Claude MCP a Révolutionné l’IA pour Toujours – Voici Ce Que Vous DEVEZ Savoir

Parmi toutes les innovations dans le domaine de l’IA actuellement, le Model Context Protocol (MCP) de Claude est sans doute celle qui attire le plus l’attention, et pour de bonnes raisons. Il s’agit d’un protocole remarquable développé par Anthropic pour standardiser la façon dont nous fournissons des outils à nos LLMs afin qu’ils puissent interagir avec nos services.

Beaucoup de créateurs de contenu couvrent déjà ce sujet, mais leurs vidéos sont soit trop techniques avec des exemples de construction utilisant MCP, soit trop générales sans exemples concrets. Ce que je vais vous offrir aujourd’hui est une vue d’ensemble complète de MCP – tout ce que vous devez savoir à un niveau élevé : ce que c’est, pourquoi c’est important, et comment vous pouvez commencer à l’utiliser dès aujourd’hui pour améliorer votre productivité et construire de meilleurs agents IA.

Pourquoi MCP est différent des autres technologies IA

Contrairement à d’autres innovations dans l’espace de l’IA, MCP n’est pas près de disparaître. Nous avons vu beaucoup d’« étincelles » récemment, comme je les appelle – Manis, OpenAI Operator, DeepSeek R1 – des technologies qui ont généré énormément d’enthousiasme initial, mais dont l’intérêt s’est estompé en quelques semaines seulement.

MCP, en revanche, est comme une bûche qui s’enflamme progressivement plutôt qu’une étincelle éphémère. Il devient de plus en plus important avec le temps. Et ce n’est même pas nouveau – il existe depuis novembre de l’année dernière. Les gens réalisent simplement de plus en plus à quel point il est utile et puissant. C’est le signe qu’il s’agit bien plus que d’un simple phénomène de mode.

C’est pourquoi j’ai investi autant de temps à l’apprendre récemment, et je vous recommande de faire de même. En termes simples, si vous utilisez MCP pour améliorer vos LLMs et agents IA, vous disposez d’un avantage déloyal sur ceux qui ne l’utilisent pas. Et cet avantage n’est pas près de disparaître.

Qu’est-ce que MCP exactement ?

Selon la documentation officielle de MCP, on peut le considérer comme « les ports USB-C pour les applications d’IA ». Tout comme nous utilisons l’USB pour connecter nos appareils à nos périphériques de manière standardisée, nous utilisons MCP comme une façon standardisée de connecter facilement nos outils à notre LLM.

Une autre analogie souvent utilisée est que MCP est comme des points de terminaison API pour nos agents IA. De la même façon que les entreprises créent des APIs pour exposer leurs services backend à d’autres applications, MCP est la façon d’exposer des outils pour les agents IA.

L’ère pré-MCP : le problème de la réutilisation des outils

Pour comprendre pourquoi MCP est si utile, examinons d’abord comment fonctionnaient les agents IA avant sa disponibilité.

Avant MCP, un agent IA (construit avec Pantic AI, Crew AI, n8n, etc.) utilisait des fonctions créées comme outils. Vous pouviez créer une fonction pour manipuler un fichier, faire un commit Git, lister des tables dans une base de données, etc. Avec de la documentation, vous indiquiez à l’agent IA quand et comment utiliser chaque outil pour qu’il puisse accomplir ces tâches en votre nom lors d’une conversation.

Cela rendait les agents IA puissants, capables de raisonner sur la base de vos instructions pour accomplir des tâches complexes. Mais nous nous heurtions à un mur lorsque nous voulions réutiliser ces outils pour un autre agent IA. Si vous commenciez par construire un agent avec Pantic AI, puis que vous vouliez en construire un autre avec n8n, ou utiliser ces outils dans Claude Desktop ou Windsurf, il n’était pas vraiment possible de réutiliser tous ces outils créés comme fonctions individuelles.

Vous finissiez par réécrire beaucoup de cette fonctionnalité, et la situation empirait si vous partagiez des choses entre différentes personnes. Comment empaqueter ces outils et les donner à quelqu’un pour qu’il les utilise avec son agent IA, quel que soit le framework qu’il utilise ?

Vous vous retrouviez à développer beaucoup de code redondant, ou des personnes recréaient ces outils pour faire des choses très similaires encore et encore. C’est pourquoi nous avions besoin de standardisation – une façon élégante d’empaqueter tous les outils pour des services individuels d’une manière que nous puissions partager avec d’autres et réutiliser nous-mêmes entre nos applications et nos différents frameworks d’agents.

Comment MCP transforme l’architecture des agents IA

Avec MCP, au lieu de définir tous ces outils et fonctions individuels, nous avons des services que nos serveurs MCP exposent. Ces services communiquent tous ces outils à notre agent IA et lui permettent de les utiliser d’une manière où peu importe si nous créons notre agent avec n8n, si nous utilisons Cursor, ou si nous construisons avec Pantic AI.

Nous pouvons consommer ces serveurs exactement de la même façon, car ces serveurs MCP sont un intermédiaire qui standardise la façon dont ces outils sont fournis à l’agent. Sous le capot, les choses restent exactement les mêmes – avec notre service Supabase MCP, nous avons les mêmes outils, mais à travers le protocole MCP, ces outils Supabase sont communiqués à l’agent IA.

Par cette voie, l’agent sait quels outils Supabase sont disponibles, et la façon dont notre agent IA utilise les outils sous le capot reste exactement la même. Il n’y a rien de nouveau ou révolutionnaire ici avec le Model Context Protocol – il ne change pas la façon dont les outils sont utilisés, il facilite simplement la réutilisation de ces outils et les regroupe de manière ordonnée.

Une précision importante sur MCP

Un point crucial à souligner : sous le capot, avec MCP, les agents IA utilisent toujours les outils exactement de la même manière. Au final, les outils que ces serveurs exposent sont simplement donnés dans le prompt au LLM pour que l’agent puisse décider d’utiliser un outil et produire une sortie spécifique pour que cet appel d’outil se produise.

Une idée fausse que beaucoup de gens ont communiquée est que MCP est en quelque sorte révolutionnaire dans la façon dont il fournit ces capacités aux LLMs que nous n’avions jamais eues auparavant. Ce n’est tout simplement pas vrai. Nous avons toujours eu accès à ces outils pour faire des choses avec nos LLMs, mais MCP les rend standard, comme nous l’avons dit, pour les rendre plus accessibles et faciliter la création de ces packages d’outils à partager avec d’autres personnes.

Où pouvez-vous utiliser MCP ?

Dans la documentation MCP, sous « Example Clients », vous pouvez voir une liste d’applications qui prennent en charge le Model Context Protocol :

Des IDE IA comme Klein, Rine, Windsurf, Cursor
Des applications comme Claude Desktop et n8n
Des frameworks comme Pantic AI, Crew AI, LangChain

Presque tout semble prendre en charge MCP ces jours-ci car il devient si important.

La standardisation des outils est la principale fonctionnalité prise en charge par tous ces clients différents. Il existe d’autres parties de MCP comme les ressources, les prompts, l’échantillonnage et les racines qui sont assez cool :

Ressources : vous pouvez exposer des données à vos LLMs qui sont mises à jour en temps réel, comme des fichiers et des enregistrements de base de données

Prompts : vous pouvez partager des modèles de prompts avec les LLMs via MCP
Échantillonnage : vous permet de demander des compléments aux LLMs comme un outil

Ces fonctionnalités ne sont pas encore prises en charge par la plupart des clients et sont encore expérimentales. C’est pourquoi l’accent est mis actuellement sur la standardisation des outils.

Serveurs MCP disponibles

Le dépôt GitHub officiel de MCP contient une liste de nombreux serveurs que vous pouvez utiliser dès maintenant :

Les serveurs officiels développés par Anthropic
Les intégrations officielles (entreprises ayant construit elles-mêmes des serveurs MCP)

Les serveurs développés par la communauté

Le nombre de services déjà disponibles comme serveurs MCP est étonnant. Vous pouvez toujours en construire un vous-même si quelque chose n’est pas encore disponible.

Parmi les exemples, on trouve :

Brave Search : beaucoup de LLMs ont déjà une recherche web intégrée comme ChatGPT, mais Claude et vos LLMs locaux n’en ont pas, donc vous pouvez utiliser ce serveur
Redis et PostgreSQL avec Supabase : pour gérer vos bases de données
Browser Base (Stagehand) : un navigateur headless en tant que service pour le crawling et le scraping web

Quadrant : pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chaque serveur MCP est construit soit avec JavaScript, soit avec Python. Selon leur construction, vous les exécuterez avec un service différent. Par exemple, le serveur MCP Brave Search peut être exécuté avec Docker ou NPX, tandis que d’autres serveurs MCP sont construits avec Python et s’exécutent avec uvicorn.

Configuration de MCP dans Claude Desktop

Pour configurer ces serveurs dans Claude Desktop :

Cliquez en haut à gauche sur « File » puis « Settings »
Allez dans l’onglet « Developer »
Cliquez sur « Edit your configuration »

Cela ouvrira un dossier sur votre ordinateur où vous pourrez modifier votre configuration JSON pour tous vos serveurs MCP. Vous pouvez y ajouter l’accès à votre système de fichiers, Brave pour la recherche web, la réflexion séquentielle, la mémoire, Stagehand, etc.

Une fois configuré, vous pouvez voir tous les outils disponibles en cliquant sur l’icône en forme de marteau. Cela vous donnera tous vos outils et une description de chacun d’eux.

Vous pouvez alors poser une question qui nécessitera l’utilisation de ces outils ensemble. Par exemple, si vous demandez quelque chose sur la documentation de Pantic AI, Claude utilisera d’abord Brave Search pour rechercher les docs Pantic AI, puis utilisera Stagehand pour visiter cette page, prendre des captures d’écran, etc.

Construire avec MCP

Vous pouvez créer vos propres serveurs pour empaqueter vos propres outils, et vous pouvez également créer vos propres clients. Vous pouvez construire des agents IA avec des frameworks comme Pantic AI qui peuvent exploiter les serveurs MCP pour les outils de l’agent.

Création de votre propre serveur MCP

La documentation MCP fournit plusieurs ressources pour vous aider à créer votre propre serveur :

La section « For Server Developers » donne un bon exemple de construction d’un serveur MCP météo simple

Selon le SDK que vous souhaitez utiliser (Python, JavaScript), vous trouverez des exemples sur GitHub

Vous pouvez même utiliser Claude pour vous aider à construire un serveur MCP. La documentation fournit un fichier texte « llm.md » qui contient toute la documentation MCP en markdown. Vous pouvez copier-coller cela dans votre IDE IA préféré et lui demander de vous aider à construire un serveur MCP.

Intégration de MCP avec n8n

Vous pouvez intégrer des serveurs MCP directement dans vos agents IA n8n en utilisant un nœud communautaire récemment développé. Pour l’installer :

Allez dans les paramètres en bas à gauche (si vous auto-hébergez n8n ou l’exécutez localement)
Accédez à l’onglet « Community Nodes »
Cliquez sur « Install » et tapez « n8n-nodes-mcp »

Une fois installé, vous pouvez utiliser le nœud MCP comme nœud de base ou comme outil pour vos agents. Vous créez des identifiants pour chaque serveur MCP que vous souhaitez configurer, similaire à Claude Desktop, avec la commande principale, les arguments et les variables d’environnement.

Vous pouvez alors lister les outils pour le serveur MCP, lister les prompts, exécuter un outil, etc.

Création de clients MCP personnalisés en Python

Vous pouvez créer des clients MCP personnalisés en Python pour les utiliser dans des agents IA construits avec des frameworks comme Pantic AI. Il vous suffit d’importer quelques éléments de MCP, de définir le serveur auquel vous voulez vous connecter, puis de créer une session client que vous utilisez dans votre agent.

Le client récupère une liste d’outils, les empaquette comme définitions d’outils Pantic AI (incluant la description et les arguments), puis vous les intégrez comme outils à votre agent Pantic AI, exactement comme vous le feriez si vous définissiez tous les outils dans le code.

L’avenir de MCP

Qui sait si une autre standardisation sera développée à l’avenir qui rendrait MCP obsolète ? Je ne pense pas que cela arrivera, mais même si c’était le cas, il reste important pour nous de plonger dans ce protocole car Anthropic fait un excellent travail.

Quelle que soit la standardisation qui finira par dominer dans les 5 ou 10 prochaines années, elle ressemblera beaucoup à celle-ci. Se familiariser avec ces standardisations pour ajouter des outils aux LLMs est très important pour nous en tant que développeurs et personnes construisant des choses avec l’IA.

Anthropic a également une feuille de route incroyable pour MCP, avec des fonctionnalités comme :

Support MCP distant (exécuter des serveurs dans le cloud)
Authentification et autorisation

Monétisation des serveurs MCP
Support pour des workflows d’agents complexes
Systèmes d’agents hiérarchiques

Toutes ces fonctionnalités rendront les concepts puissants de l’IA beaucoup plus accessibles aux personnes moins techniques, nous permettant de partager des outils et des idées plus facilement.

Conclusion

J’espère que cet article vous a donné tout ce dont vous avez besoin pour comprendre MCP à un niveau élevé et comment vous pouvez l’utiliser dès maintenant. Il y a tellement plus de choses que nous pourrions explorer en détail, comme la création de votre propre serveur MCP, l’intégration avec n8n, ou la création de clients pour vos agents Pantic AI.

Si vous utilisez MCP pour améliorer vos LLMs et agents IA, vous disposez d’un avantage concurrentiel sur ceux qui ne l’utilisent pas, et cet avantage n’est pas près de disparaître.