MCP (Model Context Protocol)
Le protocole standard pour connecter les LLM aux outils externes. Pas un package à installer : une spécification d'interopérabilité. Les serveurs MCP concrets sont les vrais outils. Avant d'ajouter un MCP : évaluer le coût en tokens. Chaque MCP server charge ses tools dans le contexte de l'agent, un GitHub MCP injecte des centaines d'outils, et la sélection brûle des milliers de tokens à chaque prompt. MCP est justifié quand : (a) 5+ tools à exposer, (b) plusieurs agents partagent la même intégration (ex: base interne). Pour 2-5 tools déterministes, un appel API direct depuis le code de l'agent reste plus rapide et moins coûteux.
Forces
- Standard ouvert Anthropic, adopté par Claude, Cursor, Windsurf, Gemini CLI
- Architecture client/serveur claire : un MCP server = un outil, un namespace
- Transports multiples : stdio (local), HTTP SSE (remote), WebSockets (temps réel)
- Communauté explosive en 2026 : +10k serveurs MCP publics répertoriés
Limites
- Surface d'attaque sécurité importante : prompt injection via tool descriptions
- Pas encore de standard d'authentification, chaque serveur gère son auth
- Debugging difficile : erreurs MCP peu lisibles sans tooling dédié
- Coût en tokens : chaque MCP server actif consomme du contexte pour exposer ses outils
Pour qui
- Agents AI nécessitant l'accès à des APIs, fichiers, bases de données
- Intégration d'outils existants (GitHub, Jira, Slack) dans un workflow LLM