MCP — Définition IT

Le MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert publié par Anthropic en novembre 2024 pour connecter de manière unifiée et sécurisée les modèles d'IA — typiquement des LLM — aux outils, données et applications de l'entreprise. Souvent décrit comme « le USB-C des LLM », MCP standardise la façon dont un modèle découvre et utilise des ressources externes, plutôt que de réimplémenter une intégration ad hoc par paire (modèle, outil).

Le protocole a été adopté en moins d'un an par les principaux acteurs : Anthropic (Claude), OpenAI (ChatGPT, Agents SDK), Google DeepMind (Gemini), Microsoft (Copilot Studio), Cursor, Zed, Replit. C'est l'un des sujets les plus chauds de l'écosystème IA en 2025-2026 — et un levier majeur pour exposer le contexte du SI aux agents IA sans recoder une intégration par modèle.

Le problème que résout MCP

Avant MCP, chaque éditeur d'IA proposait son propre format pour brancher des outils :

• •OpenAI : Function calling, format JSON propriétaire.
• •Google : Tool use Gemini, format différent.
• •Anthropic : Tool use Claude, encore un autre format.
• •Cursor, Continue, Cline : chacun ses connecteurs internes.

Conséquence : chaque éditeur d'application (Notion, Slack, GitHub, Linear, Kabeen) devait écrire N intégrations différentes, et chaque éditeur d'IA devait gérer N connecteurs. Coût combinatoire insoutenable.

MCP propose un format unique : un éditeur d'application écrit un seul serveur MCP, et tout client IA compatible MCP peut s'y connecter.

Architecture MCP

MCP suit un modèle client-serveur :

• •Le client MCP: : intégré dans l'application IA (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT, agent custom).
• •Le serveur MCP: : exposé par un éditeur ou un service. Il expose trois types de primitives :
• • - Resources : sources de données accessibles en lecture (fichiers, lignes de DB, API).
• • - Tools : fonctions appelables par le modèle pour agir (créer un ticket, envoyer un mail).
• • - Prompts : templates prédéfinis utilisables par l'utilisateur final.
• •Le transport: : stdio (process local) ou HTTP/SSE (réseau).

Le client demande au serveur « quelles ressources et quels outils as-tu ? », puis le modèle décide quand les utiliser dans la conversation.

Sécurité et permissions

MCP intègre nativement plusieurs garde-fous :

• •Authentification: : OAuth 2.0 standard pour les serveurs distants.
• •Permissions explicites: : l'utilisateur valide chaque tool sensible.
• •Scopes: : chaque outil déclare ce qu'il fait (lire / écrire / exécuter).
• •Audit: : chaque appel d'outil peut être loggé.
• •Sandboxing: : le serveur MCP peut tourner dans un conteneur isolé.

Ces garde-fous sont cruciaux : un agent IA avec accès à un MCP qui lit des e-mails ET en écrit peut être détourné par prompt injection.

MCP vs API REST classique

| Aspect | API REST | MCP | |---|---|---| | Découverte | Manuelle (lire la doc) | Automatique (le modèle interroge le serveur) | | Format | Propre à chaque éditeur | Unifié, JSON-RPC | | Intention | Humains et applications | LLM et agents IA | | Documentation | Swagger, OpenAPI | Schéma intégré au protocole | | Permissions | Gérées par l'app | Standardisées, granulaires |

MCP n'élimine pas les API REST — il les enveloppe pour les rendre découvrables et utilisables par les modèles.

Cas d'usage MCP en entreprise

• •Connecter Claude / ChatGPT au SI: : exposer Jira, Confluence, Slack, GitHub à l'IA via MCP.
• •Donner du contexte aux agents: : un serveur MCP qui expose le catalogue d'applications, les propriétaires et les dépendances permet à un agent IA de répondre précisément aux questions des collaborateurs.
• •Automatiser le développement: : Cursor, Continue, Cline utilisent MCP pour brancher des outils de dev.
• •Exposer le SI complet à un copilote IT: : Kabeen développe un serveur MCP qui rend le graphe applicatif vivant interrogeable par tout LLM compatible.

L'écosystème MCP

Plusieurs centaines de serveurs MCP open source existent déjà :

• •GitHub: : créer une PR, lire des issues.
• •Linear: : gérer des tickets.
• •Slack: : lire et envoyer des messages.
• •Notion: : interroger une base de connaissances.
• •Google Drive, Box, SharePoint: : lire des documents.
• •PostgreSQL, BigQuery: : exécuter des requêtes en lecture seule.
• •Kabeen: : exposer le graphe applicatif, les usages et les coûts du SI.

Gouverner MCP en entreprise

Le déploiement de MCP impose une gouvernance spécifique :

• •Catalogue des serveurs MCP autorisés: dans l'entreprise.
• •Politique de permissions: : quels collaborateurs peuvent connecter quels serveurs.
• •Audit centralisé: des appels MCP.
• •Alignement avec [IAM](/fr/glossary/iam): et le principe de moindre privilège.
• •Veille sur la prompt injection: et les attaques visant les serveurs MCP.

Sans cadre, MCP devient un nouveau vecteur de Shadow IA — chacun connectant ses outils à ChatGPT ou Claude sans validation.