le Protocole de contexte de Modèle (MCP) révolutionne l’IA

VILLEDÉFAUT – 15 Mai 2024 –

Le Protocole de contexte de Modèle (MCP) change la donne dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant une solution aux défis d’intégration des agents d’IA. Il ouvre de nouvelles capacités en permettant aux applications d’IA d’interagir avec des outils et des sources de données externes. Cet article explore comment le MCP résout le “problème M × N”, renforce le comportement agentique et offre une interface standardisée. Pour en savoir plus, poursuivez votre lecture.

Le Protocole de contexte de Modèle (MCP) représente bien plus qu’une simple spécification technique. Il s’agit d’une solution fondamentale aux défis persistants rencontrés dans la construction et le déploiement d’agents d’IA efficaces et intégrés. Sa conception vise à transformer la manière dont les modèles d’IA interagissent avec le vaste écosystème de données et les outils numériques.

Résoudre le problème d’intégration m × n

L’un des problèmes majeurs que le MCP résout est la complexité des intégrations point à point, connue sous le nom de “problème M × N”. Sans un standard comme le MCP,une organisation disposant de m applications d’IA (par exemple,Claude,ChatGPT,agents personnalisés) et de n outils ou systèmes différents (tels que GitHub,Slack,ERP,bases de données) devrait construire et maintenir m × n intégrations distinctes.

Ce scénario entraîne une duplication des efforts entre les équipes, des implémentations incohérentes et une charge de maintenance qui croît de manière exponentielle avec le nombre de systèmes et de modèles.le MCP transforme radicalement cette situation en un “problème M+N”.

Avec le MCP, les développeurs d’outils construisent N serveurs MCP (un pour chaque système), tandis que les développeurs d’IA construisent M clients MCP (un pour chaque application d’IA). Ainsi, le travail d’intégration total devient M+N au lieu de m × n. Une équipe peut construire un serveur MCP pour GitHub une seule fois, et il fonctionnera avec n’importe quel client compatible avec le MCP. De même, une fois qu’un agent compatible avec le MCP est construit, il peut interagir immédiatement avec tous les serveurs MCP existants sans travail d’intégration supplémentaire. Cette réduction de la complexité représente un gain d’efficacité considérable.

Renforcer le comportement agentique

Le MCP a la capacité d’activer le comportement des systèmes d’IA. En permettant aux développeurs de connecter des applications et des sources de données aux assistants d’IA, ils peuvent construire des outils d’IA capables de prendre des décisions autonomes et d’effectuer des actions dans d’autres applications.

Un agent d’IA, dans ce contexte, est un système capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir pour atteindre des objectifs spécifiques. Le MCP fournit le mécanisme par lequel un agent d’IA peut “percevoir” (par la récupération de données) et “agir” (par l’invocation d’outils) dans des systèmes externes.

Il est crucial de noter, cependant, que le MCP lui-même ne crée pas automatiquement un outil basé sur l’IA. Il s’agit simplement d’un moyen de connecter une IA à un autre outil. La logique agentique (la capacité de planifier,de raisonner et de prendre des décisions) réside toujours dans le modèle d’IA ou l’application hôte qui l’utilise.

Interface standardisée pour l’accès aux données et aux actions

Le MCP agit comme un pont de interaction bidirectionnel standardisé entre les assistants d’IA et les outils externes. Il définit la manière dont les systèmes d’IA peuvent découvrir et invoquer des actions dans des systèmes externes de manière uniforme. Cela signifie qu’au lieu de devoir apprendre les détails de nombreuses API différentes, un agent d’IA peut interagir avec n’importe quel service compatible avec le MCP en utilisant un ensemble cohérent de primitives (outils, fonctionnalités, invites).Cette standardisation simplifie la tâche de donner aux agents d’IA la capacité non seulement de comprendre, mais aussi d’effectuer des tâches dans le monde numérique.

Récupération de données en temps réel et fondation contextuelle

Une limitation critique des LLM traditionnels est que leurs connaissances sont généralement limitées aux données avec lesquelles ils ont été entraînés, ce qui peut devenir obsolète. Le MCP permet aux agents d’IA d’accéder à des données en temps réel provenant de sources externes. Ceci est essentiel pour “fonder” les réponses de l’IA dans la réalité actuelle, en garantissant que les informations fournies sont exactes et pertinentes. Par exemple, un agent d’IA peut consulter une base de données d’inventaire en temps réel avant de confirmer la disponibilité d’un produit ou de vérifier le statut d’un vol directement à partir de l’API d’une compagnie aérienne.Développement simplifié et réduction de la surcharge

En offrant un projet standardisé pour que les outils d’IA puissent interagir avec n’importe quelle source de données, le MCP élimine la nécessité de construire des intégrations personnalisées pour chaque application. Toute application qui prend en charge le MCP peut offrir un ensemble structuré d’outils ou d’actions qu’un assistant ou un agent d’IA peut exploiter. Cela accélère non seulement le processus de développement,mais réduit également la surcharge de maintenance associée à la gestion de multiples intégrations personnalisées.

Le MCP peut être considéré comme un “bus de capacités” pour les agents d’IA. Tout comme un bus matériel sur un ordinateur permet à différents composants (CPU, mémoire, périphériques) de communiquer et de partager des fonctionnalités de manière standardisée, le MCP fournit un moyen standardisé pour les agents d’IA de découvrir, d’accéder et d’invoquer un large éventail de fonctionnalités offertes par des systèmes externes.

Lorsqu’un agent d’IA doit effectuer une tâche qui dépasse ses capacités intrinsèques (comme envoyer un e-mail,mettre à jour un enregistrement CRM ou consulter une base de données spécifique),il peut se “connecter” au serveur MCP approprié via ce bus. Le protocole définit la manière dont ces capacités sont annoncées (découverte) et dont elles sont invoquées (appel d’outil). cela permet de construire des agents d’IA de manière plus modulaire, où la logique centrale de l’agent peut rester axée sur le raisonnement et la prise de décision, tandis que les capacités d’interaction spécifiques avec le monde extérieur sont déléguées à ces “périphériques” connectés via le MCP. Cette architecture simplifie non seulement le développement de l’agent, mais rend également le système général plus extensible, car de nouvelles capacités peuvent être ajoutées simplement en créant et en connectant de nouveaux serveurs MCP sans qu’il soit nécessaire de modifier la logique centrale de l’agent. Cette capacité à composer dynamiquement des fonctionnalités à partir de diverses sources est ce qui permet l’émergence de comportements d’agence plus sophistiqués et polyvalents.