OpenAI a officiellement adopté le protocole de contexte de modèle (MCP) en mars 2025, une décision qui a consolidé la position du protocole comme norme industrielle pour connecter les systèmes d'intelligence artificielle à des outils et sources de données externes. Cette adoption est survenue après qu'OpenAI a déjà intégré MCP dans ses produits, y compris l'application de bureau ChatGPT, et a marqué un changement significatif vers l'interopérabilité dans l'industrie de l'IA.
Le protocole de contexte de modèle est une norme ouverte et un cadre open source introduit par Anthropic en novembre 2024 pour standardiser la manière dont les systèmes d'IA comme les grands modèles de langage intègrent et partagent des données avec des outils, systèmes et sources de données externes. MCP fournit une interface standardisée pour lire des fichiers, exécuter des fonctions et gérer des invites contextuelles. Suite à son annonce, le protocole a été adopté par de grands fournisseurs d'IA, notamment OpenAI et Google DeepMind.
Contexte
MCP a été annoncé par Anthropic en novembre 2024 comme une norme ouverte pour connecter les assistants IA à des systèmes de données tels que des référentiels de contenu, des outils de gestion d'entreprise et des environnements de développement. Le protocole a été créé chez Anthropic par les ingénieurs David Soria Parra et Justin Spahr-Summers. MCP a été conçu pour remédier aux silos d'information et aux systèmes hérités. Avant MCP, les développeurs devaient souvent construire des connecteurs personnalisés pour chaque source de données ou outil, ce qui aboutissait à ce qu'Anthropic a décrit comme un problème d'intégration de données « N×M ».
Des approches antérieures telles que l'API « d'appel de fonction » d'OpenAI de 2023 et le cadre de plugins ChatGPT résolvaient des problèmes similaires mais nécessitaient des connecteurs spécifiques au fournisseur. MCP réutilise les idées de flux de messages du protocole de serveur de langage (LSP). La nature ouverte du protocole et son soutien par Anthropic l'ont positionné comme une alternative neutre aux méthodes d'intégration propriétaires.
En décembre 2025, Anthropic a fait don de MCP à la Fondation Agentic AI (AAIF), un fonds dirigé sous la Fondation Linux, cofondé par Anthropic, Block et OpenAI, avec le soutien d'autres entreprises. Cette décision a encore renforcé le statut de MCP en tant que norme gouvernée par la communauté plutôt qu'une technologie contrôlée par un fournisseur.
Chronologie de l'adoption par OpenAI
Le chemin d'OpenAI vers l'adoption de MCP a commencé par une intégration interne dans sa gamme de produits. En mars 2025, l'entreprise a officialisé cette adoption, signalant son engagement envers la norme ouverte. Cette décision était notable étant donné le développement antérieur par OpenAI d'alternatives propriétaires comme l'API d'appel de fonction et les plugins ChatGPT.
L'adoption faisait partie d'une tendance industrielle plus large. Au début de 2025, MCP avait gagné du terrain parmi les grandes entreprises technologiques et les développeurs d'IA. Le soutien d'OpenAI a été largement perçu comme le point de bascule qui a transformé MCP d'un protocole prometteur en norme de facto pour l'intégration d'outils IA.
En septembre 2025, OpenAI a ajouté le support de MCP aux applications ChatGPT, permettant un accès tiers à l'intérieur de ChatGPT. Cela a étendu la portée du protocole à des millions d'utilisateurs de ChatGPT et a permis aux développeurs de créer des outils fonctionnant de manière transparente avec l'assistant IA populaire.
Implémentation technique
MCP définit un cadre standardisé pour intégrer les systèmes d'IA avec des sources de données et des outils externes. Les applications incluent l'interrogation de bases de données structurées en langage naturel. Le protocole distingue les hôtes MCP, les clients MCP et les serveurs MCP. Un hôte MCP est généralement un agent IA qui interagit avec un LLM et nécessite des services d'un ou plusieurs serveurs MCP. Pour chacun de ces serveurs MCP, l'hôte MCP crée un client MCP dédié qui communique avec ce serveur. Le client et l'hôte s'exécutent généralement sur la même machine, tandis que les serveurs MCP peuvent être locaux ou distants.
Chaque serveur fournit un ou plusieurs outils ou ressources. Les outils peuvent inclure l'accès à une base de données, des calculatrices, ou l'accès à du code ou des référentiels ; une ressource peut être un document tel qu'une FAQ. Le client MCP demande à son serveur une liste des outils et ressources que le serveur fournit ; le serveur répond avec une description en langage naturel des capacités de chaque outil et du format attendu pour appeler l'outil. Cette information est donnée au LLM ; si le LLM nécessite les services de l'un de ces outils, l'hôte MCP instruira le client MCP concerné d'appeler l'outil. Le serveur MCP effectue l'action de l'outil et retourne les résultats, que l'hôte MCP injecte ensuite dans la conversation du LLM. Le client et le serveur communiquent en utilisant les messages JSON-RPC 2.0.
Le protocole a été publié avec des kits de développement logiciel (SDK) dans des langages de programmation incluant Python, TypeScript, C# et Java, ainsi que des exemples d'implémentations de serveurs MCP. L'adoption par OpenAI incluait le support de ces SDK, permettant aux développeurs de créer des outils compatibles MCP pour ChatGPT et d'autres produits OpenAI.
Impact sur l'industrie
L'adoption de MCP par OpenAI a eu des effets considérables sur l'industrie de l'IA. Elle a signalé que même les entreprises disposant de méthodes d'intégration propriétaires reconnaissaient la valeur des normes ouvertes. Cette décision a encouragé d'autres acteurs majeurs à suivre, y compris Google DeepMind et Microsoft.
Le protocole est utilisé dans les outils de développement logiciel assisté par IA. Les environnements de développement intégrés (IDE), les plateformes de codage telles que Replit, et les outils d'intelligence de code comme Sourcegraph ont adopté MCP pour donner aux assistants de codage IA un accès en temps réel au contexte du projet. Cela a accéléré le boom du codage agentique et le développement de systèmes agent IA.
MCP Apps est une extension officielle du protocole de contexte de modèle construite sur mcp-ui. Alors que la spécification MCP de base est limitée au texte et aux données structurées, MCP Apps standardise la livraison d'interfaces utilisateur interactives - telles que des tableaux de bord, des formulaires et des visualisations de données - depuis les serveurs MCP vers les applications hôtes comme Claude et ChatGPT.
Croissance de l'écosystème
À la mi-2026, plus de 10 000 serveurs MCP avaient été déployés en production, avec les SDK du protocole téléchargés plus de 97 millions de fois par mois. Cette croissance explosive a été en partie stimulée par le soutien d'OpenAI et l'adoption plus large par la communauté de l'IA.
MCP peut être intégré avec Microsoft Semantic Kernel et Azure OpenAI. Les serveurs MCP peuvent être déployés sur Cloudflare. En avril 2026, l'AAIF a tenu le sommet des développeurs MCP en Amérique du Nord à New York, attirant environ 1 200 participants. Ce même mois, la plateforme Headless 360 de Salesforce a commencé à acheminer les interactions client et agent via MCP ; à la fin de mai, Salesforce a rapporté que 4,5 millions d'appels MCP avaient été traités depuis le lancement.
L'adoption par OpenAI a également influencé le développement des technologies IA agentique. Alors que de plus en plus d'entreprises se standardisaient sur MCP, l'écosystème d'outils et de services s'est développé rapidement, créant des effets de réseau bénéfiques pour tous les participants.
Évolution du protocole
Le 28 juillet 2026, les mainteneurs de MCP ont finalisé une révision majeure de la spécification, décrite par David Soria Parra, membre du personnel technique d'Anthropic, comme le changement le plus substantiel du protocole depuis l'ajout de l'autorisation. La révision supprime le suivi de session au niveau du protocole, rendant MCP sans état au niveau du protocole : les informations sur la version du protocole, l'identité du client et les capacités sont plutôt transportées dans un paramètre _meta avec chaque requête. Le changement rapproche le modèle de requête de MCP de celui de l'API Claude Messages d'Anthropic elle-même.
La révision a également déprécié plusieurs fonctionnalités qui avaient vu une utilisation limitée, y compris l'échantillonnage (permettant à un serveur de demander une complétion au modèle du client) et les racines (permettant aux clients d'indiquer des emplacements de système de fichiers pertinents à un serveur) ; les fonctionnalités dépréciées restent fonctionnelles pendant un minimum de douze mois. Certaines fonctionnalités auparavant centrales, telles que la fonctionnalité Tasks pour les opérations de longue durée, ont été déplacées du protocole de base vers des extensions optionnelles. Tous les changements ne sont pas rétrocompatibles, et les serveurs implémentant la nouvelle révision peuvent ne pas interopérer avec les clients plus anciens sans une couche de compatibilité.
Considérations de sécurité
MCP a été sujet à plusieurs vulnérabilités de sécurité, à la fois dans la manière dont les modèles gèrent l'appel d'outils et dans le logiciel MCP lui-même. En avril 2025, Invariant Labs a décrit des « attaques d'empoisonnement d'outils » dans lesquelles des instructions malveillantes sont cachées dans les descriptions d'outils MCP que le modèle IA peut lire mais que les utilisateurs ne peuvent pas voir. La vulnérabilité provient de l'hypothèse que les descriptions d'outils sont dignes de confiance. Ces problèmes ne sont pas spécifiques à MCP et peuvent survenir chaque fois qu'un LLM a accès à des outils avec des entrées non fiables. L'empoisonnement d'outils est une forme d'injection d'invite.
Plusieurs vulnérabilités ont également été trouvées dans le logiciel MCP lui-même. En juillet 2025, JFrog a divulgué CVE-2025-6514, une faille critique (CVSS 9,6) dans mcp-remote, un outil qui connecte les clients MCP aux serveurs distants. La faille permettait à un serveur malveillant d'exécuter des commandes arbitraires sur la machine de l'utilisateur. La vulnérabilité affectait les versions 0.0.5 à 0.1.15 et a été corrigée dans la version 0.1.16.
Ces défis de sécurité soulignent le besoin continu de pratiques de sécurité robustes dans l'écosystème de l'IA. À mesure que l'adoption de MCP croît, l'importance de traiter les vulnérabilités et de garantir que la norme reste sûre pour une utilisation généralisée augmente également.
Héritage
L'adoption de MCP par OpenAI en mars 2025 est largement considérée comme le moment où le protocole est devenu la norme industrielle pour l'intégration d'outils IA. La décision a reflété un changement plus large vers des normes ouvertes dans l'industrie de l'IA et a ouvert la voie à une plus grande interopérabilité entre les systèmes d'IA de différents fournisseurs.
La décision a également eu des implications pour la position concurrentielle d'OpenAI. En embrassant MCP, OpenAI a reconnu la valeur de la collaboration et de la standardisation, même tout en continuant à développer des technologies propriétaires. Cet équilibre entre ouverture et concurrence est devenu une caractéristique déterminante du paysage moderne de l'IA.