte aux LLM.

Considérez-le comme un port universel, permettant aux modèles d’IA de se connecter et de se connecter à n’importe quelle source, outil ou application sans code personnalisé.

Avant MCP, chaque outil d'IA devait coder en dur les connexions individuelles à chaque service. C'était compliqué, manuel et chronophage.

Maintenant?
Avec MCP, vous pouvez lier des agents comme Claude ou Windsurf à Slack, GitHub ou même à des fichiers locaux, en utilisant une interface unique et standardisée.

Plus besoin de créer de nouveaux connecteurs API pour chaque intégration.

L’ère de l’IA Plug and Play est officiellement arrivée.

Considérez-le comme un pont, connectant de manière transparente Claude aux outils en temps réel, aux API, aux fichiers locaux et à pratiquement toutes les sources de données souhaitées.

Alors… que pouvez-vous réellement en faire ?

Prenons quelques exemples concrets :

• Pietro Schirano a créé un serveur qui se connecte à l'API d'EverArt AI, permettant à Claude de générer des images à la demande.
• Alex Albert, responsable des relations avec Claude chez Anthropic, a donné à Claude un accès à Internet en le connectant à l'API de Brave Search.
  

Si vous pensez : « Attendez, ChatGPT ne fait-il pas déjà cela avec Bing et DALL·E ? » — vous avez raison.

Mais c'est là que le MCP de Claude prend le dessus :

Pourquoi MCP > Le reste

Contrairement aux intégrations codées en dur et spécifiques à la plate-forme, MCP est ouvert et flexible.
Il est construit sur une architecture client-serveur, ce qui signifie :

• Clients = outils comme Claude Desktop, IDE ou applications basées sur l'IA
• Serveurs = adaptateurs légers qui exposent vos sources de données
  

Ces sources peuvent être :

• À distance (par exemple, API pour GitHub, Slack, etc.)
• Ou local (comme vos fichiers système, dossiers et bases de données)
  

C'est exactement ce qu'a fait Pietro : il a donné à Claude la possibilité de créer et d'interagir avec des fichiers locaux. Ce n'est plus seulement en lecture seule. 

Il peut construire des choses, stocker des choses et travailler avec elles plus tard.
C'est une autonomie sérieuse.

Mais le MCP est-il simplement une chose anthropique ?

Anthropic a introduit MCP, mais son avenir est encore en cours de développement.

Bien qu'il soit positionné comme une norme ouverte, il n'est pas clair s'il restera axé sur l'anthropologie ou s'il évoluera vers un protocole multiplateforme largement adopté dans l'écosystème de l'IA.

Cela sera crucial.

Si le MCP devient le format universel pour le partage de contexte de l’IA, il pourrait façonner la manière dont les modèles et les outils collaborent, entre les entreprises, les clouds et les cas d’utilisation.

L'essentiel ?

MCP est une passerelle contextuelle complète, transformant Claude en un assistant pratique capable d'accéder à vos outils, vos données et vos flux de travail, sans aucun lien avec un fournisseur.

MCP est une nouvelle façon de fournir aux modèles d’IA tout ce dont ils ont besoin pour faire leur travail correctement, dans un format propre, reproductible et flexible.

Un peu comme emballer un déjeuner scolaire avec des étiquettes :
« Sandwich = pour le déjeuner. 

Jus = pour une pause. 

Pomme = collation.

Il n'y a donc aucune confusion : MCP élimine ainsi toute confusion des tâches d'IA.

Pourquoi le MCP était-il nécessaire ? Un bref aperçu de son histoire.

Revenons un peu en arrière.

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT sont excellents dans un domaine : prédire le mot suivant. 

C'est vraiment ça.

Par exemple, si vous dites « My Big Fat Greek… », le LLM pourrait deviner « Wedding » en fonction de toutes les données sur lesquelles il a été formé. 

C'est intelligent, mais seulement dans un sens très restreint. 

À eux seuls, les LLM ne font pas grand-chose. 

Ils ne peuvent pas naviguer sur Internet, mettre à jour votre calendrier ou lire vos e-mails. 

Ils génèrent simplement du texte.

La prochaine étape logique était donc : et si nous donnions des outils aux LLM ?

C'est là que les choses sont devenues intéressantes.

Les développeurs ont commencé à connecter les LLM à des outils et services externes, tels que :

• Moteurs de recherche
• Clients de messagerie
• bases de données
• Apis. 

Pensez-y comme si vous donniez des bras et des jambes à votre chatbot. 

Il pourrait désormais faire des choses comme :

• Récupérer des informations en temps réel (comme le fait Perplexity)
• Déclencher des actions via Zapier
• Mettez à jour automatiquement une feuille de calcul lorsque vous recevez un e-mail.

Désormais, les LLM faisaient bien plus que simplement discuter. 

Ils passaient à l’action.

Mais… voici le problème.

Chaque outil parle sa propre langue.

Une API ressemble à l'anglais, une autre à l'espagnol et une troisième pourrait tout aussi bien être japonaise. 

• Il a fallu écrire un tas de code pour tout assembler. 
• Déboguer. 
• Maintenez-le. 

Et si même un seul service changeait son API ? 

Tout pourrait se briser.

C’est pourquoi nous n’avons toujours pas d’assistant IA de type Jarvis. 

Non pas parce que les LLM ne sont pas puissants, mais 

car connecter tous ces outils ensemble est un processus désordonné et fragile.

C'est à ce moment-là que le protocole de contexte modèle (MCP) est entré en scène. 

L'aube du MCP anthropique

C'est là qu'intervient le protocole de contexte de modèle (MCP).

Considérez-le comme un traducteur universel entre votre LLM et tous les outils et services externes avec lesquels il doit fonctionner.

Au lieu de parler 10 langages API différents, MCP crée un langage commun. 

Il se situe entre votre LLM et les outils, garantissant que les deux parties se comprennent, même si les choses changent d'un côté.

Ainsi, lorsque vous dites : « Hé IA, crée une nouvelle entrée dans ma base de données Supabase », le LLM sait exactement quoi faire, car MCP gère le comment.

Considérez-le comme ce que les API REST ont fait pour les services Web : créer une norme commune que tout le monde peut suivre.

Avec MCP, les développeurs peuvent enfin créer des assistants plus intelligents et plus performants qui ne tombent pas en panne lorsqu'une seule API change. 

Ce n’est pas de la magie ou une théorie complexe, c’est juste une couche indispensable qui apporte de l’ordre au chaos.

En bref?
LLM → LLM + Outils → LLM + Outils + MCP (la colle qui fait que tout fonctionne).

Pourquoi le MCP est-il important ?

Soyons réalistes, travailler avec des modèles d’IA aujourd’hui, c’est un peu comme assembler une fusée avec du ruban adhésif et espérer qu’elle vole.

Chaque fois que les développeurs veulent que leur IA fasse quelque chose, comme :

• Envoyer un e-mail
• Rechercher sur le Web
• Extraire des données d’une feuille de calcul : ils doivent assembler manuellement différents outils et répéter le même contexte encore et encore.

C'est là que MCP intervient comme une bouffée d'air frais.

Considérez MCP comme des blocs LEGO pour l’IA

Au lieu d’écrire des instructions longues et compliquées à chaque fois…

« Dis donc, IA, tu réponds à un client. Sois polie. Utilise ces données. N'oublie pas le ton. 

Oh, et ajoutez le nom d'utilisateur ici. L'outil dont vous aurez besoin est là-bas…

Vous créez maintenant des petits blocs d’instructions réutilisables et propres.

Ainsi, au lieu de réinventer la roue à chaque fois, vous insérez simplement les bons blocs.

Avant vs Après : La vie sans MCP vs. Avec MCP

Sans MCP	Avec MCP
Des invites longues et désordonnées avec des informations répétées à chaque fois	Des invites propres et modulaires utilisant des blocs de contexte réutilisables
Chaque outil/API est intégré manuellement, souvent avec des formats différents	Les outils se connectent via une interface unifiée et standard
Si l'API est mise à jour, tout peut se casser — et vous commencez à déboguer	MCP gère les changements de manière plus élégante, réduisant ainsi les risques de casse
Changement de ton ou d'objectifs ? Vous devez réécrire plusieurs sujets.	Modifiez-le une fois dans la couche MCP et il se met à jour partout
Les développeurs passent plus de temps à installer des systèmes avec du ruban adhésif qu'à créer de nouvelles fonctionnalités	Les développeurs se concentrent sur la logique et la créativité, pas sur le code de collage
La mise à l'échelle est frustrante et sujette aux erreurs	La mise à l'échelle est plus simple, plus cohérente et plus flexible
Cela ressemble à une solution de contournement bidon	On a l'impression d'avoir un système propre et évolutif

Standardisé = Sans stress

MCP est fondamentalement un langage universel entre les modèles d’IA et les outils qu’ils doivent utiliser.

Ce n’est pas sorcier, c’est juste une bonne architecture.

Pense:

• Développement plus propre (moins de ruban adhésif, plus de logique)
• Moins de bugs lorsque les API changent
• Des expériences plus rapides et une mise à l'échelle plus facile
• Un véritable pas en avant vers la création d'assistants IA utiles, et pas seulement de chatbots qui semblent intelligents
  

Qu'est-ce que cela signifie? 

Si vous souhaitez un jour créer quelque chose comme Jarvis d’Iron Man, vous avez besoin d’une IA qui comprend le contexte comme le font les humains — sans tout répéter 10 fois ou se casser toutes les deux semaines.

MCP est ce chaînon manquant.

Pas sophistiqué. Juste intelligent.

Le type de norme que les développeurs adorent — et dont l’IA a désespérément besoin.

Comment fonctionne le MCP 

Imaginez que vous apprenez à quelqu’un à préparer votre sandwich préféré.

Au lieu de tout répéter à chaque fois, comme :

• Quel pain utiliser
• Quelle quantité de mayonnaise
• Quel type de garniture
• Que ce soit pour le couper en diagonale ou non, il suffit de leur remettre un petit manuel d'instructions. 

Et si jamais vous aviez envie de passer du poulet au thon ? 

Vous ne mettez à jour qu'une seule section du manuel.

C'est exactement ainsi que MCP fonctionne pour l'IA.

Source de l'image : The New Stack

Décomposons-le :

• Vous créez de petits morceaux de contexte réutilisables.
  Pense:
  • Ton : L’IA doit-elle paraître amicale ou formelle ?
  • Informations utilisateur : Qui demande ? Que veulent-ils ?
  • Objectif : Générons-nous un e-mail, un blog ou écrivons-nous du code ?
    
• Ces morceaux sont comme des blocs LEGO.
  Vous pouvez les empiler, les échanger ou les réutiliser dans différentes tâches.
  
• Au lieu de regrouper toutes les informations dans une seule invite désordonnée, l’IA reçoit un ensemble d’instructions claires et structurées, personnalisées et faciles à comprendre.
  

Alors en bref ?
MCP vous aide à parler à l'IA comme un pro, sans vous répéter, sans rien casser et sans perdre la tête à chaque fois que quelque chose change.

Qui bénéficie du MCP

MCP n’est pas simplement un autre acronyme fantaisiste. 

C'est une solution pratique qui aide beaucoup de personnes différentes, en particulier celles qui construisent avec l'IA.

Voyons qui en profite le plus :

1. Développeurs créant des applications d'IA :

Avant MCP, l’intégration de l’IA avec différents outils (comme des API, des bases de données ou des fichiers) impliquait souvent d’écrire du code personnalisé encore et encore. 

C'était répétitif et frustrant.

Avec MCP, il existe enfin un moyen cohérent de connecter des modèles comme Claude à des outils externes, sans avoir à les réinventer à chaque fois. 

Cela permet de gagner du temps, de réduire les erreurs et de rendre le développement plus propre et plus évolutif.

2. Entreprises formant ou perfectionnant des modèles :

Si vous travaillez à créer un modèle d'IA plus adapté à votre entreprise (par exemple, pour qu'il paraisse plus professionnel, plus décontracté ou plus adapté à votre marque), le contexte est important. 

Beaucoup.

MCP aide à normaliser ce contexte dans tous les cas d’utilisation. 

Au lieu de modifier manuellement chaque invite, les équipes peuvent créer des modules réutilisables tels que « ton », « informations utilisateur » ou « objectif de tâche ».

Cela facilite le réglage fin et rend les résultats plus fiables.

3. Équipes créant des expériences d'IA personnalisées :

Du point de vue de l’expérience utilisateur, MCP change la donne. 

Que vous créiez un chatbot pour un site de vente au détail ou un assistant de productivité, différents utilisateurs ont besoin de tons, d'objectifs et de préférences différents.

Avec MCP, tout devient modulaire. Vous pouvez intervertir les éléments selon le contexte de l'utilisateur, comme des blocs de construction, sans toucher à la logique de base. 

Cela donne à l’IA une sensation véritablement personnalisée, sans complexité supplémentaire.

Exemple concret : de la « configuration manuelle » au « contrôle modulaire »

Un développeur a expliqué comment il construisait une IA d'éditeur de code. 

Dans l’ancienne configuration, ils devaient télécharger manuellement les fichiers de code et guider le modèle étape par étape. 

C'était lent et cela a brûlé des jetons.

Ensuite, ils ont essayé le MCP.

Ils ont donné à Claude accès à GitHub et aux fichiers locaux à l'aide d'une configuration simple. 

Maintenant, Claude pouvait :

• Lire le code directement
• Suggérer des modifications
• Analysez le code — le tout sans répéter les instructions ni télécharger à nouveau les fichiers.

Selon leurs propres termes, « c’était comme donner à Claude un clavier et une souris. »

Soudain, au lieu de passer du temps à corriger le contexte ou à gérer des fichiers, ils pouvaient se concentrer sur ce qui comptait vraiment : créer de meilleures expériences d’IA.

Cas d'utilisation réels partagés sur Internet

Cas d'utilisation	Ce qui s'est passé
Vérificateur de domaine	Claude a filtré les suggestions de noms de domaine par disponibilité via un outil MCP.
Éditeur de code	Un utilisateur a donné accès à Claude à un environnement de code complet. Il pouvait lire, écrire et même analyser du code.
Générateur de tableaux de bord	J'ai connecté Claude à Grafana. Après quelques ajustements, Claude a commencé à créer des tableaux de bord de manière autonome.
Accès GitHub	Avec un jeton + MCP, Claude a géré le code à l'intérieur de vrais dépôts GitHub.
Google Sheets	Au lieu de passer par des formules, vous dites simplement ce que vous voulez et Claude gère la logique.

En bref:

Que vous soyez développeur, chercheur ou équipe produit, MCP vous aide à créer une IA plus intelligente, plus rapide et plus personnalisée.

Non pas en ajoutant plus de complexité, mais en organisant enfin le chaos.

Que dit Internet à propos du MCP ?

Le monde de l’IA est en effervescence, et pour une bonne raison.

MCP (Model Context Protocol) donne à Claude de sérieux super pouvoirs, et les développeurs adorent ça. 

Mais comme toute nouveauté, tout n’est pas rose (pour l’instant).

Décomposons-le.

Ce que les gens aiment chez Anthropic MCP

1. Intégration standardisée :

Avant : vous deviez écrire du code personnalisé chaque fois que vous vouliez que l’IA fonctionne avec des outils ou des données.

Désormais avec MCP : il existe un moyen standard et plug-and-play de connecter Claude à n'importe quoi : fichiers, API, navigateurs, bases de données… plus besoin de réinventer la roue.

2. Claude obtient « les mains » : 

MCP permet à Claude de lire, d'écrire et d'agir dans des outils externes.
Exemples réels partagés par les gens :

• Claude lit et édite du code GitHub
• Lecture et écriture de fichiers locaux
• Interagir avec Google Drive, les bases de données, Slack, etc.
  

En fait, Claude ne se contente plus de bavarder. C'est comme s'il avait maintenant des bras et un clavier.

3. Plus de téléchargements manuels :

Au lieu de glisser-déposer des fichiers dans le chat, Claude peut accéder directement aux fichiers de votre système.

Aucun téléchargement. Aucun jeton supplémentaire. Un accès fluide et transparent.

4. Gain de temps (et de jetons) :

MCP évite toutes les solutions de contournement lourdes en jetons, comme le téléchargement de fichiers ou l’utilisation d’« artefacts ».
Résultat ? Des réponses plus rapides et moins de jetons brûlés.

5. Open Source et extensible :

Tout le monde peut construire sur la base de MCP.
Les gens l'ont déjà connecté à :

• Notion
• Grafana
• GitHub
• PostgreSQL
• Google Maps et plus encore.

Et comme il s’agit d’un protocole ouvert, vous n’êtes pas enfermé dans l’écosystème d’une seule entreprise.

6. Alimente les agents IA autonomes :

Avec MCP, Claude ne se contente pas de réagir : il peut prendre des initiatives.
Ça peut:

• Conserver le contexte entre les outils
• Agir seul
• Gérez des tâches en plusieurs étapes comme un mini chef de projet
  

7. Comme un App Store pour l'IA :

Certains disent que c'est comme donner à Claude un téléphone avec accès à des applications et à Internet.
Vous dites ce que vous voulez et il sait quel « outil » (application) utiliser en coulisses.

Ce sur quoi les gens sont incertains ou critiques

1. Cela semble un peu abstrait :

De nombreux utilisateurs disent que MCP est difficile à comprendre, jusqu'à ce que vous l'essayiez vous-même ou que vous regardiez une démo.

C'est puissant, mais pas toujours adapté aux débutants.

2. La vitesse n’est pas toujours excellente :

Certains ont remarqué que MCP peut être plus lent que d'autres outils comme les fonctions d'OpenAI ou les appels HTTP de Perplexity. 

Surtout lorsque vous utilisez des API comme Brave Search.

3. Ce n'est pas encore courant :

Malgré tout le buzz, le MCP n’est pas encore largement adopté.
Les gens attendent davantage d’outils tiers, d’interfaces et de fonctionnalités créées par la communauté.

4. Fonctionne mieux avec les modèles haut de gamme :

Si vous utilisez Claude Opus, MCP brille.
Mais sur les modèles plus légers, l'expérience pourrait être plus limitée.

Réflexions finales

MCP, c’est comme donner à Claude une boîte à outils universelle et des instructions claires sur la façon de l’utiliser.
Il ne s'agit plus seulement de répondre à des questions, mais d'accomplir son travail.

Si vous aimez les outils d'IA ou la création d'assistants intelligents, MCP est certainement quelque chose à surveiller.

Conclusion

Le protocole de contexte de modèle (MCP) peut sembler n'être qu'un autre acronyme dans le monde de l'IA, mais comme vous l'avez vu, il s'agit en réalité d'un changement radical.

Cela simplifie le travail avec de grands modèles de langage, rendant votre IA plus intelligente, plus cohérente et beaucoup plus facile à utiliser.

Que vous soyez un développeur solo ou que vous fassiez partie d'une équipe d'IA en pleine croissance, Claude MCP vous aide à arrêter de vous répéter, à arrêter de coller des outils ensemble et à commencer à créer des expériences réelles et évolutives.

Alors, la prochaine fois que votre IA oublie la vue d'ensemble – ou tombe en panne suite à un changement – rappelez-vous simplement : ce n'est pas la faute du modèle, mais du contexte manquant.

Et maintenant, vous savez comment résoudre ce problème.

Avec Anthropic MCP, vous ne donnez pas seulement des instructions : vous donnez à votre IA le manuel de jeu.