Comprendre le protocole de contexte du modèle (MCP): incorporation d’outils d’IA

Introduction

Il s’agit d’un monde de développement d’IA en évolution rapide, l’un de nos points de douleur importants est l’intégration des outils et des services avec nos assistants d’IA. Si nous avons eu une expérience avec des outils de cette nature comme Langchain ou Langgraph, il y a de fortes chances que nous ayons dû souffrir de cette douleur d’avoir dû écrire du code personnalisé avec chaque nouvel outil avec lequel nous devons intégrer. C’est là que Protocole de contexte modèle (MCP) Faire une différence – qui réécrit l’intégration de l’outil de réécriture avec l’IA fonctionne d’une manière beaucoup plus facile et plus flexible.
Pensez à MCP comme votre « Port USB des applications IA»- Un moyen universel d’applications fournissant un contexte à de grands modèles de langage (LLM), quels que soient les outils ou services sous-jacents.

Le problème: difficulté d’intégration des outils
Arrêtons-nous ici avant de plonger dans MCP afin de mentionner certains des défis que nous rencontrons dans la création d’applications d’IA aujourd’hui.

Architecture Web standard vs intégration du plug-in AI
Avec le développement Web traditionnel, nous avons ce scénario familier:
Client (navigateur) → Protocole HTTPS / HHTP → Server → Base de données / services

Lorsque nous passons à une page comme www.example.com, notre navigateur communique avec le serveur à l’aide du protocole HTTP ou HTTPS. Les commandes du serveur sont des commandes comme get, poster, put, etc. et revient avec les données JSON à l’aide d’API REST.
Cette méthode universelle est efficace car:

• Tout le monde utilise le même protocole (HTTP / HTTPS)
• Les API REST offrent un vocabulaire universel et standardisé
• Intégration simple avec tout produit conforme à ces normes

Le défi de l’intégration de l’outil d’IA
Cependant, en ce qui concerne les assistants et les LLM de l’IA, l’histoire est différente:
Assistant AI → Code d’intégration personnalisé → Outil 1
Assistant AI → Code d’intégration personnalisé → Outil 2
Assistant AI → Code d’intégration personnalisé → Outil 3
…et ainsi de suite

Les problèmes:

• Code personnalisé pour chaque outil: Chaque outil nécessite un code d’intégration personnalisé
• Nightmares de maintenance: Les mises à jour des fournisseurs d’outils nécessitent des modifications de code
• Problèmes d’évolutivité: L’ajout de plus de 100 outils devient ingérable
• Écosystème cassé: Il n’y a pas de moyen standard d’ajouter des outils avec les systèmes d’IA. Vous devez créer un pilote personnalisé simplement pour rejoindre tout appareil USB que vous connectez à votre ordinateur – les mêmes développeurs de problèmes ont aujourd’hui pour rejoindre les outils avec l’IA.

Étape dans le protocole de contexte modèle (MCP)

MCP résout ces problèmes en déploiement d’un protocole universel qui se situe entre votre application AI ainsi que des outils / services tiers.

Qu’est-ce que MCP?
Le protocole de contexte du modèle, ou MCP, est un protocole OpenSource qui standardise comment les applications fournissent le contexte aux LLM. Il peut être décrit comme un traducteur universel entre tous les outils, tous les services, toutes les sources de données, votre assistant d’IA.

Avantages majeurs

• Standardisation: Un protocole pour les gouverner tous
• Moins de temps de développement: Aucun code d’intégration personnalisé n’est requis
• Mises à jour automatiques: Les fournisseurs d’outils gèrent les mises à jour de leur côté
• Évolutivité: Connecter des centaines d’outils sans effort
• Maintenabilité: Base de code propre et gérable

Architecture MCP: les trois piliers

Il y a trois composants principaux de l’architecture MCP:
1. Hôte MCP
MCP Host est votre environnement d’application de niveau le plus élevé dans lequel l’intégration MCP est utilisée. Exemples:
-Ides (code vs, curseur)
-Desktop applications (Claude Desktop)
-Comystom applications (construites avec Streamlit, Fastapi, etc.)

2. Client MCP
Le client MCP est installé dans MCP Host et est responsable de la communication avec les serveurs MCP. Il agit comme l’intermédiaire qui:
-FINDS OUTILS DISPONIBLES
-Pense les messages aux serveurs applicables
-Mandles Communication du protocole

3. Serveur MCP
Le serveur MCP est en contact avec de vrais outils et services. Chaque serveur peut se connecter à:
-Databases
-Apis
-Comage des référentiels
-Les systèmes de fichiers
– Services externes (Recherche Google, Wikipedia, etc.)

Flux de communication MCP

MCP Flow

Requête utilisateur:L’utilisateur pose une question ou fait une demande
Découverte d’outils: MCP Host interroge tous les serveurs MCP connectés pour obtenir des outils disponibles
Consultation LLM: L’hôte envoie la question avec les outils disponibles au LLM
Sélection d’outils: LLM analyse et décide quels outils sont nécessaires
Exécution de l’outil: Le client MCP appelle les outils sélectionnés via leurs serveurs MCP
Intégration de contexte: Les réponses de l’outil sont collectées et renvoyées au LLM
Réponse finale: LLM génère la réponse finale basée sur le contexte agrégé

MCP vs intégration standard

Avenir de MCP

Le protocole de contexte modèle (MCP) marque un changement majeur dans la façon dont nous créons les applications d’IA. Alors que davantage de fournisseurs d’outils adoptent MCP et que davantage d’applications commencent à l’utiliser, nous pouvons nous attendre à:
Croissance de l’écosystème: Une collection d’outils en constante évolution se déplaçant vers la compatibilité MCP
De meilleures normes: Raffinement continu du protocole lui-même
Performances améliorées: Communication plus efficace et optimisée entre les outils et les modèles d’IA
Adoption plus large: Support et intégration sur les principales plateformes d’IA

Conclusion

Plus qu’une spécification technique, le protocole de contexte du modèle est une étape vers un monde IA plus sage, plus interconnecté et évolutif. En mettant en place un moyen universel par lequel les applications AI peuvent communiquer avec des outils externes, MCP supprime le travail dur et mécaniste durant le développement de l’IA.
Qu’il s’agisse de construire un chatbot simple ou une sorte de solution avancée basée sur l’IA, MCP vous permet de vous connecter à des centaines d’outils – sans concevoir des centaines d’intégrations uniques. À l’avenir, MCP sera aussi au cœur de la construction de l’IA que les API REST ont été sur le Web.

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