Qu’est-ce qu’un Serveur MCP ? Guide Complet du Model Context Protocol
Introduction
Dans l’écosystème en constante évolution de l’intelligence artificielle, un nouveau standard émerge et transforme la façon dont les modèles IA interagissent avec le monde numérique : le Model Context Protocol (MCP). Lancé par Anthropic en novembre 2024, ce protocole open source révolutionne l’intégration entre les assistants IA et les sources de données externes.
Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
Le MCP est un standard open source qui permet de connecter des applications IA à des systèmes externes. Tout comme l’USB-C fournit un moyen standardisé de connecter des appareils électroniques, le MCP offre une méthode standardisée pour relier les applications d’IA aux systèmes externes.
Le problème que MCP résout
Même les modèles les plus sophistiqués sont limités par leur isolement des données, piégés derrière des silos d’information et des systèmes hérités. Avant MCP, chaque nouvelle source de données nécessitait sa propre implémentation personnalisée, rendant les systèmes véritablement connectés difficiles à mettre à l’échelle.
Architecture d’un Serveur MCP
Le modèle Client-Serveur
Le protocole s’appuie sur une architecture client-serveur où l’assistant IA agit comme client qui initie des connexions vers des serveurs MCP externes.
Les composants clés :
- Le Client MCP (Hôte) : L’application IA comme Claude, ChatGPT ou d’autres assistants qui se connectent aux serveurs
- Le Serveur MCP : Une passerelle qui expose trois types de ressources :
- Ressources : Données, fichiers, bases de connaissances
- Outils : Fonctions applicatives, APIs externes
- Prompts : Modèles de requêtes prédéfinies
Comment fonctionne un serveur MCP ?
Construit sur JSON-RPC, MCP fournit un protocole de session avec état axé sur l’échange de contexte et la coordination entre clients et serveurs.
Le processus se déroule ainsi :
- Le client IA formule une requête
- Le serveur MCP exécute la fonction et retourne le résultat dans une réponse JSON structurée
- Le client intègre cette réponse dans le contexte du modèle
- L’IA peut ensuite utiliser cette information pour répondre à l’utilisateur
Les avantages des serveurs MCP
1. Standardisation et interopérabilité
Au lieu de maintenir des connecteurs séparés pour chaque source de données, les développeurs peuvent maintenant construire selon un protocole standard. Un seul client MCP peut se connecter à plusieurs serveurs (Slack, GitHub, Google Drive) sans code personnalisé pour chacun.
2. Communication bidirectionnelle
Contrairement aux simples appels API, MCP supporte le maintien du contexte et le dialogue continu entre le modèle et l’outil. Le serveur peut fournir non seulement des données, mais aussi des prompts et des ressources contextuelles.
3. Sécurité et contrôle
Le protocole spécifie le format des messages échangés et assure une communication bidirectionnelle sécurisée entre le client et le serveur. Les serveurs MCP contrôlent strictement l’accès à leurs ressources, et aucune clé API sensible ne doit être communiquée aux fournisseurs de modèles.
Cas d’usage des serveurs MCP
Développement logiciel
Des éditeurs de code comme Zed ou des plateformes comme Replit et Sourcegraph utilisent MCP pour que l’IA puisse accéder en temps réel au code du projet. Cela permet aux assistants de codage de bénéficier d’un contexte complet sur votre projet.
Productivité d’entreprise
Les agents peuvent accéder à Google Calendar et Notion, agissant comme un assistant IA plus personnalisé. Des chatbots d’entreprise peuvent se connecter à plusieurs bases de données à travers une organisation, permettant aux utilisateurs d’analyser des données via le chat.
Accès aux données publiques
Google a lancé le Data Commons MCP Server qui rend instantanément accessibles de vastes ensembles de données publiques interconnectées pour les développeurs IA, permettant de réduire les hallucinations des LLM en ancrant les réponses dans des données statistiques réelles.
Exemples de serveurs MCP populaires
Anthropic partage des serveurs MCP préconçus pour les systèmes d’entreprise populaires comme Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres et Puppeteer.
D’autres serveurs incluent :
- Filesystem : Opérations de fichiers sécurisées
- Fetch : Récupération et conversion de contenu web
- Azure, AWS : Accès aux services cloud
- Databases : Connexion à PostgreSQL, MySQL, MongoDB
Comment créer un serveur MCP ?
Prérequis techniques
Toutes les implémentations DOIVENT supporter le protocole de base et la gestion du cycle de vie. Le protocole utilise trois types de messages fondamentaux : les requêtes, les réponses et les notifications.
SDK disponibles
Des kits de développement sont disponibles en :
- Python
- TypeScript
- Kotlin
- Et d’autres langages
Déploiement
En se concentrant sur une architecture bien conçue et en tirant parti de la flexibilité de MCP, les développeurs peuvent créer des serveurs MCP puissants et évolutifs.
Sécurité et authentification
MCP a adopté OAuth 2.0, un standard d’authentification largement reconnu et robuste. Cette intégration offre :
- Dynamic Client Registration (DCR) : Enregistrement automatique des clients
- Découverte automatique des endpoints : Réduction de la configuration manuelle
- Authentification sécurisée : Pour les connexions à distance et les environnements multi-utilisateurs
L’avenir des serveurs MCP
Depuis son lancement par Anthropic en novembre 2024, l’adoption de MCP a connu une croissance rapide, avec de nombreux développeurs et entreprises construisant leurs propres serveurs.
Google DeepMind a indiqué en avril 2025 son intention d’adopter ce standard au sein de ses futurs modèles Gemini, le qualifiant de « bon protocole » et soulignant son essor rapide comme standard ouvert de l’ère des agents IA.
Défis et perspectives
Une étude académique publiée en avril 2025 met en avant plusieurs enjeux de sécurité et de confidentialité encore non résolus, tels que des risques d’injection de code malveillant via les connecteurs MCP, soulignant la nécessité de poursuivre les recherches.
Conclusion
Le Model Context Protocol représente une avancée majeure dans l’écosystème de l’IA en fournissant une interface standardisée et sécurisée entre les modèles d’intelligence artificielle et le monde numérique. Les serveurs MCP permettent aux assistants IA de passer du statut de simples conseillers à celui d’agents capables d’agir réellement dans votre environnement numérique.
Que vous soyez développeur cherchant à intégrer l’IA dans vos applications ou entreprise souhaitant connecter vos données à des assistants intelligents, MCP offre une solution évolutive, sécurisée et standardisée pour l’avenir de l’IA contextuelle.
Ressources utiles
- Documentation officielle : modelcontextprotocol.io
- Référentiel GitHub : github.com/modelcontextprotocol
- SDK et exemples de serveurs disponibles en open source
