Intelligencee Artificielle : Le Model Context Protocol (MCP) : comprendre ce « standard USB-C » du contexte IA

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard conçu pour normaliser la manière dont les informations contextuelles sont échangées entre modèles d’intelligence artificielle (IA) ou services distribués. En termes simples, MCP permet aux différentes briques d’un système IA de parler le même langage quand il s’agit de partager des données clés.

Vulgarisation : MCP, c’est comme l’USB-C pour le contexte 

Imaginez que vous avez plusieurs appareils électroniques, chacun avec son propre câble : cela complique les connexions, ralentit les échanges, et crée des incompatibilités. L’arrivée de l’USB-C a révolutionné cet aspect en offrant un connecteur universel, capable de transporter données, vidéo, et énergie via un seul câble standard.

MCP joue ce rôle mais pour les données contextuelles en IA. Il permet à plusieurs modèles ou services de s’échanger un paquet d’informations dans un format universel et compris par tous. Ainsi, il évite les problèmes d’incompatibilité et simplifie grandement l’intégration.

Pourquoi le contexte est-il si important en IA ?

Le contexte, c’est un peu la mémoire et les règles du jeu d’une application IA. Sans lui, un modèle de langage pourrait perdre le fil d’une conversation, une application de recommandation ne saurait pas quels produits proposer, et un système de diagnostic médical manquerait d’informations critiques.

Exemple concret :

Prenons un assistant virtuel utilisé dans un cabinet médical. Il doit savoir qui est le patient, quelles sont ses allergies, ses antécédents médicaux, et le motif de sa visite. Ce sont autant d’éléments de contexte. Grâce à MCP, cet assistant peut recevoir ces données dans un format standardisé, communiquer avec d’autres modules (prise de rendez-vous, facturation, conseils personnalisés) et garantir que chaque service utilise la même version et la même interprétation des données.

Comment fonctionne MCP ?

MCP définit un format normalisé pour le contexte, souvent basé sur des structures JSON ou XML. Il spécifie :

• Les champs obligatoires (ex : ID utilisateur, timestamp, type de session)
• La manière d’encoder les données complexes (listes, objets imbriqués)
• Des mécanismes de versionnage pour assurer la compatibilité entre versions d’un service

Cela garantit que chaque système sait exactement quoi attendre et comment interpréter les données reçues.

Exemple technique simplifié :

Un paquet MCP pourrait ressembler à ceci (en JSON) :

{
  "userId": "12345",
  "sessionId": "abcde-67890",
  "timestamp": "2025-06-28T10:00:00Z",
  "contextData": {
    "preferences": {"language": "fr", "theme": "dark"},
    "history": ["commande1", "commande2"]
  },
  "version": "1.0"
}

Tous les systèmes connectés comprennent et traitent ce paquet de la même manière.

Fonctionnement en mode client/serveur 

Dans la majorité des architectures utilisant MCP, le protocole s’appuie sur un modèle client/serveur pour l’échange de contexte.

• Le client est souvent une application ou un modèle IA qui a besoin d’un contexte précis pour fonctionner correctement. Par exemple, un assistant vocal qui requiert les préférences et données de l’utilisateur.

• Le serveur est une entité qui stocke, gère et fournit ces informations contextuelles. Il peut être une base de données, un service cloud, ou un module spécialisé dans la gestion du contexte.

Étapes du dialogue client/serveur MCP :

1. Demande de contexte : Le client envoie une requête au serveur MCP, spécifiant quel contexte il souhaite recevoir (exemple : contexte utilisateur, contexte session, contexte métier).

2. Validation et traitement : Le serveur valide la requête, récupère les données associées dans son stockage, applique éventuellement des règles de filtrage ou d’anonymisation, puis prépare la réponse.

3. Transmission du paquet MCP : Le serveur envoie un paquet MCP formaté (JSON ou XML) contenant le contexte demandé, conforme à la version du protocole que le client peut gérer.

4. Utilisation et mise à jour : Le client utilise les données pour adapter son comportement. Il peut aussi renvoyer un paquet MCP mis à jour au serveur pour synchroniser le contexte (par exemple, nouvelle préférence utilisateur).

Exemple concret d’une requête MCP client/serveur

Un chatbot (client) en ligne de support technique demande au serveur MCP le contexte utilisateur (historique des tickets, préférences de langue) pour personnaliser ses réponses.

• Le client envoie :

{ "requestType": "getContext", "contextType": "userProfile", "userId": "12345" }

• Le serveur répond :

{
  "userId": "12345",
  "contextData": {
    "language": "fr",
    "previousTickets": ["ticket001", "ticket002"]
  },
  "version": "1.0"
}

Cette interaction permet une communication claire, rapide, et standardisée.

Les avantages industriels de MCP

L’usage de MCP facilite :

• L’interopérabilité entre différents fournisseurs d’IA, ce qui évite le verrouillage propriétaire (vendor lock-in).
• La rapidité d’intégration de nouveaux services ou modules, car ils se « plug-and-play » dans l’écosystème.
• La conformité en assurant un audit clair et précis des échanges de données, indispensable dans des secteurs sensibles comme la santé ou la finance.

Cela favorise aussi l’évolutivité : à mesure que votre architecture IA grandit, MCP vous évite un chaos d’incompatibilités.

Historique et perspectives d’évolution

Le besoin de standards comme MCP est né avec la multiplication rapide des modèles IA et des services cloud. Chaque entreprise développait son propre système d’échange, ce qui ralentissait les intégrations et complexifiait la maintenance.

MCP s’inscrit dans une démarche plus large d’interopérabilité et de modularité : il est régulièrement mis à jour pour intégrer des avancées telles que la prise en charge des données multimodales (texte, image, audio), l’amélioration de la sécurité par chiffrement natif, ou encore l’intégration avec des architectures basées sur les microservices.

À l’avenir, MCP pourrait s’étendre pour gérer des contextes dynamiques en temps réel, adaptés aux interactions multi-utilisateurs complexes, et faciliter l’intégration avec des plateformes d’IA embarquée.

Cas d’usage concrets

• Santé : un système de diagnostic connecté utilise MCP pour transmettre les données patient, résultats de tests, et recommandations entre différents modules (analyse d’image, dossier médical, interface patient).
• E-commerce : la plateforme de vente collecte les préférences et l’historique d’achat du client via MCP, pour personnaliser les offres et coordonner les modules de paiement, de livraison et de support client.
• Automobile : dans un véhicule connecté, MCP permet de partager le contexte entre le système d’infodivertissement, les capteurs embarqués, et le service cloud, améliorant l’expérience utilisateur et la maintenance prédictive.

D’autres protocoles à connaître

Outre MCP, plusieurs protocoles ont été créés pour des échanges similaires :

• A2A (Agent-to-Agent Protocol) : facilite la communication entre agents intelligents autonomes, en définissant des intentions, des dialogues et des actes de communication précis.
• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language) : un langage dédié aux agents IA pour échanger des messages structurés.
• JSON-LD (JSON for Linking Data) : permet de structurer des données avec un contexte sémantique, souvent utilisé dans le web sémantique.
• GraphQL : bien que plus orienté requêtes API, il permet de récupérer un contexte précis et structuré côté client ou serveur.

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Si tu souhaites, je peux encore ajouter une partie sur l’histoire de MCP, ses perspectives d’évolution, ou des cas d’usage dans différents secteurs !