Tout le monde parle du Protocole MCP, mais savez-vous vraiment ce que c’est, pourquoi Anthropic l’a créé, et comment il s’intègre dans des outils comme Claude ou ChatGPT ? Plongeons-y, étape par étape, avec un regard technique et pratique pour vous aider à construire des workflows IA automatisés plus robustes.
Pourquoi le terme MCP est crucial en IA
Le Model Context Protocol (MCP) est un standard open‑source lancé par Anthropic le 25 novembre 2024, dont le but est de créer une interface universelle pour connecter les modèles de langage (Claude, ChatGPT…) à des services externes (fichiers, APIs, bases de données).
On compare souvent MCP à un port USB‑C :
- Il standardise l’accès aux données, peu importe la source.
- Il permet de connecter n’importe quel MCP client (comme Claude Desktop) à un MCP server (Google Drive, Slack, GitHub…) via JSON‑RPC 2.0.
“MCP fournit une interface universelle pour connecter des sources de données hétérogènes aux modèles : un port USB‑C pour l’IA.”
🔍 Pourquoi Anthropic a-t-il créé MCP ?
Anthropic visait à résoudre le problème de l’intégration fragmentée des outils IA :
- Avant MCP, chaque connexion entre un modèle (Claude, ChatGPT…) et une source de données nécessitait une intégration sur mesure.
- Cela créait un temps de développement long et des silos de données.
MCP propose donc un modèle standardisé permettant de :
- Découvrir dynamiquement les outils disponibles (files, DB, APIs).
- Sélectionner uniquement ce dont le modèle a besoin.
- Communiquer via un protocole fiable et sécurisé.
Résultat : un workflow IA plus agile, interopérable et évolutif.
La définition et le fonctionnement du MCP
Architecture client–serveur
- MCP host/client : l’application IA (Claude Desktop, ChatGPT Desktop…).
- MCP server : tout service exposant des données ou fonctions.
- Communication via JSON‑RPC 2.0 pour des échanges structurés.
Étapes d’interaction
- Discovery : le client détecte les capacités du serveur (fichiers, API).
- Invocation : le modèle demande une action (lire un fichier, exécuter une requête).
- Exécution & réponse : le serveur répond avec le résultat.
- Workflow orchestration : le modèle peut chaîner plusieurs outils (par ex., extraire un doc, l’analyser, générer un résumé).
Utilisation du MCP avec Claude
Anthropic a intégré MCP dans Claude Desktop, permettant :
- Lecture/écriture de fichiers locaux.
- Accès à GitHub, Google Drive, Slack, Postgres, etc.
Exemple concret : en quelques minutes, Claude peut créer un repo GitHub, modifier du code, soumettre une pull request, le tout via MCP.
Avant le MCP, comment faisions-nous ?
On utilisait :
- Des ChatGPT Plugins ou l’API function-calling d’OpenAI (2023), mais chaque modèle nécessitait son propre plugin.
- Résultat : code spécifique, maintenance lourde, verrouillage écosystème.
Le MCP change la donne en standardisant l’accès aux données pour tous les LLMs.
Et ChatGPT dans tout ça ?
OpenAI adopte officiellement MCP en mars 2025 :
- Intégration dans le Agents SDK.
- Disponibilité progressive dans.
Donc oui : ChatGPT est désormais MCP‑enabled, et vous pouvez le connecter aux mêmes MCP servers que Claude.
MCP déployé ou en test ?
| Éditeur | Statut MCP |
|---|---|
| Anthropic | Claude Desktop – pleinement opérationnel |
| OpenAI | Agents SDK + ChatGPT Desktop (déploiement en cours) |
| Google DeepMind | Adoption prévue dans Gemini (2025) |
| Microsoft | Intégration via Copilot Studio / Windows AI Foundry |
Comment utiliser MCP ?
Quickstart serveur & client
- Installez le MCP Server (Node.js ou Python).
- Activez les connecteurs de référence (Google Drive, GitHub, etc.).
- Lancez Claude Desktop ou ChatGPT Desktop avec les outils activés.
- Commencez à demander : “Lis ce fichier, analyse, répond”.
👨💻 Conseil pratique : commencez avec Claude Desktop et ses serveurs de référence.
ChatGPT (MCP client) – utilisation concrète
Une structure typique :
{
"client": "ChatGPT Desktop",
"tool": "MCP server GitHub",
"action": "createRepository",
"params": {
"name": "mon‑outil‑MCP"
}
}L’agent ChatGPT prend la main, crée le repo, ajoute des fichiers, tout en respectant les permissions et logs.
Sécurité — atouts et défis
Le MCP ouvre une surface d’attaque :
- prompt injection
- tool poisoning
- credential leakage
Des études (mai/juin 2025) identifient des risques liés aux serveurs malveillants.
📌 Recommandations :
- Registre de serveurs approuvés (copilot studio, foundry).
- Consentement utilisateur pour activer les outils.
- Audits de sécurité : ex. MCPSafetyScanner.
Pourquoi le MCP transforme les workflows IA ?
- Interopérabilité multi‑modèles (Claude, ChatGPT, Gemini…).
- Orchestration fluide (collecte → analyse → réponse).
- Scalabilité simplifiée : ajoutez un serveur, et tous les modèles y accèdent.
- Sécurité intégrée via consentement, permissions et registre.
Appel à l’action
✅ Vous travaillez sur des workflows IA ?
- Testez MCP localement avec Claude Desktop.
- Explorez l’Agents SDK OpenAI pour vos projets.
- Installez MCPSafetyScanner pour auditer vos serveurs.
- Dites-nous en commentaires : quel serveur MCP allez-vous tenter ? Usage, succès… partagez vos retours !
Conclusion
Le MCP redéfinit la façon dont les modèles IA accèdent à leurs outils. Ce n’est plus un plugin, mais un standard fondamental pour l’automatisation IA. En rejoignant cette transition, vous créez des workflows plus robustes, plus sûrs, plus agiles.
Si vous souhaitez un tuto code plus avancé (quickstart serveur MCP, client ChatGPT), dites-le. Je peux vous guider pas à pas.
