Un modèle d’IA, seul, ne sait que ce qu’il a appris pendant son entraînement, qui s’arrête à une date et n’a jamais été un registre de quoi que ce soit. Quand un agent doit vérifier une information qui change, par exemple si une entreprise est toujours active, il doit interroger un système qui la connaît. Le Model Context Protocol, MCP, est une manière commune pour les applications d’IA de le faire.
Ce que vous allez apprendre
- Ce qu’est MCP, selon sa propre documentation
- Les trois participants (hôte, client, serveur) et les trois choses qu’un serveur peut offrir
- Comment un agent découvre et appelle un outil
- Pourquoi la réponse d’un outil doit porter sa source, et ce que MCP vous laisse
- La place des données d’entreprises, et où en est Fuentio aujourd’hui
Qu’est-ce que MCP ?
La documentation du protocole le résume ainsi : MCP est un standard ouvert pour relier les applications d’IA à des systèmes externes. Elle le compare à un port USB-C pour les applications d’IA : une seule manière standard de brancher beaucoup de choses.
Anthropic a publié MCP en open source le 25 novembre 2024, en le présentant comme un nouveau standard pour relier les assistants d’IA aux systèmes où se trouvent les données. Depuis, de nombreuses applications d’IA l’ont adopté ; la documentation cite notamment Claude, ChatGPT, Visual Studio Code et Cursor.
Qui sont les participants ?
MCP suit une architecture client-serveur à trois rôles, définis dans sa présentation de l’architecture :
- L’hôte MCP : l’application d’IA qui coordonne et gère un ou plusieurs clients MCP, par exemple Claude Desktop, Claude Code ou Visual Studio Code.
- Le client MCP : le composant qui maintient la connexion avec un serveur MCP et en obtient du contexte pour l’hôte. L’hôte crée un client par serveur.
- Le serveur MCP : le programme qui fournit du contexte aux clients MCP. Il peut tourner sur votre machine ou à distance.
Que peut offrir un serveur ?
La documentation définit trois primitives principales qu’un serveur expose :
- Les outils : des fonctions exécutables que les applications d’IA peuvent appeler pour agir, comme des appels d’API ou des requêtes en base de données.
- Les ressources : des sources de données qui fournissent du contexte, comme le contenu d’un fichier ou des enregistrements.
- Les prompts : des modèles réutilisables qui structurent les échanges avec les modèles de langage.
Pour les données d’entreprises, les outils sont l’essentiel : « cherche cette entreprise par son numéro », « cherche les entreprises qui portent ce nom ».
Comment un agent appelle-t-il un outil ?
Sous le capot, les messages MCP suivent JSON-RPC 2.0. Le client demande d’abord au serveur la liste de ses outils, avec une requête tools/list. Chaque outil revient avec un nom, un titre, une description et un schéma d’entrée : le modèle sait ce que fait l’outil et ce qu’il doit envoyer. Puis le client appelle un outil avec tools/call, son nom et ses arguments, et reçoit un contenu que le modèle peut lire.
La connexion utilise l’un des deux transports. Le transport stdio lance le serveur comme un processus local, sur la même machine. Le transport Streamable HTTP joint un serveur distant en HTTP et prend en charge les méthodes d’authentification HTTP habituelles, dont les jetons et les clés d’API.
Pourquoi un agent a-t-il besoin de réponses sourcées ?
Un agent qui répond « cette entreprise est active » n’est utile que si l’on peut vérifier d’où vient l’information. Une réponse d’outil qui dit « active, selon tel registre, vérifié à telle date, sous telle licence » peut être montrée à un collègue, à un auditeur ou à un client. Une réponse sans source n’est qu’une supposition bien tournée.
C’est la ligne que suit Fuentio : chaque réponse commence par une phrase simple et se termine par sa source. Quand le registre ne dit pas une information, la réponse indique « inconnu » au lieu de combler le vide. Quand une entreprise est hors de notre couverture, la réponse le dit et donne le lien du registre officiel, pour qu’une personne puisse vérifier elle-même.
Que ne fait pas MCP à votre place ?
MCP est un protocole : il transporte la question et la réponse. Sa documentation précise qu’il ne dicte pas la manière dont les applications d’IA utilisent les modèles ou gèrent le contexte fourni. En pratique :
- Il ne rend pas une réponse vraie : c’est la source du serveur qui en décide.
- Il ne décide pas de ce que votre agent fait de la réponse. Une vérification d’entreprise soutient votre propre processus ; la décision reste la vôtre.
- Il ne choisit pas vos autorisations : quels serveurs un agent peut appeler, avec quelles clés, relève de votre configuration.
Quelle place pour les données d’entreprises ?
Un serveur de données d’entreprises est un usage naturel de MCP : l’agent a besoin d’informations qui changent et qui viennent d’une source officielle. Fuentio n’est pas le seul serveur MCP de données d’entreprises ; plusieurs fournisseurs en proposent un, et il vaut la peine de comparer ce que chacun couvre et comment il montre ses sources.
Le serveur de Fuentio est conçu pour ce seul travail : les registres officiels de France et d’Espagne, chaque réponse avec sa source, sa licence et sa date de vérification. Ses outils, tels qu’ils figurent sur notre page pour les agents IA :
list_coverage: ce qui est couvert, pays par pays (gratuit)lookup_company: une entreprise par son numéro officiel (1 unité)search_companies: des entreprises par leur nom (2 unités)
L’adresse du serveur sera https://api.fuentio.com/mcp, en Streamable HTTP. Il ouvre bientôt.
Pour voir sur quoi s’appuient les réponses, lisez comment fonctionnent les registres français, ce qu’est la vérification KYB et ce que nous couvrons.
Limites. MCP transporte les réponses ; il ne les vérifie pas. Un outil de données d’entreprises ne vaut que par sa source et par l’honnêteté de sa couverture : demandez à chaque fournisseur quels pays et quelles régions il couvre réellement, et d’où vient chaque réponse. Fuentio couvre la France et l’Espagne, et rien d’autre aujourd’hui.
Questions fréquentes
MCP est-il réservé à Claude ?
Non. C’est un standard ouvert ; sa documentation cite Claude, ChatGPT, Visual Studio Code, Cursor et d’autres.
Faut-il coder pour utiliser un serveur MCP ?
Pas pour un serveur existant : la plupart des hôtes MCP permettent d’en ajouter un dans leurs réglages. Construire un serveur est un travail de développement, avec des kits dans plusieurs langages.
MCP est-il sûr ?
Cela dépend des serveurs que vous ajoutez et des autorisations que vous leur donnez. Lisez les recommandations de sécurité du protocole et ne connectez que des serveurs de confiance.
Un agent peut-il prendre une décision de conformité avec MCP ?
Il peut réunir des informations. La décision reste la vôtre, dans votre propre processus.
Sources
- Model Context Protocol, introduction : modelcontextprotocol.io
- Présentation de l’architecture de MCP : modelcontextprotocol.io
- Anthropic, annonce de MCP (25 novembre 2024) : anthropic.com