Qu’est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

Pourquoi le MCP change tout pour l’IA, imaginez que vous utilisez Claude, ChatGPT ou un autre assistant IA, et qu’à chaque nouvelle conversation, vous deviez lui réexpliquer où se trouvent vos fichiers, comment accéder à votre base de données, ou lui redonner le contexte de vos projets. Frustrant, non ?

C’est exactement le problème que résout le Model Context Protocol (MCP). Lancé par Anthropic fin 2024, ce protocole open source permet enfin aux intelligences artificielles de se connecter de manière standardisée à vos outils, données et systèmes.

Dans ce tutoriel, je vais vous expliquer concrètement ce qu’est le MCP, comment il fonctionne, et surtout comment vous pouvez l’utiliser dès aujourd’hui.

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Qu’est-ce que le Model Context Protocol exactement ?

La définition simple

Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui définit comment les modèles d’IA peuvent se connecter aux sources de données externes de manière sécurisée et standardisée.

Pensez-y comme à l’USB de l’intelligence artificielle : avant l’USB, chaque appareil avait son propre connecteur. Aujourd’hui, un seul standard permet de tout brancher. Le MCP fait la même chose pour connecter les IA à vos outils.

Le problème qu’il résout

Avant le MCP, chaque développeur devait créer des connexions sur mesure pour chaque combinaison IA + outil. Vous vouliez connecter Claude à Google Drive ? Il fallait coder une intégration spécifique. Recommencer pour Notion. Puis pour votre CRM. Puis pour chaque nouvel outil…

Résultat : un écosystème fragmenté, des efforts dupliqués, et des intégrations de qualité inégale.

La solution apportée

Avec le MCP, un seul “serveur” MCP suffit. Une fois qu’un outil est compatible MCP, il fonctionne avec tous les clients IA qui supportent le protocole. Un développeur crée une connexion pour Slack ? Elle marche immédiatement avec Claude, et potentiellement avec tous les autres assistants compatibles MCP.

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Comment fonctionne le MCP ? L’architecture expliquée simplement

Les trois composants clés

Le MCP repose sur une architecture client-serveur simple :

1. Les hôtes MCP (MCP Hosts)
Ce sont les applications qui intègrent des modèles d’IA. Par exemple : Claude Desktop, les IDEs comme VS Code, ou vos propres applications utilisant des IA.

2. Les clients MCP (MCP Clients)
Intégrés dans les hôtes, ils maintiennent des connexions 1:1 avec les serveurs. Un hôte peut avoir plusieurs clients pour se connecter à différents serveurs simultanément.

3. Les serveurs MCP (MCP Servers)
Ce sont des programmes légers qui exposent des capacités spécifiques : accès à des fichiers, connexion à une base de données, appels d’API, etc. Chaque serveur expose un ensemble de “ressources”, “outils” ou “prompts” que l’IA peut utiliser.

Un exemple concret de flux

Prenons un cas d’usage réel :

1. Vous demandez à Claude : “Résume-moi tous mes emails non lus de cette semaine”
2. Le client MCP de Claude se connecte au serveur MCP Gmail
3. Le serveur récupère vos emails via l’API Gmail
4. Les données sont transmises à Claude dans un format standardisé
5. Claude analyse et vous fournit le résumé demandé

Tout cela se passe en arrière-plan, de manière sécurisée, sans que vous ayez à copier-coller quoi que ce soit.

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Les capacités principales du MCP

1. Resources (Ressources)

Les ressources sont des données que l’IA peut lire. Par exemple :

• Le contenu d’un fichier
• Les données d’une base
• Le contenu d’une page web

Exemple concret : Un serveur MCP connecté à votre base de données PostgreSQL expose vos tables comme des ressources. Claude peut alors interroger directement votre base pour répondre à vos questions métier.

2. Tools (Outils)

Les outils permettent à l’IA d’effectuer des actions. C’est la différence entre lire et écrire.

Exemples d’outils :

• Créer un ticket dans votre système de support
• Envoyer un email
• Modifier un fichier
• Lancer une requête API

Cas d’usage réel : Vous demandez à Claude de créer automatiquement une tâche dans votre outil de gestion de projet avec les détails d’une conversation. Le serveur MCP expose un outil “créer_tâche” que Claude appelle avec les bons paramètres.

3. Prompts (Modèles de prompts)

Les prompts sont des modèles réutilisables d’instructions pour l’IA, avec des paramètres variables.

Exemple : Un serveur MCP “Analyse de code” pourrait exposer un prompt “révision_code” avec des paramètres comme le langage, le niveau de détail souhaité, etc.

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Exemples pratiques d’utilisation du MCP

Exemple 1 : Développeur utilisant Claude Desktop

Contexte : Marie est développeuse et utilise Claude Desktop pour l’aider dans son travail quotidien.

Configuration MCP :

• Serveur MCP “filesystem” : accès à ses fichiers de code
• Serveur MCP “git” : accès à son historique Git
• Serveur MCP “PostgreSQL” : accès à sa base de données de dev

Utilisation :
Marie peut maintenant demander : “Affiche-moi tous les fichiers modifiés cette semaine dans le dossier /api et explique-moi les changements majeurs”

Claude accède directement à Git via MCP, analyse les commits, lit les fichiers concernés, et fournit une synthèse détaillée. Tout ça sans que Marie ne copie-colle une seule ligne de code.

Exemple 2 : Chef de projet avec accès multi-outils

Configuration :

• Serveur MCP “Slack” : messages des équipes
• Serveur MCP “Google Drive” : documents de projet
• Serveur MCP “Jira” : tickets et sprints

Utilisation :
“Crée-moi un rapport hebdomadaire avec l’état d’avancement du projet, les bloqueurs remontés sur Slack, et les tickets en retard sur Jira”

Claude compile automatiquement les informations depuis les trois sources et génère un rapport structuré.

Exemple 3 : Analyste data avec connexion base de données

Configuration :

• Serveur MCP “BigQuery” : entrepôt de données
• Serveur MCP “Google Sheets” : tableaux d’analyse

Utilisation :
“Analyse les ventes du dernier trimestre par région et crée un graphique dans mon Google Sheet ‘Reporting Q1′”

Claude interroge BigQuery, analyse les données, génère les insights, et met à jour automatiquement le spreadsheet.

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Comment commencer avec le MCP ?

Prérequis techniques

Pour utiliser le MCP, vous avez besoin de :

• Une application compatible (comme Claude Desktop)
• Python 3.10+ ou Node.js 18+ (selon le serveur MCP)
• Des compétences de base en ligne de commande

Installation de Claude Desktop (la méthode la plus simple)

Claude Desktop est actuellement l’un des moyens les plus accessibles d’utiliser le MCP.

Étape 1 : Téléchargez Claude Desktop depuis le site d’Anthropic

Étape 2 : Installez un serveur MCP. Par exemple, le serveur filesystem :

# Via pip
pip install mcp-server-filesystem

Étape 3 : Configurez Claude Desktop en modifiant le fichier de configuration :

Sur macOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Sur Windows : %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "mcp-server-filesystem",
      "args": ["/Users/votre-nom/Documents"]
    }
  }
}

Étape 4 : Redémarrez Claude Desktop. Vous verrez une icône de connexion indiquant que le serveur MCP est actif !

Serveurs MCP disponibles

La communauté a déjà créé de nombreux serveurs MCP :

Serveurs officiels Anthropic :

• Filesystem (accès aux fichiers)
• PostgreSQL (bases de données)
• GitHub (repos et issues)
• Slack (messages et canaux)
• Google Drive (documents)

Serveurs communautaires :

• Notion
• Airtable
• MongoDB
• AWS S3
• Et des dizaines d’autres sur le dépôt GitHub d’Anthropic

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Créer son propre serveur MCP

Pourquoi créer un serveur personnalisé ?

Vous pourriez vouloir créer votre propre serveur MCP pour :

• Connecter un outil interne de votre entreprise
• Créer une intégration spécifique à votre workflow
• Partager une connexion utile avec la communauté

Structure de base d’un serveur MCP

Voici un exemple minimaliste en Python :

from mcp.server import Server
from mcp.types import Resource, Tool

server = Server("mon-serveur-perso")

@server.list_resources()
async def list_resources():
    return [
        Resource(
            uri="data://ma-ressource",
            name="Ma première ressource",
            mimeType="text/plain"
        )
    ]

@server.read_resource()
async def read_resource(uri: str):
    if uri == "data://ma-ressource":
        return "Contenu de ma ressource"

La documentation complète est disponible sur le dépôt GitHub du MCP.

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Sécurité et bonnes pratiques

Contrôle des accès

Le MCP intègre nativement des mécanismes de sécurité :

1. Principe du moindre privilège : Donnez à chaque serveur MCP uniquement l’accès nécessaire
2. Validation des actions : L’utilisateur peut configurer des confirmations pour les actions sensibles
3. Isolation : Chaque serveur MCP s’exécute dans son propre processus

Recommandations

• Ne partagez jamais vos clés API dans la configuration MCP
• Utilisez des variables d’environnement pour les secrets
• Testez en environnement de dev avant la production
• Limitez les répertoires accessibles aux serveurs filesystem
• Activez les logs pour auditer les accès

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MCP vs autres solutions

MCP vs API traditionnelles

APIs traditionnelles :

• Chaque intégration est codée spécifiquement
• L’IA ne peut pas les utiliser directement
• Nécessite du code intermédiaire

MCP :

• Standard unifié pour toutes les connexions
• L’IA utilise les outils directement
• Configuration plutôt que code

MCP vs LangChain/LlamaIndex

Ces frameworks restent utiles pour orchestrer des workflows IA complexes, mais le MCP se concentre sur la standardisation de la connexion aux données.

Vous pouvez d’ailleurs utiliser MCP avec LangChain pour bénéficier du meilleur des deux mondes.

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L’avenir du MCP

Adoption croissante

Depuis son lancement fin 2024, le MCP connaît une adoption rapide :

• Des dizaines de serveurs communautaires créés
• Support ajouté dans plusieurs outils de développement
• Intérêt croissant des entreprises pour des intégrations standardisées

Évolutions attendues

• Support dans d’autres clients IA majeurs
• Bibliothèques dans plus de langages (Go, Rust, Java…)
• Serveurs MCP pour les outils d’entreprise populaires
• Écosystème de serveurs certifiés et sécurisés

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Conclusion : Devez-vous adopter le MCP ?

Le Model Context Protocol représente une avancée majeure dans l’écosystème de l’IA. Si vous :

• ✅ Utilisez régulièrement des assistants IA dans votre travail
• ✅ Avez besoin de connecter l’IA à vos outils et données
• ✅ Voulez automatiser des workflows répétitifs
• ✅ Cherchez à standardiser vos intégrations IA

Alors oui, le MCP mérite votre attention dès maintenant.

Commencez simplement avec Claude Desktop et un ou deux serveurs MCP. Testez sur des cas d’usage non critiques. Une fois à l’aise, vous pourrez progressivement étendre l’utilisation et même créer vos propres serveurs.

Le MCP n’est qu’à ses débuts, mais il pose les fondations d’un écosystème d’IA plus ouvert, plus interopérable, et plus puissant.

Prêt à commencer ? Téléchargez Claude Desktop et installez votre premier serveur MCP dès aujourd’hui !

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FAQ : Vos questions sur le MCP

Ressources pour aller plus loin

• Documentation officielle MCP
• Dépôt GitHub Anthropic Quickstarts
• Spécification complète du protocole
• Communauté Discord MCP

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Dernière mise à jour : Octobre 2025

Mots-clés : Model Context Protocol, MCP, Intelligence Artificielle, Claude AI, Intégration IA, API IA, Automatisation IA, Protocole IA, IA et données, Assistant IA