Runtime agent

MCP (Model Context Protocol)

Le standard ouvert d'Anthropic pour exposer outils, ressources et prompts aux modèles d'IA — publié fin 2024, largement adopté dans l'écosystème agentique, le tissu conjonctif de l'intégration d'outils IA moderne.

Principe directeur

L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.

Ce que c'est

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert, introduit par Anthropic en novembre 2024, qui définit comment les modèles d'IA découvrent et appellent des outils, lisent des ressources et utilisent des gabarits de prompts. Un serveur MCP décrit ses capacités ; un client MCP (une application IA de bureau, un IDE, un runtime agent) lit la description et utilise les capacités. C'est ce qui se rapproche le plus d'un standard d'interopérabilité établi pour l'ère des agents IA.

Pourquoi c'est important

Avant MCP, chaque intégration entre une application IA et un outil était sur mesure : l'application de bureau savait appeler GitHub, le runtime agent savait appeler Slack, l'IDE savait appeler Linear, et aucune de ces intégrations n'était portable. MCP rend l'intégration portable — écrivez un serveur MCP pour votre outil et tout client compatible MCP peut l'utiliser.

Comment ça fonctionne

Les serveurs MCP exposent des outils (fonctions appelables décrites en JSON Schema), des ressources (contenu en lecture seule avec URI) et des prompts (instructions sous forme de gabarits). La communication passe par JSON-RPC sur stdio ou HTTP, avec OAuth 2.1 comme couche d'autorisation standard pour les serveurs distants. Des SDK officiels couvrent les principaux langages ; FastMCP est le framework Python courant pour servir une API existante comme outils MCP. Le registre d'outils MCP ajoute la gouvernance — quels clients voient quels serveurs, avec quelle portée, le tout audité.

Concepts liés

Registre d'outils MCP, Pile de protocoles d'agents, Appel d'outils, A2A.

Ressources connexes