Qu'est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert développé par Anthropic qui standardise la façon dont les modèles de langage (LLMs) se connectent aux sources de données externes, aux outils et au contexte. Il fonctionne comme un « USB-C pour l'IA » : un standard universel qui permet à n'importe quel modèle d'IA d'interagir avec n'importe quelle source de données ou outil compatible, sans nécessiter d'intégrations personnalisées pour chaque combinaison.

Avant le MCP, chaque intégration entre un modèle d'IA et une source de données nécessitait un développement personnalisé : des API spécifiques, des transformations de données ad hoc et une gestion manuelle du contexte. Le MCP résout cela en définissant un protocole standard avec trois primitives principales : les Resources (données que le modèle peut lire), les Tools (actions que le modèle peut exécuter) et les Prompts (modèles réutilisables pour les interactions).

Le MCP opère avec une architecture client-serveur où l'hôte (l'application d'IA) se connecte à des serveurs MCP qui exposent les capacités de chaque source de données ou outil. Cela permet à un modèle d'IA d'accéder à un catalogue de données, d'exécuter des requêtes, de consulter de la documentation ou d'interagir avec des outils de gouvernance sans que le développeur ait à construire des intégrations spécifiques pour chaque combinaison.

L'IA générative transforme la façon dont les équipes interagissent avec les données, mais sans accès au contexte adéquat, les modèles produisent des réponses incorrectes ou incomplètes. Le MCP résout le problème de connexion de l'IA au contexte réel de l'organisation de façon standardisée. Au lieu de copier manuellement des données dans des prompts ou de construire des intégrations fragiles, le MCP fournit un accès structuré et sécurisé.

Pour la gouvernance des données, le MCP est particulièrement pertinent car il permet aux agents d'IA d'interagir avec des catalogues de données, des glossaires et des lignages de façon programmatique. Un agent IA avec accès MCP à un catalogue peut répondre à des questions telles que « Quelles tables contiennent des données clients ? » ou « Quel est le lignage de ce KPI ? » en interrogeant directement les métadonnées, sans les deviner.

Le MCP fonctionne avec une architecture à trois couches. L'Hôte est l'application d'IA (un chatbot, un agent, un IDE). Le Client MCP est le composant qui gère la connexion avec les serveurs. Les Serveurs MCP exposent les capacités de chaque intégration (un serveur pour le catalogue de données, un autre pour la base de données, un autre pour le système de tickets).

Lorsqu'un modèle a besoin d'informations, le client MCP interroge les serveurs disponibles, récupère les resources pertinentes et les inclut comme contexte dans la requête au modèle. Lorsque le modèle a besoin d'exécuter une action, il utilise les tools exposés par les serveurs MCP. Tout cela se produit avec des contrôles de sécurité intégrés : authentification, autorisation et journalisation des actions.

Linedat expose son catalogue de données, son glossaire métier et son lignage via un serveur MCP, permettant aux agents d'IA et aux outils compatibles d'interroger les métadonnées de l'organisation de façon standardisée. Cela permet des cas d'usage tels que des assistants IA qui répondent à des questions sur les données en interrogeant directement le catalogue, sans avoir besoin d'intégrations personnalisées.