Cet article est une traduction de l’article en anglais écrit par Dennis Nerush, Directeur IA chez Elementor, publié le 5 aout 2025 sur le blog de Elementor.com
Les Model Context Protocols (MCP) font actuellement le buzz dans le monde de la tech.
Si vous avez vu ce terme passer sur X, Reddit ou LinkedIn, ou entendu parler de lui dans les cercles d’intelligence artificielle, vous n’êtes pas seul. Mais comme beaucoup, vous ne savez peut-être pas encore très bien ce que les MCP font concrètement.
Derrière tout ce bruit se cache une technologie étonnamment pratique, capable de réduire considérablement votre charge de travail et de changer la façon dont votre site interagit avec l’IA.
Dans cet article, nous vous expliquons ce qu’est un MCP, pourquoi il est essentiel pour les créateurs web, et comment cette avancée s’inscrit dans l’avenir de workflows plus intelligents et plus rapides.
Pourquoi les outils d’IA semblent encore déconnectés
Vous avez déjà demandé à un assistant IA de vous aider sur votre site… pour finalement faire la majorité du travail vous-même ?
C’est normal. Même les modèles de langage les plus avancés (LLM) savent très bien écrire, mais beaucoup moins bien agir.
Ils peuvent rédiger des textes, proposer des idées de mise en page, ou générer des images et des maquettes.
Mais lorsqu’il s’agit de passer à l’action — mettre à jour une base de données, comprendre la structure d’une page ou récupérer du contenu depuis votre CMS — ils atteignent leurs limites.
Les différences : LLM vs IA agentique vs MCP
Les LLM (Large Language Models) sont puissants en matière de langage, mais au fond, ce ne sont que des moteurs de texte prédictif.
Ils génèrent des mots selon des probabilités, pas selon une compréhension réelle.
Sans accès à vos outils ou à vos données structurées, ils ne peuvent pas exécuter de tâches concrètes comme publier des mises à jour, se connecter à des plugins ou modifier votre site.
C’est pourquoi ils semblent utiles en théorie, mais limités dans la pratique.
C’est précisément cette limite que l’IA agentique tente de résoudre.
Les agents combinent un moteur de raisonnement (le LLM) avec un accès à des outils, une mémoire et des objectifs.
En théorie, ils peuvent planifier, décider et agir à travers votre environnement technique, vous libérant ainsi des tâches manuelles répétitives.
Mais en réalité, la plupart des agents se heurtent encore à un mur.
Ils n’ont pas de méthode cohérente pour communiquer avec les outils dont ils ont besoin.
Chaque application parle un langage différent, et les intégrer exige du code fragile, spécifique et difficile à maintenir.
Ainsi, même avec un raisonnement avancé, les agents échouent souvent à aller jusqu’au bout.
Ce qui manque, ce n’est pas l’intelligence — c’est l’infrastructure.
C’est là qu’intervient le MCP (Model Context Protocol).
Il fournit aux agents une méthode commune et standardisée pour comprendre et interagir avec les outils qui les entourent.
Résultat : une IA qui ne se contente plus de suggérer ce qu’il faut faire — elle le fait réellement.
| Aspect | LLM (Large Language Models) | IA agentique | MCP (Model Context Protocol) |
|---|---|---|---|
| Définition | Modèles fondamentaux entraînés à prédire du texte | LLM enrichis de mémoire, d’accès à des outils et de logique décisionnelle | Interface standardisée permettant de connecter les modèles d’IA à des outils et des données externes |
| Atout principal | Génère un langage naturel (ou du code) de haute qualité | Exécute de façon autonome des tâches complexes et orientées vers un objectif | Permet une intégration d’outils sécurisée, réutilisable et extensible |
| Limite | Aucun accès natif aux outils, pas d’état ni de mémoire à long terme | Raisonnement faillible, intégrations fragiles et spécifiques | Écosystème encore naissant, nécessitant adoption, standardisation et garde-fous |
| Accès aux outils | Aucun par défaut ; interaction limitée au prompt | Utilisation d’outils via des plugins ou appels API codés sur mesure | Sépare le modèle et les outils grâce à un protocole d’accès universel et déclaratif |
| Mémoire / Contexte | Sans état ; dépend entièrement du prompt d’entrée | Peut gérer une mémoire de travail et parfois une mémoire à long terme | Définit un contexte structuré, des permissions et un état partagé entre outils et sessions |
| Cas d’usage typiques | Chatbots, résumés, traduction, questions-réponses | Automatisation de tâches, orchestration de workflows | Connecte de manière sécurisée l’IA à des systèmes réels (CRM, bases de données, GitHub, API, etc.) |
| Rôle dans la stack | Couche de génération de langage | Couche de raisonnement et d’orchestration | Couche d’exécution et d’intégration |
Ce qui manquait aux LLM
Les développeurs ont essayé de contourner les limites de l’IA en connectant manuellement les modèles à des outils tels que des calendriers, des bases de données ou même des CRM.
Soudain, l’IA pouvait faire plus que simplement parler : elle pouvait agir.
Mais chaque outil parle son propre « langage », et relier ces connexions exige une logique personnalisée, du temps et une maintenance continue.
Chaque intégration revient à câbler un adaptateur sur mesure.
Cela fonctionne, jusqu’à ce que cela ne fonctionne plus.
Multipliez cela par des dizaines d’outils, et même les workflows les plus simples deviennent fragiles, difficiles à faire évoluer et presque impossibles à gérer si vous n’êtes pas développeur.
C’est là qu’intervient le MCP (Model Context Protocol).
Que fait le MCP et quels problèmes résout-il ?
Au cœur du concept, le MCP est une norme partagée qui permet aux systèmes d’intelligence artificielle de parler le même langage que vos outils et vos sources de données.
Imaginez que votre constructeur de site, vos plugins de formulaires et vos blocs de contenu puissent enfin mieux communiquer entre eux.
Le MCP agit comme un traducteur, convertissant la structure et le contenu de votre site dans un format que l’IA peut réellement comprendre et sur lequel elle peut agir.
Il fonctionne dans les deux sens :
les outils d’IA peuvent se connecter à n’importe quelle application compatible MCP, et les développeurs d’applications n’ont besoin de créer qu’un seul point de connexion pour toutes les futures IA.
Anthropic a initialement développé le MCP à la mi-2024 afin de permettre à Claude Desktop de mieux interagir avec les fichiers locaux et les données système.
L’équipe s’est inspirée du Language Server Protocol (LSP) de Microsoft, qui avait introduit une méthode universelle pour permettre aux outils de développement de gérer des fonctions comme la complétion de code ou la coloration syntaxique à travers de nombreux langages de programmation.
Après des tests internes, Anthropic a rendu le MCP open source en novembre 2024, publiant la spécification complète du protocole pour un usage public.
Pourquoi les créateurs web devraient-ils s’intéresser au MCP ?
Si vous utilisez déjà l’intelligence artificielle pour rédiger du contenu ou générer des idées, vous avez sans doute atteint une limite :
vous vous retrouvez à copier-coller entre différents onglets, à répéter les mêmes instructions et à transformer manuellement les idées en actions concrètes.
Le MCP représente l’étape suivante.
Il permet à votre assistant IA de :
- Décomposer des tâches complexes et de les convertir en actions exploitables de manière unifiée.
- Choisir les bons outils pour chaque tâche — qu’il s’agisse de constructeurs de pages ou de plugins — et de les utiliser.
- Transformer vos intentions en résultats concrets, comme la mise à jour d’un contenu ou la configuration d’un paramètre, sans configuration fastidieuse ni supervision constante.
Plutôt que d’ajouter de nouveaux outils, le MCP se concentre sur l’amplification de la puissance de ceux que vous possédez déjà.
Vous restez aux commandes : vos outils communiquent entre eux, et votre IA exécute.
Ce système permet de mettre en place un workflow évolutif, fluide et réellement intelligent.
L’impact concret du MCP
C’est assez remarquable quand on y pense : avec une IA reposant sur le MCP, chaque note, chaque fichier et chaque message deviennent le carburant d’un écosystème capable de fonctionner par lui-même.
Voici à quoi pourrait ressembler un futur alimenté par des outils compatibles MCP :
- Votre assistant IA met en forme et met à jour le contenu de votre CMS à partir des notes d’un client.
- Vous obtenez des réponses précises et contextualisées, car votre assistant IA comprend la structure de votre site.
- Vous automatisez des tâches comme la synchronisation des données de formulaires avec votre CRM, sans écrire une seule ligne de code.
- Vous importez un fichier Figma, et votre assistant extrait directement les composants de mise en page pour les intégrer dans votre site.
- Un client envoie un retour par WhatsApp, et votre assistant met à jour les descriptions produits concernées.
- Vous demandez un point d’avancement, et votre IA résume les tâches à partir des fils Gmail, des documents Drive et de votre CMS dans une seule vue.
C’est un changement de paradigme : on passe d’une aide conversationnelle à une assistance orientée vers l’action, couvrant l’ensemble des outils que vous utilisez déjà.
Tout cela est rendu possible par le langage naturel, un contexte réel et une compréhension partagée de votre environnement numérique.
Conclusion
Le MCP représente une avancée majeure pour les créateurs web.
Plutôt que de jongler entre les outils ou de copier-coller d’une application à l’autre, votre assistant IA peut enfin comprendre votre workflow et agir à votre place.
Imaginez des mises à jour, des intégrations et des modifications de contenu qui se déroulent de manière fluide, alimentées par les outils que vous utilisez déjà.
Et le plus important : vous restez en contrôle, tandis que l’IA effectue le travail en arrière-plan.
Pour les créateurs web qui souhaitent passer d’une aide basée sur le dialogue à une véritable assistance axée sur l’action,
le MCP constitue le pont vers un futur plus intelligent, plus rapide et beaucoup moins manuel.
FAQ
1. Qu’est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?
Le MCP est une norme open source introduite par Anthropic en novembre 2024.
Elle définit une méthode cohérente permettant aux agents d’IA (LLM) de se connecter à des outils, des API et des sources de données telles que des bases de données, des CMS, GitHub, Stripe, etc.
En résumé, le MCP agit comme le « port USB-C de l’intelligence artificielle ».
2. Pourquoi le MCP est-il important pour l’IA agentique et les créateurs web ?
Le MCP résout le problème d’intégration N×M :
au lieu que les développeurs créent des connecteurs personnalisés entre chaque outil et chaque modèle d’IA,
ils peuvent intégrer une seule fois via le MCP.
Cela permet de construire des workflows évolutifs, où les agents peuvent non seulement générer du texte, mais aussi agir concrètement à travers les outils.
3. Comment fonctionne le MCP (architecture technique) ?
Le MCP repose sur un modèle client-serveur utilisant JSON-RPC 2.0,
ce qui permet aux hôtes et aux agents de communiquer via des messages standardisés.
Les couches de transport comprennent STDIO et Server-Sent Events (SSE),
et des kits de développement (SDK) existent déjà pour Python, TypeScript, C#, Java, et d’autres langages.
4. Quels sont les cas d’usage courants et les outils compatibles ?
Des entreprises et plateformes telles que OpenAI, Google DeepMind, Microsoft Azure, Replit, Sourcegraph, Wix, Teradata, Mollie, et d’autres encore,
utilisent des serveurs MCP pour leurs workflows d’automatisation :
modifications de CMS, synchronisation CRM, manipulation de fichiers, actions sur le code, etc.
5. Qu’en est-il de la sécurité et des limites du MCP ?
Même si le MCP permet des intégrations puissantes, il reste une technologie à un stade précoce.
Elle comporte des risques potentiels, tels que :
- le piratage d’outils (« tool poisoning »),
- les attaques par injection de prompt,
- les faux serveurs MCP malveillants,
- ou des permissions trop étendues.
Des pratiques robustes d’audit, d’authentification et de registre de confiance sont donc essentielles pour garantir une utilisation sécurisée du protocole.
