Réponse rapide : ce qu’est MCP
Le Model Context Protocol (MCP) est une norme open source permettant de connecter des applications d’IA à des systèmes externes : sources de données, outils et workflows. Sa documentation le décrit comme un port USB-C pour les applications d’IA. Anthropic a publié MCP en open source le 25 novembre 2024. En septembre 2026, la documentation MCP cite Claude, ChatGPT, Visual Studio Code et Cursor parmi les applications qui se connectent à des serveurs MCP ; il s’agit de sa propre terminologie, et non d’une liste exhaustive. Tout ce qui suit provient de la documentation et de la spécification du protocole, ainsi que des pages officielles des fournisseurs consultées en septembre 2026.
Que signifie MCP et quel problème résout-il
MCP signifie Model Context Protocol. Anthropic l’a présenté comme une réponse à un problème bien précis. Chaque nouvelle source de données nécessitait sa propre intégration sur mesure, si bien que les mêmes mécanismes étaient recréés pour chaque assistant et chaque système. Un protocole unique remplace cet empilement de connecteurs ponctuels. La documentation identifie trois groupes qui en bénéficient. Les développeurs écrivent une intégration une seule fois, au lieu d’une fois par assistant. Les applications et agents d’IA disposent d’un moyen cohérent d’accéder au contexte et d’agir. Les utilisateurs finaux obtiennent des assistants qui interagissent avec leurs véritables systèmes plutôt que d’en parler.
Les exemples de la documentation sont volontairement courants : un agent lit le Google Calendar et Notion d’un utilisateur, Claude Code génère une application web à partir d’un design Figma, et des chatbots d’entreprise interrogent plusieurs bases de données. En théorie, rien de tout cela ne nécessitait un nouveau protocole. En pratique, chaque cas exigeait auparavant son propre code d’intégration. MCP a donné une forme standard à cette couche d’intégration.
Comment fonctionne MCP : hôtes, clients et serveurs
La page consacrée à l’architecture définit trois rôles. L’hôte est l’application d’IA qui coordonne un ou plusieurs clients. Chaque client maintient une connexion avec exactement un serveur. Un serveur est un programme qui fournit du contexte aux clients. Les hôtes créent un client par serveur : trois serveurs signifient donc trois clients avec trois connexions dédiées.
« Le transport stdio : utilise les flux d’entrée/sortie standard pour la communication directe entre processus locaux sur la même machine ... Le transport HTTP streamable : utilise HTTP POST pour les messages du client vers le serveur avec des Server-Sent Events facultatifs ... Ce transport permet la communication avec des serveurs distants »
Source : modelcontextprotocol.io
Sous-jacent à MCP, JSON-RPC 2.0 est utilisé, avec des notifications pour les messages ne nécessitant aucune réponse. Il définit deux transports. Le transport stdio couvre les processus locaux présents sur la même machine que l’hôte. HTTP streamable couvre les serveurs distants, avec HTTP POST et des Server-Sent Events facultatifs. Ce transport prend en charge les méthodes d’authentification HTTP standard, et MCP recommande OAuth pour l’obtention de jetons.
La version 2026-07-28 de la spécification définit le protocole de base comme JSON-RPC, avec des requêtes autonomes et sans état ainsi qu’une négociation des capacités à chaque requête. La version 2025-06-18 de la spécification décrit des connexions avec état et une négociation des capacités entre le serveur et le client. Les deux versions sont publiées. C’est ce qui a changé entre elles, et non le fait que l’une serait erronée.
Un appel d’outil unique se déroule ainsi.
- Vous demandez à l’assistant quelque chose qui nécessite un système externe.
- Le client répertorie ce que son serveur propose, par exemple les outils en premier.
- Le modèle choisit un outil et émet l’appel.
- L’hôte l’intercepte et l’achemine vers le bon serveur MCP.
- Le serveur l’exécute et renvoie un résultat. L’hôte transmet ce résultat au modèle dans le cadre de la conversation.
Les composants de base : outils, ressources et prompts
| Élément primitif | Qui le contrôle | À quoi il sert | Exemple |
|---|---|---|---|
| Outils | L’hôte les invoque, avec consentement préalable de l’utilisateur | Fonctions exécutables appelées par le modèle | Interroger une base de données, créer un ticket |
| Ressources | Le serveur les fournit, le client les lit | Données apportant du contexte | Entrées de calendrier, pages Notion |
| Prompts | Le serveur les propose, le client les répertorie | Modèles d’interaction réutilisables | Modèle qui structure une demande |
| Sampling (obsolète depuis 2026-07-28) | Le serveur sollicite l’application d’IA du client | Demander une complétion au modèle | Demander au modèle du client de rédiger un texte |
| Elicitation | Le serveur demande, l’utilisateur répond | Obtenir une information ou une confirmation supplémentaire | Demander un détail manquant |
Les outils sont des fonctions exécutables que l’application d’IA peut invoquer. Les ressources sont les sources de données qui fournissent des informations contextuelles. Les prompts sont des modèles réutilisables qui structurent les interactions avec les modèles de langage. Un client répertorie ce qu’un serveur propose, puis appelle ce dont il a besoin.
Deux fonctionnalités se situent côté client. Elicitation permet à un serveur MCP de demander des informations supplémentaires ou une confirmation à l’utilisateur, afin de demander un détail manquant au lieu d’échouer. Sampling permettait aux serveurs de demander des complétions de modèles de langage à l’application d’IA du client. Depuis la version 2026-07-28 du protocole, cette fonctionnalité est obsolète, et les nouvelles implémentations sont invitées à s’intégrer directement aux API des fournisseurs de LLM. Dans la version 2025-06-18 de la spécification, les clients pouvaient encore proposer sampling et roots aux serveurs, ce qui explique pourquoi les documents plus anciens mentionnent les deux.
Qui a créé MCP et qui le gère aujourd’hui
David Soria Parra et Justin Spahr-Summers ont créé MCP chez Anthropic, et Anthropic l’a publié en open source le 25 novembre 2024. Le lancement comprenait trois éléments : la spécification et les SDK, la prise en charge de serveurs MCP locaux dans les applications Claude Desktop, ainsi qu’un dépôt open source de serveurs MCP. Dans l’annonce de lancement d’Anthropic du 25 novembre 2024, Block et Apollo figuraient parmi les premiers adopteurs, tandis que Zed, Replit, Codeium et Sourcegraph étaient des entreprises d’outils de développement collaborant avec le protocole. Il s’agit des noms cités par Anthropic lors du lancement, et non d’une liste actuelle d’adopteurs. Les noms, propriétaires et marques ont évolué depuis.
La gouvernance a depuis changé : le pied de page de modelcontextprotocol.io indique que le Model Context Protocol est une série de LF Projects, LLC. Les spécifications sont versionnées par date. La page de spécification 2025-06-18 est indiquée comme une ancienne version et renvoie vers 2026-07-28 comme version la plus récente.
Serveurs et clients MCP que vous pouvez utiliser aujourd’hui
La documentation répertorie sept serveurs de référence actuels : Everything, Fetch, Filesystem, Git, Memory, Sequential Thinking et Time. Les premiers serveurs, notamment GitHub, Google Drive et Puppeteer, sont désormais archivés. Le dépôt officiel ne contient que les serveurs de référence du comité de pilotage. Il avertit qu’il s’agit d’exemples pédagogiques plutôt que de solutions prêtes pour la production, et renvoie vers le MCP Registry sur registry.modelcontextprotocol.io.
« Chaque client MCP nécessite son propre serveur MCP. ... mais un seul serveur par client MCP nommé. ... Il n’existe aucune limite au nombre d’outils que vous pouvez ajouter à un serveur, ni au nombre d’appels d’outils que vous pouvez effectuer par session. La seule limite d’utilisation est l’allocation de tâches incluse dans votre forfait Zapier. »
Source : docs.zapier.com
Les serveurs des fournisseurs assurent le travail quotidien, et Cloudflare documente la création et le déploiement des vôtres sur sa plateforme. Chaque ligne ci-dessous provient de la documentation de ce fournisseur, consultée en septembre 2026. La plupart de ces pages ne comportent pas de date de mise à jour.
- GitHub : dépôts, fichiers de code, tickets, pull requests et automatisation de workflows, ainsi qu’une version distante hébergée par GitHub, selon son README en septembre 2026.
- Notion : un serveur distant hébergé par Notion où, après une autorisation OAuth, des clients tels que Claude Code ou Cursor peuvent rechercher, lire et mettre à jour du contenu, en septembre 2026.
- Stripe : identifié comme aperçu public en septembre 2026, avec des outils pour l’API Stripe et sa base de connaissances, autorisés par OAuth plutôt que par une clé API partagée.
- Atlassian : recherche et synthèses dans Jira, Jira Service Management, Confluence, Bitbucket, Projects et Goals avec OAuth 2.1 respectant les autorisations. Selon sa documentation d’assistance en septembre 2026, les appels consomment des crédits Rovo issus d’un pool partagé par l’organisation, selon un tarif non indiqué.
- HubSpot : accès en lecture et écriture aux données HubSpot CRM, nécessitant la nouvelle HubSpot Developer Platform, selon sa documentation développeur en septembre 2026.
- Supabase : groupes d’outils dont tous, à l’exception de Storage, sont activés par défaut, un mode Postgres en lecture seule et des outils expérimentaux de branches nécessitant un forfait payant que la page ne nomme pas, en septembre 2026.
- Playwright : automatisation du navigateur au moyen d’instantanés structurés d’accessibilité plutôt que de captures d’écran, nécessitant Node.js 18 ou une version plus récente, en septembre 2026.
Les plateformes d’automatisation encapsulent elles aussi leurs catalogues. La documentation de Zapier indique que chaque appel réussi à un outil Zapier MCP utilise deux tâches de votre forfait Zapier, et que les appels échoués ne sont pas comptabilisés. Sa propre page sur zapier.com/mcp indique que MCP est disponible sur tous les forfaits Zapier en septembre 2026 et l’affiche comme MCP Beta dans son bandeau principal. Selon la page MCP d’IFTTT, en septembre 2026, son serveur MCP permet aux outils d’IA de rechercher, créer et exécuter des automatisations sur plus de 1 000 services et plus de 50 millions d’applets. Ces deux chiffres proviennent d’IFTTT. Le forfait payant mentionné dans ses étapes de configuration est celui de l’outil d’IA lui-même, lié sous le nom de forfaits payants Claude. Latenode, dont il s’agit ici du blog, publie également un serveur MCP. En septembre 2026, sa page MCP connecte des agents tels que Cursor, Claude Desktop, Claude Code et Codex à plus de 800 applications via un endpoint unique avec OAuth géré et sans clés API d’application, avec une offre gratuite pour démarrer et des applications premium facturées à l’usage à partir des crédits Latenode ; un deuxième serveur, le Latenode MCP Server, permet à un agent de créer des workflows, de déclencher des exécutions et de gérer des workflows dans un espace de travail Latenode. Sa page tarifaire facture le temps d’exécution des workflows en secondes CPU, avec les 10 000 premières secondes CPU gratuites chaque mois dans les forfaits Free et Pay as you go, et aucune des deux pages ne publie de prix MCP par appel.
MCP contre les appels de fonctions, plugins et API
L’appel de fonctions est une fonctionnalité de modèle au sein d’une application : cette application définit les fonctions, le modèle en demande une et l’application l’exécute. Rien ne circule. MCP est un protocole : un serveur écrit une seule fois répond à n’importe quel client qui le prend en charge. Un plugin appartient au produit qui l’héberge. C’est cette propriété que MCP déplace : l’intégration n’appartient plus à l’assistant.
Les API ne disparaissent pas. Une API reste derrière un serveur MCP. Le serveur standardise la manière dont un modèle découvre cette API et l’appelle, en répertoriant les capacités avant d’en invoquer une. Selon la documentation de la plateforme OpenAI en septembre 2026, les connecteurs sont des encapsulations MCP maintenues par OpenAI pour des services populaires, avec Google Workspace et Dropbox parmi ses propres exemples. Les connecteurs comme les serveurs MCP distants y sont comptabilisés comme des capacités allant au-delà des appels de fonctions.
| Approche | Portée | Réutilisation entre applications | Cas d’usage idéal |
|---|---|---|---|
| Appel de fonctions | Un modèle dans une application | Non, l’application le définit | Logique au sein de votre propre application |
| Plugin de produit | Un produit hôte | Non, lié à ce produit | Fonctionnalités pour ce produit |
| Appel API direct | Une intégration fixe | Non applicable | Une intégration unique et stable |
| Serveur MCP | Tout client prenant en charge MCP | Oui, un seul protocole | De nombreux clients, de nombreux systèmes |
Une exception : avec une seule intégration fixe, MCP ajoute un composant inutile.
Sécurité et consentement : ce que le protocole vous demande
La spécification 2026-07-28 exige le consentement explicite de l’utilisateur pour tous les accès aux données et toutes les opérations, ainsi qu’un consentement avant que les données utilisateur soient exposées à un serveur. Des interfaces claires permettant d’examiner et d’autoriser l’activité se situent un niveau plus bas : la spécification indique que les implémenteurs devraient les fournir, sans l’exiger. Elle avertit également que les outils représentent l’exécution de code arbitraire ; les hôtes doivent donc obtenir le consentement explicite de l’utilisateur avant d’invoquer un outil. MCP ne peut pas l’imposer au niveau du protocole. Les implémenteurs sont invités à intégrer dans leurs propres applications des flux robustes de consentement et d’autorisation.
La documentation de la plateforme OpenAI, en septembre 2026, avertit que les serveurs MCP distants n’ont pas été vérifiés par OpenAI. Elle signale l’injection de prompts comme un risque particulier lorsqu’un modèle peut atteindre des serveurs détenant des données sensibles ou capables d’agir. Son conseil : utiliser des serveurs officiels hébergés par les fournisseurs de services eux-mêmes, ainsi que les paramètres require_approval et allowed_tools afin que les actions sensibles passent par un flux d’approbation. La même page indique qu’OpenAI demande par défaut l’approbation du développeur avant que des données n’atteignent un connecteur ou un serveur MCP distant. Cette valeur require_approval par défaut peut changer : elle ne constitue donc aucune garantie. La documentation de Stripe, en septembre 2026, exige une confirmation humaine avant certaines actions d’écriture, notamment les remboursements et les paiements sortants. Cloudflare recommande plusieurs serveurs ciblés avec des autorisations strictement limitées afin de réduire les accès trop étendus. En pratique : utilisez des jetons à privilèges minimaux, approuvez tout ce qui écrit ou envoie, et privilégiez les serveurs officiels.
Comment essayer MCP en dix minutes
- Choisissez un client qui prend en charge MCP. En septembre 2026, la documentation MCP cite Claude, ChatGPT, Visual Studio Code, Cursor et MCPJam ; il s’agit de sa propre liste, et non d’une liste exhaustive.
- Choisissez un serveur : un serveur de référence tel que Fetch, Filesystem ou Memory, un serveur officiel d’un fournisseur, ou une option du registre registry.modelcontextprotocol.io.
- Ajoutez-le à la configuration de votre client. Un serveur local est ajouté via la commande qui le lance, par exemple le serveur Memory de la documentation démarré avec npx -y @modelcontextprotocol/server-memory. Un serveur distant est ajouté via son URL et son authentification.
- Vérifiez que votre hôte gère les serveurs distants. Le README de GitHub, en septembre 2026, cite VS Code 1.101 ou une version plus récente, Claude Desktop, Cursor et Windsurf. La prise en charge côté hôte évolue rapidement : consultez donc la documentation actuelle de l’hôte.
- Approuvez la connexion, puis attendez-vous à une seconde invite lors de la première utilisation : avec Zapier MCP, le client vous demande d’approuver la première exécution d’outil.
- Demandez à l’assistant d’effectuer une petite tâche nécessitant le serveur, puis vérifiez le résultat dans le système source.
