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 serveur charge la description de ses outils dans le contexte de l'agent, et l'agent doit choisir parmi eux à chaque demande : le serveur GitHub officiel range les siens en une vingtaine de familles, dont cinq actives par défaut, et chaque famille ajoutée alourdit la fenêtre. Trois cas à distinguer. Deux à cinq outils : déclare-les directement à l'agent, un appel d'outil classique suffit. Une action déterministe, comme lire une fiche client ou vérifier une commande : n'implique même pas le modèle, appelle l'API dans ton code. MCP gagne sa place quand plusieurs agents ont besoin de la même intégration, par exemple la base interne : tu écris un seul serveur, et chaque agent de l'entreprise s'y branche sans réécrire la connexion. Le calcul qui le justifie, posé par [Bunty Shah](https://www.instagram.com/reel/Dd_En54A266/) : deux applications qui parlent chacune à dix services, c'est vingt intégrations à écrire et maintenir (authentification, appels, erreurs, nouvelles tentatives) ; avec MCP, c'est deux clients plus dix serveurs, et l'application de l'an prochain n'ajoute qu'un client. Deux contresens à éviter. Le modèle n'appelle jamais l'API lui-même : il dit quelle action il veut, et c'est ton application qui l'exécute. Et MCP ne remplace pas l'API : le serveur MCP se pose devant elle comme un traducteur, l'interroge avec ses appels habituels, et annonce au client la liste des actions disponibles (la découverte). Le modèle choisit dans cette liste, bornée à ce que ton application autorise.
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