Le MCP est mort ; vive le MCP

• La CLI s’impose comme la nouvelle tendance des interfaces d’outils pour agents, mais les CLI sur mesure rencontrent les mêmes problèmes de contexte que le MCP et doivent renoncer à la structuration ainsi qu’à plusieurs de ses avantages
• Le MCP en mode local stdio et le MCP distant basé sur Streamable HTTP répondent à des cas d’usage complètement différents, une distinction largement ignorée dans le débat actuel
• Les fonctionnalités Prompts et Resources du MCP constituent un mécanisme permettant de diffuser en temps réel, à l’échelle de l’organisation, des compétences et de la documentation standardisées, ce qui est essentiel pour passer du vibe coding à une ingénierie agentique structurée
• Les serveurs MCP centralisés standardisent l’authentification OAuth, la télémétrie et l’observabilité, rendant possibles la sécurité à l’échelle de l’organisation et la mesure de l’efficacité des outils
• Pour un développeur individuel, la CLI peut convenir, mais au niveau organisationnel et enterprise, le MCP est l’outil du présent et de l’avenir pour garantir cohérence, sécurité et qualité

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Cycle de hype piloté par les influenceurs

• Il y a à peine six mois, le Model Context Protocol (MCP) était le principal sujet du secteur, et tous les éditeurs cherchaient à lancer des produits liés au MCP
• Déjà à l’époque, certains restaient sceptiques en demandant « ce n’est qu’une API, pourquoi faut-il un wrapper ? », et certaines équipes ont effectivement choisi d’ignorer le cycle de hype du MCP pour écrire de simples wrappers d’outils au-dessus d’endpoints d’API REST
• Pour la plupart des cas d’usage, l’idée s’est répandue que le MCP représentait un surcoût inutile par rapport à un appel direct d’API
• Aujourd’hui, le discours du secteur s’est déplacé vers la critique du MCP et l’éloge de la CLI, en lien avec une dynamique où les influenceurs IA doivent sans cesse créer de nouvelles tendances pour capter l’attention
• Même des figures reconnues comme Garry Tan ou Andrew Ng ont tendance à généraliser à partir de leur expérience personnelle, et cette culture d’influence qui alimente le FOMO et la hype déforme le débat dans ce domaine
• Il existe bien des cas où la CLI est plus adaptée comme interface d’outils pour agents, mais ce n’est pas vrai dans tous les cas

Les économies de tokens avec la CLI : réalité et limites

Outils CLI présents dans les données d’entraînement

• Des utilitaires CLI comme jq, curl, git, grep, psql, aws, déjà présents dans le jeu de données d’entraînement des LLM, peuvent être utilisés immédiatement par un agent sans instructions, schéma ni contexte supplémentaires
• Le MCP doit pré-déclarer les outils dans la réponse tools/list, ce qui introduit un surcoût par rapport à des outils CLI déjà connus
• Lorsqu’un outil CLI existe déjà dans les données d’entraînement, il est logique de le privilégier systématiquement au MCP

Limites des CLI sur mesure

• Les outils CLI sur mesure (bespoke) ne sont pas connus des LLM, il faut donc fournir une explication dans AGENTS.md ou README.md
• On peut désigner un répertoire /cli-tools et compter sur des noms descriptifs, mais les agents se trompent souvent avec cette approche, ce qui finit par nécessiter davantage de documentation explicative
• Même un outil comme curl perd son avantage en économie de tokens dès qu’il doit comprendre un schéma OpenAPI personnalisé

Extraction et transformation en chaîne

• Une chaîne CLI peut récupérer puis transformer des données afin de réduire le volume envoyé dans la fenêtre de contexte
• Cependant, des contenus structurés comme HTML, JSON ou XML peuvent aussi être extraits via des sélecteurs DOM/CSS, JSONPath, XPath, ce qui n’est donc pas un avantage propre à la CLI

Consommation progressive du contexte

• Alors que le MCP charge à l’avance l’ensemble des outils et des schémas, la CLI peut charger le contexte progressivement via --help
• Mais avec des outils CLI sur mesure, l’agent doit explorer le contenu d’aide sur plusieurs tours, ce qui revient au final à charger une information proche d’un schéma MCP, mais sans structure
• Dans des flux suffisamment complexes, l’agent finit de toute façon par explorer la majeure partie de l’arborescence, ce qui réduit fortement les gains
• Selon les recherches de Vercel, placer l’index complet de la documentation dans AGENTS.md améliore l’exploitation de la documentation par les agents, et fournir d’emblée l’ensemble du schéma favorise un meilleur choix d’outils
• Alors qu’Anthropic propose désormais une fenêtre de contexte d’un million de tokens, on peut se demander si l’économie de tokens reste encore un argument décisif

La dualité du MCP : stdio vs Streamable HTTP

Limites du mode stdio

• En mode stdio, le serveur MCP s’exécute localement avec l’agent et ajoute une complexité inutile par rapport à l’écriture d’une simple CLI
• Dans la majorité des cas d’usage, le MCP en mode stdio est superflu

La valeur transformatrice de Streamable HTTP

• Le MCP avec transport Streamable HTTP permet d’exécuter la même logique sur un serveur centralisé, ce qui en fait un élément clé pour transformer, dans l’adoption en organisation et en enterprise, le vibe coding en ingénierie agentique
• La plupart des influenceurs ne distinguent pas correctement ces deux modes

Les avantages d’un serveur MCP centralisé

Fonctionnalités backend riches

• Un serveur central permet aux outils d’exploiter des capacités de plateforme avancées, comme une instance Postgres ou des requêtes de graphe Cypher basées sur Apache AGE
• Côté agent, il suffit de configurer un endpoint HTTP et un jeton d’authentification, ce qui simplifie le déploiement
• Une base locale comme SQLite reste possible, mais elle montre vite ses limites dès qu’il faut partager l’état à l’échelle de l’organisation

Environnements d’exécution d’agents éphémères

• Dans des environnements d’exécution temporaires comme GitHub Actions, un serveur MCP distant permet d’utiliser sans installation des outils nécessitant un backend complexe
• Il délègue au serveur central la gestion de charges stateful dans des environnements stateless

Authentification et sécurité

• Avec une CLI, accéder à une API sécurisée impose que chaque développeur ait un accès direct à la clé API, ce qui représente une lourde charge pour les équipes d’exploitation
• En centralisant derrière un serveur MCP, les développeurs s’authentifient au serveur MCP via OAuth, tandis que les clés API et secrets sensibles restent contrôlés côté serveur
• Lorsqu’un membre quitte l’équipe, il suffit de révoquer le token OAuth ; cette personne n’a de toute façon jamais eu accès aux autres clés ni aux secrets

Télémétrie et observabilité

• Un serveur MCP centralisé permet de collecter de manière standard des traces et métriques OpenTelemetry
• Il devient possible d’identifier quels outils sont efficaces, quels runtimes d’agents sont utilisés et à quels endroits les outils échouent
• C’est faisable aussi avec des outils CLI, mais un déploiement local exige des mises à jour côté utilisateurs et il faut reproduire le scaffolding de télémétrie dans chaque outil CLI

Déploiement instantané standardisé et mises à jour automatiques

• Les outils distribués sous forme de paquets provoquent des problèmes de compatibilité de versions d’API, alors que le MCP permet au serveur de notifier les clients des mises à jour via Subscriptions et Notifications
• Les MCP Prompts correspondent à un SKILL.md fourni par le serveur, et les MCP Resources à un /docs servi par le serveur

La valeur organisationnelle des MCP Prompts et Resources

• Contenu dynamique : les fichiers *.md d’un dépôt sont statiques et nécessitent des mises à jour manuelles, alors que les prompts et resources côté serveur peuvent être générés dynamiquement en temps réel
  • Il est possible d’injecter dynamiquement sans appel d’outil des documents utiles seulement dans certains contextes, des données tarifaires, l’état actuel du système, etc.
• Mises à jour automatiques et cohérentes : les fichiers *.md distribués dans un dépôt ou un paquet doivent être synchronisés, tandis que des prompts MCP restent toujours à jour
  • Même la documentation officielle de tiers peut être proxifiée via le serveur, sans duplication ni mise à jour manuelle dans les dépôts
• Partage des connaissances à l’échelle de l’organisation : du contenu applicable à toute l’entreprise — bonnes pratiques de sécurité, de télémétrie, considérations de déploiement d’infrastructure — peut être diffusé de manière cohérente à tous les dépôts, tous les workflows et toutes les interfaces frontend d’agents (Claude Code, Codex, VS Code Copilot, GitHub Agents, OpenCode, etc.)
  • Dans un environnement microservices, une équipe peut ainsi accéder à la documentation d’un autre service, ou une équipe produit peut fournir dynamiquement des compétences à chaque déploiement
• Des cas concrets montrent que les prompts et resources MCP fonctionnent réellement dans OpenCode, Claude Code CLI, etc., et qu’une simple configuration du client MCP suffit, sans gestion supplémentaire après le déploiement

Conclusion : à l’échelle des organisations, le MCP est le présent et l’avenir

• Il y a six mois, le MCP était au sommet de la hype ; aujourd’hui, il est accusé d’être la cause principale du gonflement du contexte, mais on ignore souvent les compromis et pièges similaires des CLI sur mesure
• Dès qu’une équipe réfléchit à la manière de passer du vibe coding à l’ingénierie agentique, elle aboutit naturellement à la conception et à la mission du MCP
• Comme le montre un cas récent chez Amazon AWS — exigeant l’approbation d’un ingénieur senior pour des changements assistés par IA — les équipes devront de toute façon exploiter et maintenir les systèmes logiciels produits par des agents IA
• Les conseils de Garry Tan ou d’Andrew Ng peuvent être pertinents dans un environnement individuel homogène, mais ils se transposent difficilement tels quels à une organisation où des équipes de niveaux techniques et d’expériences variés doivent converger vers une qualité cohérente
• Pour livrer un logiciel fiable et maintenable, il faut une discipline d’ingénierie garantissant cohérence, sécurité, qualité et exactitude ; et pour cela, le MCP est aujourd’hui l’outil adapté aux organisations et aux entreprises