Alors que plusieurs nouveaux protocoles apparaissent pour intégrer les agents IA à des données et services externes, le protocole MCP (Model Context Protocol) gagne rapidement en popularité. Cet article compare le MCP aux API traditionnelles, en explorant leurs différences, leurs avantages et leurs applications concrètes pour les entreprises qui cherchent à développer leurs capacités IA avec moins de complexité.
Les agents IA ne sont utiles que dans la mesure où ils ont accès aux données et aux outils nécessaires. Que vous ayez besoin de mises à jour météorologiques en temps réel, de recherches dans des documents privés ou de workflows professionnels personnalisés, la couche d'intégration est essentielle.
Comprendre les bases
Les API traditionnelles servent de pont entre les systèmes et les services externes. Elles fonctionnent selon un modèle client-serveur et masquent leur complexité derrière des points de terminaison bien définis. Les API RESTful, par exemple, utilisent des méthodes HTTP telles que GET ou POST. Bien qu'elles répondent efficacement à de nombreux besoins commerciaux, elles présentent certaines limites pour les exigences actuelles en matière d'IA.
MCP rationalise la manière dont les applications d'IA accèdent aux outils et aux informations.
Présentation du MCP
À la fin de l'année 2024, Anthropic a introduit le Model Context Protocol (MCP), un protocole standardisé permettant aux agents IA d'accéder à des données et des capacités externes.
Le MCP a commencé à gagner en popularité en tant que protocole commun, étant accepté par des entreprises telles que Asana, Atlassian, Block (anciennement Square), Google, Intercom, PayPal, Snety, Stripe et Webflow, entre autres. À l'instar de la norme USB-C qui uniformise les connexions, le MCP rationalise la manière dont les applications d'IA accèdent aux outils et aux informations. Le MCP utilise également un modèle client-serveur, dans lequel un hôte MCP gère les clients via des sessions JSON RPC 2.0 connectées à des serveurs externes.
Prenons l'exemple d'un site web de voyage qui a besoin d'informations météorologiques actualisées ou d'itinéraires routiers :
Les API traditionnelles nécessitent un codage personnalisé pour des points de terminaison spécifiques. Le code doit être personnalisé avec des paramètres spécifiques pour récupérer les données dont vous avez besoin.
En tirant parti du MCP, vous pouvez être indépendant des fournisseurs. Une connexion MCP aux données météorologiques d'un fournisseur peut être rapidement et facilement remplacée par celle d'un autre fournisseur avec un minimum de modifications.
La conception centrée sur l'utilisateur en action
La création de systèmes dotés d'une IA centrée sur l'utilisateur implique d'adapter les interactions en fonction des besoins des utilisateurs. Par exemple, un agent d'assistance clientèle IA utilisant des API peut avoir besoin de plusieurs points de terminaison pour différentes demandes, comme la vérification du statut d'une commande. Grâce au MCP, l'agent IA peut découvrir de manière dynamique des outils, tels que celui permettant le suivi personnalisé des commandes, à partir d'un serveur MCP. Cela réduit le temps de développement et permet de répondre rapidement aux nouveaux besoins des clients.
En quoi cela est-il important pour votre entreprise ?
Comprendre ces outils et leurs atouts vous permet d'aligner votre technologie sur vos objectifs commerciaux. Reconnaître que l'IA générative ne peut pas résoudre tous les problèmes fait partie du processus. En associant les contraintes commerciales à la bonne approche d'intégration, qu'il s'agisse d'API ou de MCP, vous créez une solution plus efficace qui évolue avec votre organisation à mesure que vos besoins changent.
Comprendre ces outils et leurs atouts vous permet d'aligner votre technologie sur vos objectifs commerciaux.
Si MCP introduit une nouvelle couche conçue pour les besoins de l'IA, il ne remplace pas pour autant les API. De nombreux serveurs MCP s'intègrent aux API existantes, faisant ainsi le lien entre les approches traditionnelles et modernes. Cette approche par couches offre la stabilité des API établies, combinée à l'interface adaptative et standardisée de MCP.
Le choix de l'outil d'intégration approprié dépend des besoins spécifiques de votre entreprise. Les API traditionnelles ont fait leurs preuves, mais MCP apporte un élément dynamique adapté aux applications d'IA qui doivent évoluer à la volée.
Ces deux approches ont leur utilité dans votre environnement IA, car elles permettent de relier efficacement les données et les services à vos agents IA. Ces couches d'intégration fonctionnent en tandem, simplifiant ainsi la manière dont votre entreprise exploite la puissance de l'IA.
En bref :
- Les API constituent une méthode éprouvée pour connecter des systèmes via des points de terminaison établis.
- MCP normalise la connexion, offrant une découverte dynamique à l'exécution des nouvelles fonctionnalités.
- La conception du MCP répond aux besoins actuels en matière d'IA grâce à un protocole uniforme similaire à une connexion USB-C.
- La combinaison des deux approches permet une adaptation plus facile et une réponse plus rapide aux besoins évolutifs des clients.
- Une conception centrée sur l'utilisateur reste essentielle lors de l'intégration de ces technologies dans les processus métier.
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