Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert et un cadre open-source introduit par Anthropic en novembre 2024 pour normaliser la manière dont les systèmes d'intelligence artificielle (IA) comme les grands modèles de langage (LLM) 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.
MCP répond au défi de connecter les assistants IA à divers systèmes de données tels que les référentiels de contenu, les outils de gestion d'entreprise et les environnements de développement. Le protocole a été créé chez Anthropic par les ingénieurs David Soria Parra et Justin Spahr-Summers. Il vise à résoudre le problème des silos d'information et des systèmes hérités qui nécessitaient auparavant des connecteurs personnalisés pour chaque source de données ou outil, un défi qu'Anthropic a décrit comme un problème d'intégration de données « N×M ».
Contexte
MCP a été annoncé par Anthropic en novembre 2024 comme un standard ouvert pour connecter les assistants IA aux systèmes de données. 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 provisoires antérieures, comme l'API « function-calling » d'OpenAI en 2023 et le cadre de plug-ins ChatGPT, résolvaient des problèmes similaires mais nécessitaient des connecteurs spécifiques au fournisseur. MCP réutilise les idées de flux de messages du Language Server Protocol (LSP).
En décembre 2025, Anthropic a fait don de MCP à la Agentic AI Foundation (AAIF), un fonds dirigé sous la Linux Foundation, cofondé par Anthropic, Block et OpenAI, avec le soutien d'autres entreprises. Plus tard ce mois-là, Anthropic a également publié Agent Skills, un standard ouvert compagnon pour empaqueter des instructions et ressources spécifiques aux tâches que les agents IA chargent à la demande, suivant la même approche de standard ouvert que MCP.
Fonctionnalités
MCP définit un cadre standardisé pour intégrer les systèmes d'IA avec des sources de données et outils externes. Le protocole permet des applications telles que l'interrogation de bases de données structurées avec un langage naturel dans le domaine de l'accès aux données 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 créera un client MCP dédié qui communique avec ce serveur. Le client et l'hôte fonctionnent généralement sur la même machine, tandis que les serveurs MCP peuvent être locaux ou distants.
Chaque serveur fournit un ou plusieurs outils ou ressources. Des exemples d'outils incluent l'accès à une base de données, des calculatrices et l'accès à des référentiels de code ; une ressource pourrait être un document FAQ spécifique. Le client MCP demande à son serveur une liste d'outils et de 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 ; s'il nécessite les services de l'un de ces outils, l'hôte MCP instruira le client MCP pertinent d'appeler l'outil. Le serveur MCP effectue l'action de l'outil et renvoie les résultats, que l'hôte MCP injecte ensuite dans la conversation du LLM. Le client et le serveur communiquent en utilisant le protocole de transport 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.
Le protocole est utilisé dans les outils de développement logiciel assistés par IA. Les environnements de développement intégrés (IDE), les plateformes de codage comme Replit et les outils d'intelligence de code comme Sourcegraph ont adopté MCP pour accorder aux assistants de codage IA un accès en temps réel au contexte du projet.
MCP Apps est une extension officielle du Model Context Protocol 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 des applications hôtes comme Claude et ChatGPT.
Adoption
En mars 2025, OpenAI a officiellement adopté MCP, après avoir intégré le standard dans ses produits, y compris l'application de bureau ChatGPT. En septembre 2025, OpenAI a ajouté le support de MCP aux applications ChatGPT, permettant un accès tiers à l'intérieur de ChatGPT.
MCP peut être intégré avec Microsoft Semantic Kernel et Azure OpenAI. Les serveurs MCP peuvent être déployés sur Cloudflare. Le protocole a également été adopté par Google DeepMind et d'autres grands fournisseurs d'IA.
En avril 2026, l'AAIF a tenu le MCP Dev Summit North America à New York, attirant environ 1 200 participants. Le même mois, la plateforme Headless 360 de Salesforce a commencé à router les interactions client et agent via MCP ; fin mai, Salesforce a signalé que 4,5 millions d'appels MCP avaient été traités depuis le lancement.
D'ici 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.
Révision du 28 juillet 2026
Le 28 juillet 2026, les mainteneurs de MCP ont finalisé une révision majeure de la spécification, décrite par le membre du personnel technique d'Anthropic David Soria Parra 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 portées 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, comme la fonctionnalité Tasks pour les opérations de longue durée, ont été déplacées hors du protocole de base et dans 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.
Réception
The Verge a rapporté que MCP répond à une demande croissante d'agents IA contextuellement conscients et capables de puiser dans des sources diverses. Le protocole a été comparé à OpenAPI, une spécification similaire qui vise à décrire les API.
En avril 2025, des chercheurs en sécurité ont publié une analyse concluant qu'il existe plusieurs problèmes de sécurité en suspens avec MCP, y compris l'injection d'invites et des outils empoisonnés qui permettent l'exfiltration de données via d'autres outils connectés. Ces préoccupations soulignent les défis continus dans la sécurisation des cadres d'intégration d'outils IA.
Impact sur l'écosystème IA
La croissance de MCP a des implications significatives pour l'écosystème plus large de l'intelligence artificielle. En standardisant la manière dont les grands modèles de langage se connectent à des outils externes, MCP réduit la friction pour les développeurs construisant des applications propulsées par l'IA. L'adoption du protocole par les grands fournisseurs de cloud et les entreprises d'IA a accéléré le développement d'outils IA interopérables.
L'approche de standard ouvert de MCP s'aligne sur les efforts pour démocratiser l'accès aux capacités de l'IA. Le support du protocole pour plusieurs langages de programmation et son architecture extensible l'ont rendu accessible à une large gamme de développeurs. L'établissement de l'AAIF sous la Linux Foundation fournit une gouvernance et une gestion à long terme pour le développement du protocole.
L'évolution du protocole reflète des tendances plus larges dans l'IA générative, en particulier le passage de modèles autonomes à des systèmes intégrés qui peuvent interagir avec des données et services du monde réel. Alors que les agents IA deviennent plus sophistiqués, des standards comme MCP jouent un rôle crucial dans la facilitation d'une interopérabilité transparente entre plateformes et outils.
Voir aussi
- Agent2Agent - Protocole ouvert pour la communication entre agents IA
- Gouvernance de l'IA
- Interface de programmation d'application
- LangChain - Cadre de développement d'applications de modèles de langage
- Apprentissage automatique
- Poids ouverts
- Agent logiciel
- Génération augmentée par récupération