Informations sur la connectivité MCP et AI avec Ray Bogman, responsable de l'innovation chez Alumio
Développé en 2024 par Anthropic, les créateurs du Claude LLM, le Model Context Protocol ou MCP est en train de devenir rapidement une norme fondamentale pour connecter les assistants d'IA et les outils LLM à des milliers d'applications métier et de sources de données. MCP fournit une interface standardisée et indépendante des modèles que tout assistant ou outil d'IA peut utiliser pour interagir avec une grande variété d'applications et d'ensembles de données, sans créer d'intégrations sur mesure. En tant que tel, il est décrit comme l'USB-C pour l'IA.
Pour mieux comprendre les applications réelles du MCP, nous avons interviewé Ray Bogman, notre expert en IA résident et responsable de l'innovation, afin de nous donner une perspective plus fondée sur cette nouvelle norme universelle pour la connectivité de l'IA. Voici ce qu'il avait à dire :
Qu'est-ce que le MCP et quel est son impact sur les intégrations d'IA ?
« Le MCP, ou Model Context Protocol, est comme une solution prête à l'emploi qui normalise la façon dont les modèles d'IA, en particulier les LLM, peuvent récupérer et augmenter les données provenant d'applications et de sources de données externes. C'est très similaire à ce que nous faisons avec l'iPaaS Alumio : relier les systèmes et les données. L'impact du MCP dans le monde de l'IA a été assez significatif, depuis son introduction par Anthropic en 2024. Cela n'a pas seulement un impact sur le fonctionnement de l'IA ; cela change complètement la façon dont l'intégration est abordée. Il ne s'agit pas simplement d'une avancée en matière d'IA, mais d'une nouvelle façon de penser la connectivité. »
Comment les utilisateurs d'Alumio iPaaS peuvent-ils exploiter efficacement le MCP ?
« L'un des principaux avantages du MCP est qu'il permet aux modèles d'IA d'interagir directement avec les systèmes d'entreprise en tenant compte du contexte. Avec Alumio agissant en tant que couche d'intégration, cela devient incroyablement puissant pour nos clients.
Prenons l'exemple de nos clients qui utilisent l'iPaaS Alumio pour se connecter à Magento (désormais connu sous le nom d'Adobe Commerce). Dans un avenir proche, nous envisageons de proposer une connexion au serveur MCP spécifiquement pour Magento au sein de l'écosystème Alumio. Cela signifie qu'un assistant IA, via MCP, pourrait interroger les données de Magento à l'aide de simples instructions. Par exemple, un utilisateur peut demander : « Quels sont les t-shirts disponibles dans la collection d'été ? » ou « Quels SKU appartiennent à notre catégorie « essentiels » ? ». Une fois MCP en place, ces instructions peuvent déclencher la récupération de données en temps réel depuis Magento via Alumio, sans avoir besoin de requêtes personnalisées ou de configurations supplémentaires.
Cela permet de transformer des recherches de données complexes en interactions naturelles pilotées par l'IA. Alumio y voit une opportunité de permettre à ses clients d'utiliser l'IA non seulement pour le contenu ou l'automatisation, mais aussi pour enrichir dynamiquement leurs catalogues de produits, leurs systèmes de commande ou toute autre application connectée, directement depuis Alumio. C'est une manière plus intelligente et plus flexible d'utiliser l'IA dans l'ensemble du paysage d'intégration. »
Quels sont les autres cas d'utilisation du MCP ?
« Il existe de nombreux cas d'utilisation prometteurs du MCP, le potentiel de chacun dépendant de la disponibilité des connecteurs existants et de la manière dont une application expose ses données. Magento (Adobe Commerce) en est un exemple, mais nous travaillons également avec des applications telles que Spryker, Shopify, Shopware, BigCommerce et bien d'autres, qui peuvent toutes prendre en charge les connexions compatibles MCP via l'iPaaS Alumio.
La beauté de MCP réside dans le fait qu'il s'appuie sur ce qui existe déjà. Par exemple, avec Magento, nous ne demandons pas aux clients de modifier leurs systèmes ou d'exposer de nouveaux terminaux. Nous utilisons simplement les API REST standard qui existent déjà. Alumio aide à configurer toute l'intelligence et la logique, telles que le formatage du contexte et la communication des modèles, qui sont nécessaires pour que l'IA comprenne et accède aux données via MCP. En d'autres termes, en tirant parti des API de base, il permet aux clients d'interroger les données déjà connectées à leurs itinéraires Alumio.
Cela signifie que le même principe peut également s'appliquer à d'autres plateformes. Si une entreprise utilise Shopify, par exemple, elle peut demander à un assistant IA d'extraire les niveaux de stock en temps réel, de récupérer l'historique des commandes ou même de générer un résumé des ventes, sans avoir à créer de nouvelles intégrations. Il s'agit de débloquer l'accès aux données commerciales existantes d'une manière rapide et compatible avec l'IA.
En fin de compte, MCP permet à Alumio de servir de passerelle, de sorte que tout système auquel nous nous connectons aujourd'hui via des API puisse devenir accessible à l'IA demain, avec un minimum de friction. C'est ce qui le rend si évolutif. »
Comment MCP active-t-il les assistants IA et les flux de travail des agences ?
« Il existe une relation étroite et croissante entre MCP et les assistants IA, souvent appelés agents. Ces agents sont essentiellement des décideurs ou des orchestrateurs autonomes alimentés par l'IA. Vous leur donnez une invite ou un objectif, et ils trouvent comment y parvenir en faisant appel aux bons outils, services ou sources de données.
MCP fait office de passerelle qui permet à ces agents d'accéder aux données ou aux outils en temps réel dont ils ont besoin pour effectuer une tâche, sans avoir à créer de nouvelles intégrations personnalisées. Donc, si vous demandez à un agent : « Quelles ont été mes catégories les plus vendues aujourd'hui ? » , MCP lui permet d'aller le récupérer directement depuis votre système, en utilisant les API déjà présentes.
Et ce n'est que le début. Actuellement, la plupart des agents s'occupent d'une tâche à la fois. Mais ce vers quoi nous nous dirigeons, c'est quelque chose qui s'appelle flux de travail agentiques, où plusieurs agents collaborent, automatisent les tâches et prennent même de petites décisions de leur propre chef. Imaginez qu'un agent collecte quotidiennement des données sur les stocks, qu'un autre vérifie les tendances et qu'un troisième crée un rapport sur les ventes, le tout fonctionnant discrètement en arrière-plan.
En ce sens, le MCP n'est pas simplement une autre méthode de connectivité : il a le potentiel de transformer la façon dont les organisations conçoivent, mettent en œuvre et étendent les intégrations dans un monde natif de l'IA. Il fournit aux agents d'IA un langage commun et un moyen sûr d'interagir avec les systèmes de l'entreprise. Il s'agit de créer un écosystème dans lequel vous commencez à déléguer de véritables processus métier à l'IA. »
Le MCP est-il l'avenir des intégrations pilotées par l'IA, ou simplement une autre couche de connectivité ?
« Au fil des ans, les protocoles d'intégration ont évolué de manière significative, depuis les premières technologies telles que FTP et XML-RPC jusqu'à des normes plus modernes telles que SSH, SFTP, SOAP, les API REST, GraphQL, gRPC et Webhooks. Chacune a introduit de nouvelles fonctionnalités, améliorant la façon dont les systèmes se connectent et échangent des données. Le MCP (Model Context Protocol) représente le prochain changement majeur dans cette évolution, conçu spécifiquement pour l'IA.
Ce qui distingue MCP, c'est que c'est ce juste milieu qui fait entrer l'IA dans la couche d'intégration, non seulement pour connecter les systèmes, mais aussi pour améliorer la façon dont nous interagissons avec eux. Contrairement aux protocoles traditionnels qui se contentent de déplacer des données, le MCP permet aux modèles d'IA d'accéder à ces données et d'interagir avec celles-ci de manière contextuelle. En d'autres termes, jusqu'à présent, nous ne pouvions poser des questions aux modèles d'IA que sur la base de ce sur quoi ils avaient déjà été formés. Avec MCP, nous pouvons désormais poser les mêmes questions, mais pour n'importe quel type de données réelles, à partir de systèmes en direct, où vous pouvez taper des instructions pour obtenir des données ou des réponses à partir d'applications en temps réel.
Nous entrons dans un monde où n'importe quelle source de données, application ou service peut faire partie d'un système plus vaste piloté par l'IA. Alors que les frameworks actuels tels que RAG (Retrieval Augmented Generation) extraient les données d'une seule source, MCP nous permet d'accéder à plusieurs sources. Chaque système peut agir comme un serveur ou un client, où nous pouvons utiliser l'IA pour interroger dynamiquement vos données connectées en temps réel. Alors oui, je pense que MCP a le potentiel de complètement remodeler la façon dont les intégrations fonctionnent. »
Préparer le MCP en tant que prochain grand changement en matière d'IA et d'intégrations
Ce que révèle MCP n'est pas simplement une innovation technique, mais un changement dans la façon dont nous abordons l'intégration dans un monde piloté par l'IA. Cela marque l'abandon de la création de connexions ponctuelles ou de l'interrogation manuelle d'API, au profit d'un modèle dans lequel l'IA peut naviguer, récupérer et agir sur les données provenant de différents systèmes, en utilisant les intégrations déjà mises en place par les entreprises.
Pour les entreprises qui créent et gèrent ces intégrations à l'aide de solutions telles que l'Alumio iPaaS, cela ouvre une nouvelle couche de valeur. Les connexions existantes deviennent plus que des voies d'intégration, elles deviennent des points d'accès pour des interactions intelligentes et rapides. Et à mesure que le MCP est de plus en plus largement adopté, les bases que les clients ont posées grâce à Alumio leur permettent d'expérimenter l'IA en toute sécurité, sans avoir à réinventer leur architecture.
Il redéfinit également le rôle futur de l'intégration elle-même. Avec MCP, l'intégration ne se limitera plus à la synchronisation des données entre les systèmes. Il s'agira de permettre un dialogue en temps réel et sensible au contexte entre l'IA et les outils utilisés par les entreprises. Cela rend l'IA plus utilisable, plus pratique et plus efficace au sein des équipes. Et à mesure que les organisations commencent à déléguer de plus en plus de tâches à l'IA, des protocoles tels que le MCP peuvent devenir le ciment des flux de travail agentiques complexes qui se produisent ensemble.
Il ne s'agit pas seulement de ce que l'IA est capable de faire, il s'agit de savoir dans quelle mesure elle peut s'intégrer parfaitement aux systèmes que nous avons déjà construits. »
Ray Bogman
Responsable de l'innovation, Alumio
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