Bien que plusieurs nouveaux protocoles soient en cours d'élaboration émergent pour intégrer les agents d'IA aux données et services externes, le protocole de contexte de modèle (MCP) gagne rapidement du terrain. Cet article compare le MCP aux API traditionnelles, en explorant leurs différences, leurs avantages et leurs applications réelles pour les entreprises qui cherchent à développer leurs capacités d'IA avec moins de complexité.
L'utilité des agents d'IA dépend des données et des outils auxquels ils ont accès. Que vous ayez besoin de mises à jour météorologiques en temps réel, de consultations de documents privés ou de flux de travail personnalisés, la couche d'intégration est importante.
Comprendre les bases
Les API traditionnelles permettent aux systèmes d'interagir avec des services externes, en fonctionnant sur un modèle client-serveur et en dissimulant les complexités derrière des points de terminaison bien définis. Les API RESTful, par exemple, utilisent des méthodes HTTP telles que GET ou POST. Bien qu'elles soient efficaces pour de nombreux besoins professionnels, elles présentent des limites pour les exigences modernes de l'IA.
MCP rationalise la manière dont les applications d'intelligence artificielle accèdent aux outils et aux informations.
Présentation du MCP
À la fin de 2024, Anthropic a introduit le Model Context Protocol (MCP) en tant que un moyen normalisé pour les agents d'IA d'accéder à des données et des capacités externes.
MCP a commencéé à gagner en popularité en tant que protocole commun, accepté par des Asana, Atlassian, Block (anciennement Square), Google, Intercom, PayPal, SnetyStripe et Webflowentre autres. À l'instar de l'USB-C qui normalise les connexions, MCP rationalise la manière dont les applications d'intelligence artificielle accèdent aux outils et aux informations. MCP utilise également un modèle client-serveur, dans lequel un hôte MCP gère des clients via des sessions JSON RPC 2.0 connectées à des serveurs externes.
Pensez à un site web de voyage nécessitant des informations météorologiques actualisées ou des instructions de conduite :
Les API traditionnelles nécessitent un codage codage personnalisé pour des points d'extrémité spécifiques. Le code doit être personnalisé avec des paramètres spécifiques pour récupérer les données dont vous avez besoin. dont vous avez besoin.
L'utilisation de MCP vous permet d'être agnostique vis-à-vis des fournisseurs. Une connexion MCP aux données météorologiques d'un fournisseur peut être rapidement et facilement remplacée par celle d'un autre fournisseur avec des changements minimes.
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La conception centrée sur l'utilisateur en action
Construire des systèmes avec une IA centrée sur l'utilisateur implique d'adapter les interactions en fonction des besoins de l'utilisateur. Par exemple, un agent d'assistance à la clientèle utilisant des API peut avoir besoin de plusieurs points de terminaison pour différentes requêtes, comme la vérification de l'état d'une commande. Avec MCP, l'agent d'IA peut découvrir dynamiquement des outils - tels qu'un outil de 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 points forts vous permet d'aligner votre technologie sur vos objectifs commerciaux. Reconnaître que l'IA générative ne résoudra peut-être pas tous les problèmes fait partie du voyage. En associant les contraintes de l'entreprise à la bonne approche d'intégration - qu'il s'agisse d'API ou de MCP - vous créez une solution plus efficace qui grandit avec votre organisation au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins.
Comprendre ces outils et leurs points forts vous permet d'aligner votre technologie sur vos objectifs commerciaux.
Si le MCP introduit une nouvelle couche conçue pour les besoins de l'IA, il ne remplace pas les API. De nombreux serveurs MCP s'articulent autour des API existantes, faisant le lien entre les approches traditionnelles et modernes. Cette approche en couches offre la stabilité des API établies combinée à l'interface adaptative et normalisée de MCP.
Le choix de l'outil d'intégration approprié dépend des exigences propres à votre entreprise. Les API traditionnelles ont résisté à l'épreuve du temps, mais MCP apporte un élément dynamique adapté aux applications IA qui doivent évoluer à la volée.
Les deux approches ont leur utilité dans votre paysage de l'IA en établissant un lien efficace entre les données et les services et vos agents d'IA. Ces couches d'intégration doivent fonctionner en tandem et simplifier la manière dont votre entreprise exploite la puissance de l'IA.
En bref :
- Les API constituent une méthode éprouvée pour connecter des systèmes par l'intermédiaire de points d'extrémité établis.
- MCP normalise la connexion et permet la découverte dynamique de nouvelles capacités au cours de l'exécution.
- La conception de MCP répond aux besoins modernes de l'IA avec un protocole uniforme, à l'instar d'une connexion USB-C.
- La combinaison de ces deux approches permet de s'adapter plus facilement et de répondre plus rapidement à l'évolution des besoins des clients.
- La conception centrée sur l'utilisateur reste essentielle lors de l'intégration de ces technologies dans les processus d'entreprise.
