Explication comparative entre MCP et les API
(norahsakal.com)- MCP (Model Context Protocol) est un nouveau protocole ouvert qui standardise la manière dont les modèles d’IA interagissent avec des outils externes et des sources de données
- De la même façon qu’un port USB-C unifie la connexion de plusieurs appareils, MCP unifie la manière dont les systèmes d’IA se connectent à divers outils et sources de données
Pourquoi utiliser MCP plutôt que les API traditionnelles
- Les intégrations API traditionnelles exigent pour chaque outil et service du code spécifique, des méthodes d’authentification distinctes, une gestion des erreurs et de la maintenance séparée
- Les API reviennent à utiliser une clé différente pour chaque porte
- Chaque service ou outil nécessite une intégration individuelle, et la documentation, l’authentification, la gestion des erreurs et la maintenance deviennent complexes
Contexte d’apparition de MCP
- MCP est un projet lancé par Anthropic, conçu pour permettre à des modèles d’IA comme Claude d’interagir facilement avec des outils et des sources de données
- Il est désormais publié en open source et adopté par de nombreuses entreprises et développeurs
- Il est en train de s’imposer comme un nouveau standard pour les interactions entre IA et outils
Comparaison entre MCP et les API traditionnelles
- Effort d’intégration : MCP repose sur un standard unique, les API traditionnelles nécessitent des intégrations individuelles
- Communication en temps réel : prise en charge par MCP, non prise en charge par les API traditionnelles
- Découverte dynamique : possible avec MCP, impossible avec les API traditionnelles
- Extensibilité : MCP est plug-and-play, les API traditionnelles demandent des intégrations supplémentaires
- Sécurité et contrôle : MCP conserve une cohérence, les API traditionnelles varient selon les cas
Principales différences entre MCP et les API traditionnelles
- Protocole unique : une seule intégration via MCP permet de se connecter à plusieurs outils et services
- Découverte dynamique : le modèle d’IA peut rechercher automatiquement les outils disponibles et interagir avec eux sans codage préalable
- Communication bidirectionnelle : il est possible de récupérer des informations et d’exécuter des actions en temps réel (par exemple, de façon similaire à WebSocket)
Pourquoi la communication bidirectionnelle de MCP est importante
- Récupération de données : le modèle d’IA recherche les informations nécessaires sur le serveur → ex. : vérifier un agenda
- Exécution de tâches : le modèle d’IA envoie au serveur une commande pour effectuer une action → ex. : modifier une réunion, envoyer un e-mail
Fonctionnement de MCP : architecture
- Hôte MCP : une application d’IA comme Claude Desktop
- Client MCP : maintient la connexion avec le serveur MCP et échange commandes et données
- Serveur MCP : expose des fonctions spécifiques et se connecte à des sources de données locales ou distantes
- Sources de données locales : fichiers, bases de données, etc.
- Services distants : API externes et services basés sur Internet
- MCP ne traite pas une logique complexe ; son rôle est d’orchestrer le flux de données entre le modèle d’IA et les outils
Exemple concret de client MCP
- Un script Python (
client.py) interagit avec Gmail, Slack, une application de calendrier, etc. - L’utilisation d’un protocole unique élimine les processus d’intégration complexes et permet d’ajouter rapidement des fonctionnalités
Exemples d’utilisation de MCP
1. Assistant d’organisation de voyage
- Avec des API traditionnelles : il faut écrire du code séparé et gérer l’authentification pour Google Calendar, l’e-mail, les API de réservation aérienne, etc.
- Avec MCP : un protocole MCP unique permet de vérifier un agenda, réserver un billet d’avion et envoyer un e-mail
2. IDE avancé (éditeur de code intelligent)
- Avec des API traditionnelles : le système de fichiers, le contrôle de version et le gestionnaire de paquets nécessitent chacun une intégration distincte
- Avec MCP : intégration via MCP → recommandations de code et contexte plus riche
3. Analyse de données complexe
- Avec des API traditionnelles : connexion manuelle à chaque base de données et outil de visualisation
- Avec MCP : une couche MCP unique permet d’interagir automatiquement avec plusieurs sources de données
Avantages de la mise en œuvre de MCP
- Simplification du développement : un seul développement peut s’appliquer à plusieurs outils
- Flexibilité : remplacer un modèle d’IA ou un outil ne nécessite pas de reconfiguration complexe
- Réactivité en temps réel : la connexion MCP reste active, ce qui permet des mises à jour et des interactions en temps réel
- Sécurité et conformité : maintien d’un contrôle d’accès et d’une sécurité cohérents
- Extensibilité : l’ajout de nouvelles fonctions peut se faire simplement en connectant un nouveau serveur MCP
Cas où les API traditionnelles sont plus adaptées
- Les API traditionnelles sont avantageuses lorsqu’il faut des interactions précises et prévisibles
- Elles sont également adaptées lorsque l’optimisation des performances et le contrôle sont essentiels
Cas favorables aux API traditionnelles
- Lorsqu’un contrôle fin et des fonctionnalités limitées sont nécessaires
- Lorsque l’optimisation des performances est importante
- Lorsqu’une autonomie contextuelle minimale est requise
Premiers pas avec MCP : étapes clés
- Définir les fonctionnalités : déterminer les fonctions que le serveur MCP fournira
- Implémenter la couche MCP : développer selon les spécifications du protocole MCP
- Choisir le mode de transport : local (Stdio) ou distant (Server-Sent Events/WebSockets)
- Créer les ressources/outils : développer les sources de données et services à exposer
- Configurer le client : établir une connexion sécurisée entre le serveur MCP et le client
Résumé
- MCP : une interface standardisée permettant aux agents d’IA d’interagir avec des outils externes et des données
- API : nécessitent des intégrations individuelles et davantage de travail manuel
MCP permet aux modèles d’IA d’intégrer facilement des outils et des données externes et d’interagir avec eux en temps réel
Conclusion
- MCP fournit aux modèles d’IA un cadre standard unifié pour interagir avec des outils externes et des données
- Plus qu’une simple API, c’est une solution de connexion puissante qui aide les applications d’IA à devenir plus intelligentes, dynamiques et centrées sur le contexte dans leurs interactions
3 commentaires
Je me demande si MCP peut être du JSON.
Je pense que le MCP n’est pas une spécification de communication de données au point de se réduire à du JSON, et qu’il est inutilement complexe.
Avis Hacker News
MCP permet d’ajouter des outils à l’exécution, ce qui permet aux utilisateurs d’ajouter des fonctionnalités arbitraires aux applications LLM
Le point le plus important que les développeurs doivent comprendre à propos de MCP est qu’il s’agit d’un protocole permettant de charger dynamiquement des fonctionnalités supplémentaires dans les applications d’IA
Une question est soulevée sur la manière dont MCP diffère des précédentes tentatives de couche API
MCP a été créé par Anthropic et est largement adopté
Recommandation d’un autre protocole appelé ANP (AgentNetworkProtocol)
Des centaines de serveurs MCP sont sélectionnés afin que les gens puissent y accéder et les explorer
MCP est globalement l’équivalent de HTML et résout bien des fonctions comme la découverte dynamique d’"outils"
Tous les principaux modèles d’IA peuvent déjà écrire du code qui s’interface parfaitement avec des API bien connues
Le protocole MCP est très similaire au Language Server Protocol (LSP)