We Are Missing the Point of MCP: It’s Not Just About Tools

Summary

Le protocole Model Context Protocol (MCP) connaît un grand succès au sein de la communauté IA, avec des géants comme Sam Altman et Sundar Pichai annonçant son intégration dans leurs produits. Ce protocole se divise en deux parties principales : le client et le serveur. Il inclut des capacités fondamentales telles que les outils, les ressources, les prompts, l'échantillonnage et les racines. Bien que de nombreux serveurs ne gèrent actuellement que les outils, des fonctionnalités comme l'échantillonnage et les prompts promettent d'améliorer la flexibilité et la personnalisation. MCP ouvre la voie à une collaboration plus poussée entre différents serveurs, tout en assurant la confidentialité grâce à une gestion efficace des contextes.

Takeaways

• 😀 Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un standard émergent qui gagne en traction dans la communauté IA, avec des grandes entreprises comme OpenAI et Anthropic qui l'intègrent dans leurs produits.
• 😀 Le MCP repose sur une architecture client-serveur où l'expérience utilisateur dépend fortement de la conception du client, qui fait appel aux serveurs via des boucles agentiques.
• 😀 Les capacités principales du MCP sont les outils, les ressources, les prompts, l'échantillonnage et les racines. Chaque capacité permet d'optimiser l'interaction entre le client et le serveur.
• 😀 Les outils dans MCP permettent aux clients d'interagir avec des API tierces (par exemple, envoyer des messages sur Slack ou interroger des bases de données), mais cela ne représente qu'une petite partie de ce que le protocole peut faire.
• 😀 Les ressources dans MCP désignent les objets partagés entre le client et le serveur, permettant un échange fluide d'informations sans nécessiter une gestion complexe de la part du serveur.
• 😀 Les prompts dans MCP permettent aux serveurs de fournir des modèles de requêtes complexes que les clients peuvent utiliser pour générer des résultats sans devoir définir des prompts personnalisés à chaque fois.
• 😀 L'échantillonnage permet aux serveurs de demander au client de générer des réponses à l'aide de modèles de langage (LLM), ce qui offre une flexibilité considérable dans le processus de génération.
• 😀 Les racines dans MCP permettent de délimiter les ressources accessibles, évitant ainsi les interférences non intentionnelles des serveurs avec des données non autorisées.
• 😀 Le MCP favorise une communication bidirectionnelle entre le client et le serveur, permettant une meilleure adaptation aux besoins des deux parties, plutôt que d'un côté uniquement.
• 😀 Le protocole est encore largement sous-exploité, avec la majorité des serveurs ne mettant en œuvre que les outils, alors que des fonctionnalités comme l'échantillonnage et les prompts ont un potentiel beaucoup plus grand à exploiter.
• 😀 La mise en œuvre du MCP continue d'évoluer, avec des initiatives comme des registres publics pour faciliter la découverte et l'intégration de serveurs, rendant l'utilisation du protocole plus simple et plus accessible pour les développeurs.

Q & A

Qu'est-ce que le protocole Model Context Protocol (MCP) et pourquoi est-il devenu si populaire dans la communauté de l'IA ?

Le protocole Model Context Protocol (MCP) est un standard qui permet l'intégration de diverses capacités entre les clients et les serveurs dans des systèmes d'IA. Il a gagné en popularité, notamment après que des entreprises comme OpenAI et Anthropic ont annoncé qu'elles l'intégreraient dans leurs produits, démontrant son adoption croissante dans l'industrie de l'IA.

Pourquoi la séparation entre le client et le serveur dans le protocole MCP est-elle importante ?

La séparation entre le client et le serveur est cruciale car, même si le serveur est puissant, une mauvaise conception du client peut nuire à l'expérience utilisateur. Le client est responsable de l'appel des serveurs MCP, et sa capacité à gérer correctement les boucles agissantes et à fournir les bonnes configurations aux modèles de langage est essentielle pour une utilisation optimale.

Quels sont les cinq composants principaux du protocole MCP ?

Les cinq composants principaux du protocole MCP sont : les prompts (modèles de requêtes), les ressources (partagées entre le client et le serveur), les outils (comme les API ou bases de données), l'échantillonnage (qui permet des interactions avec des LLM), et les racines (qui définissent les limites des ressources accessibles).

En quoi consiste le rôle des outils dans le protocole MCP ?

Les outils dans le protocole MCP permettent aux clients de faire appel à des fonctionnalités spécifiques sur les serveurs, comme envoyer des messages dans Slack ou exécuter des requêtes SQL dans une base de données. Bien qu'ils ressemblent à des API REST classiques, leur intégration dans MCP permet d'automatiser et de centraliser ces interactions au sein d'un système plus vaste.

Comment le protocole MCP utilise-t-il les ressources et quels exemples peuvent être donnés ?

Les ressources sont des définitions abstraites de ce qui est partagé entre le client et le serveur. Par exemple, un client peut fournir des fichiers locaux ou des références à des bases de données, et le serveur peut y accéder via des URL spécifiques. Cela permet au protocole de spécifier facilement ce qui peut être utilisé ou partagé.

Qu'est-ce que l'échantillonnage dans le protocole MCP et comment améliore-t-il l'interaction entre le client et le serveur ?

L'échantillonnage permet au serveur de demander au client de générer des échantillons à l'aide d'un modèle de langage (LLM). Cela permet au client de contrôler la génération du texte en fonction de son propre contexte et de ses ressources locales, offrant ainsi une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle des données utilisées.

Quelles sont les 'racines' dans le protocole MCP et pourquoi sont-elles importantes ?

Les 'racines' sont une manière de définir les limites d'accès aux ressources, spécifiant des frontières claires pour éviter que des serveurs MCP ne modifient des données en dehors du périmètre défini. Par exemple, cela permet de restreindre un serveur à une table spécifique dans une base de données, assurant ainsi la sécurité et la confidentialité des données.

Pourquoi le protocole MCP nécessite-t-il une communication bidirectionnelle entre le client et le serveur ?

La communication bidirectionnelle permet aux clients et serveurs de partager des informations sur leurs capacités respectives, facilitant l'échange de données et la gestion dynamique des interactions. Cela assure que les deux parties comprennent ce qu'elles peuvent offrir et ce qu'elles attendent de l'autre, optimisant ainsi l'expérience d'intégration.

Comment le protocole MCP gère-t-il les prompts, et pourquoi est-ce important pour l'interaction entre le client et le serveur ?

Les prompts dans le protocole MCP permettent au serveur de fournir des modèles de requêtes spécifiques au client, qui peuvent être personnalisés avec des paramètres. Cela facilite l'utilisation d'un modèle de langage pour générer des résultats plus complexes et spécifiques sans que chaque client ait à créer des modèles de prompts personnalisés, réduisant ainsi la redondance et les erreurs.

Quels sont les défis actuels liés à l'implémentation de l'échantillonnage et des prompts dans les clients MCP ?

L'un des principaux défis est que de nombreux clients MCP n'ont pas encore implémenté l'échantillonnage ou les prompts de manière efficace. Bien que les outils soient largement utilisés, l'intégration de fonctionnalités avancées comme l'échantillonnage nécessite une meilleure interface utilisateur et une adoption plus large, ce qui crée un problème de chicken and egg où l'absence d'implémentation sur le serveur empêche les clients de tirer pleinement parti de ces fonctionnalités.