Comprendre le Model Context Protocol (MCP)
 

Introduction

Les agents IA sont de plus en plus performants : ils peuvent analyser des données, rechercher des informations, écrire du code et tenir des conversations naturelles. Mais lorsqu'il s'agit d'exécuter des tâches dans des systèmes réels, ils échouent souvent. 

La raison ? La plupart des outils et infrastructures d'entreprise nécessitent encore des intégrations ad hoc et isolées.

Le protocole MCP (Model Context Protocol) résout ce problème. Il fournit une interface unifiée et sécurisée qui permet aux agents IA d'interagir de manière transparente avec les systèmes, les données et les services - pas de code personnalisé, pas de contournement manuel. Il comble le chaînon manquant entre l'intelligence et l'exécution.

Dans ce blog, nous allons approfondir ce qu'est le MCP, ses capacités et comment les agents IA alimentés par le MCP augmentent l'efficacité.

Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?

Modèle Contexte Définition

Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui définit la manière dont les applications fournissent un contexte aux grands modèles de langage (LLM). Le MCP offre aux agents d'intelligence artificielle un moyen cohérent et structuré de se connecter aux outils, aux services et aux données, quel que soit leur lieu de résidence ou leur mode de construction. MCP normalise la façon dont les modèles IA s'interfacent avec les systèmes externes. Résultat : une interopérabilité sans code personnalisé.

Comme le souligne Forbes, MCP représente une avancée significative dans la manière dont les agents IA fonctionnent. Il permet aux agents de ne pas se contenter de répondre à des invites, mais d'effectuer des tâches significatives en plusieurs étapes, telles que la recherche d'informations, la synthèse de documents ou le stockage de contenu, avec un minimum de configuration.

Traditionnellement, chacune de ces capacités nécessitait des API, une logique personnalisée et une intégration manuelle. MCP rationalise tout cela. Avec un protocole unique, les agents peuvent envoyer des requêtes structurées à n'importe quel système compatible MCP, recevoir des réponses en temps réel et même orchestrer plusieurs outils en séquence, le tout sans avoir besoin d'une connaissance préprogrammée des systèmes concernés.

En bref, MCP remplace les intégrations fragmentées par un cadre unifié et en temps réel spécialement conçu pour l'IA autonome.

Architecture du Model Context Protocol (MCP) :

Image: modelcontextprotocol.io

Comment fonctionne le protocole MCP (Model Context Protocol) ?

Au cœur du MCP se trouve une architecture simple mais puissante :

• L'hôte MCP (à gauche) représente l'application pilotée par l'IA - telle qu'une interface d'agent IA comme la plateforme Konverso AI Agent, ou tout outil fonctionnant comme un agent IA.
  
  
• L'hôte communique avec un ou plusieurs serveurs MCP, chacun exposant un outil, un service ou une ressource spécifique.

• Certains serveurs s'interfacent avec des systèmes locaux, comme votre système de fichiers ou une base de données sur l'appareil.

• D'autres se connectent à des ressources distantes, telles que des API web ou des services en nuage.

• Toutes les interactions se font par le biais du protocole MCP normalisé, qui garantit l'interopérabilité, un formatage cohérent et une communication fiable et structurée entre les composants.
   

Capacités du Model Context Protocol (MCP) 

1. Ressources

Ces ressources peuvent prendre de nombreuses formes - essentiellement, tout type de données qu'un serveur souhaite rendre accessibles. En voici quelques exemples :

• Contenu du fichier

• Enregistrements provenant de bases de données

• Réponses des API

• Données du système en temps réel

• Captures d'écran ou images 

• Journaux d'application

• Et plus

Chaque ressource se voit attribuer un URI distinct et peut contenir des informations textuelles ou binaires, ce qui permet aux clients de les récupérer et de les utiliser de manière transparente dans le cadre d'un flux de travail piloté par l'IA.

2. Outils

Dans MCP, les outils servent de mécanisme central qui permet aux serveurs d'exposer des actions et des capacités aux clients. Ils permettent aux modèles IA d'interagir avec des systèmes externes, d'exécuter des opérations et d'obtenir des résultats dans le monde réel.

Ces outils sont conçus pour être accessibles à l'IA, c'est-à-dire qu'ils sont conçus pour être appelés par le modèle lui-même, souvent avec une supervision ou une approbation humaine si nécessaire.

En normalisant la manière dont les fonctionnalités sont exposées et accessibles, les outils MCP permettent aux responsables de la gestion du cycle de vie d'aller au-delà de la conversation et de prendre des mesures significatives et automatisées.

3. Prompts

Les prompts du Model Context Protocol (MCP) servent de modèles configurables qui rationalisent et normalisent les interactions entre les utilisateurs, les modèles IA et les outils. Ces invites sont définies sur le serveur et rendues accessibles aux applications clientes, ce qui permet aux utilisateurs et aux LLM d'invoquer facilement des flux de travail prédéfinis.

• Un principe de conception clé est le contrôle par l'utilisateur - les messages-guides sont intentionnellement exposés par les serveurs afin que les utilisateurs puissent les découvrir, les sélectionner et les déclencher en fonction de leurs besoins.

• Les prompts peuvent prendre en charge toute une série de fonctions avancées, notamment

• Acceptation d'entrées dynamiques au moment de l'exécution

• Intégration de données contextuelles provenant de ressources connectées

• Enchaînement d'étapes entre plusieurs outils ou actions

• Permettre des flux de travail structurés et guidés

Ensemble, ces capacités permettent aux agents IA non seulement de penser, mais aussi d'agir - avec cohérence, autonomie et précision. Mais pourquoi est-ce important aujourd'hui ? Explorons l'importance plus large de la MCP dans les systèmes d'IA du monde réel.

Model Context Protocol (MCP) prend en charge OAuth

MCP prend en charge l'authentification OAuth 2.1, permettant aux clients et aux serveurs de déléguer l'autorisation en toute sécurité. Grâce à cette amélioration, les serveurs MCP qui mettent en œuvre la nouvelle spécification peuvent autoriser les utilisateurs à effectuer des actions spécifiques sur des services qui prennent déjà en charge OAuth, tels que HubSpot, Google Calendar, GitHub et d'autres.

Qu'est-ce que cela signifie pour vous ?

• Sécurité renforcée : Les clients bénéficient d'une protection intégrée plus forte contre les menaces de sécurité courantes, ce qui augmente considérablement la sécurité de base dès le départ.

• Configuration simplifiée : La spécification encourage la découverte de métadonnées, ce qui permet aux serveurs d'exposer automatiquement leurs points de terminaison OAuth. Cela minimise la configuration manuelle et réduit le risque d'erreurs de configuration.
• Intégration transparente de l'identité : MCP prend explicitement en charge les scénarios dans lesquels l'authentification de l'utilisateur est gérée par un fournisseur d'identité tiers de confiance, tel qu'Auth0. Cela permet au serveur MCP de déléguer le processus de connexion tout en maintenant une autorisation sécurisée et centralisée.
   

Pourquoi utiliser Model Context Protocol (MCP)? 

Le protocole de contexte de modèle (MCP) vous permet de construire des agents robustes et des flux de travail sophistiqués au-dessus de grands modèles de langage (LLM). Comme les LLM doivent souvent interagir avec des données et des outils externes, le MCP fournit l'infrastructure nécessaire pour rendre ces connexions transparentes.

Les principaux avantages sont les suivants :

1. Un écosystème croissant d'intégrations pré-construites - donnant à votre LLM un accès instantané aux outils et services les plus couramment utilisés.
   
   
2. Flexibilité pour changer de fournisseur de LLM ou de vendeur - sans réarchitecture de vos flux de travail.
   
   
3. Interfacing with Multiple LLMs - Without a shared communication layer, coordination between models can be clumsy or ineffective. The MCP Server provides that shared layer — enabling models to exchange information fluidly and collaborate in real time.
   
4. Acheminement et transformation des données - Sans un acheminement et une transformation appropriés, les données d'entrée peuvent devenir obsolètes ou incohérentes. Le serveur MCP garantit que les données sont toujours là où elles doivent être - nettoyées, formatées et prêtes à être consommées par n'importe quel outil ou modèle compatible dans le pipeline.
   
   
5. MCP prend en charge l'authentification OAuth pour s'assurer que chaque utilisateur est identifié de manière sécurisée par le serveur.
   
   

Conclusion

Le Model Context Protocol constitue un changement fondamental dans le mode de fonctionnement des agents IA, qui passent de prompts isolées et statiques à des systèmes dynamiques et connectés à des outils, capables d'agir dans le monde réel.

Konverso est à la pointe de l'adoption des MCP, avec sa plateforme déjà intégrée à un nombre croissant de serveurs MCP - y compris HubSpot, Zapier, GitHub, Make, Outlook, et plus encore. Ces connexions permettent aux agents IA de Konverso d'effectuer des actions dans le monde réel à travers une large gamme d'outils, dès la sortie de la boîte.

Curieux de le voir en action ? Regardez la démo ci-dessous pour découvrir comment un agent MCP fonctionne de manière transparente avec HubSpot.

Planifiez une démonstration dès aujourd'hui et stimulez vos équipes avec des agents IA personnalisés.

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Sources:

https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2024/11/30/why-anthropics-model-context-protocol-is-a-big-step-in-the-evolution-of-ai-agents/ https://medium.com/@elisowski/mcp-explained-the-new-standard-connecting-ai-to-everything-79c5a1c98288  https://modelcontextprotocol.io/introduction https://auth0.com/blog/an-introduction-to-mcp-and-authorization/