Tout savoir sur les agents AI et le MCP !
Le protocole MCP (Model Context Protocol) est une technologie qui permet aux intelligences artificielles d'utiliser des outils pour interagir concrètement avec des systèmes externes comme des bases de données, des API ou des services cloud. Cette architecture transforme les IA en véritables agents capables d'effectuer des actions réelles, organisés en sous-agents spécialisés pour accomplir des tâches complexes de manière autonome.
Ces agents vont changer nos vies de consulants web mais aussi la vôtre !
Dans cette faq, nous allons partir du concept d'outil d'agent, pour amener le protocole MCP et enfin expliquer l'intérêt d'un agent IA.
Qu'est-ce qu'un outil d'agent ?
Un outil d'agent (ou agentic AI tool en anglais) est un outil utilisé par une intelligence artificielle pour effectuer diverses actions sur un environnement externe.
Exemples concrets d'outils :
- Vérifier la disponibilité d'un article en stock
- Effectuer une requête dans une base de données
- Envoyer un email automatiquement
- Obtenir les prévisions météo pour un lieu et une date spécifiques
Ces outils sont mis à disposition des IA grâce à un serveur MCP qui utilise le protocole MCP.
Qu'est-ce que le protocole MCP et un serveur MCP ?
Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole standardisé qui permet la communication entre une intelligence artificielle et des services externes via un serveur MCP. Ces services externes peuvent être de nature très variée : bases de données, serveurs Git, plateformes de communication comme Slack, serveurs de messagerie, etc.
Il s'agit d'un protocole open source introduit par Anthropic en 2024, la société qui développe Claude et l'agent Claude Code présenté par nos consultants AMOA web ici
Fonctionnement concret
Un serveur MCP agit comme un intermédiaire intelligent : il expose des outils standardisés qui interrogent les services externes (via leurs API ou par des opérations directes sur le système). Le protocole permet à l'IA de :
- Découvrir automatiquement les outils disponibles
- Comprendre leurs fonctionnalités et paramètres
- Les utiliser de manière appropriée selon le contexte
Lorsque vous soumettez une requête, l'IA analyse votre prompt, détermine la séquence d'outils à utiliser, puis le serveur MCP exécute ces actions et renvoie les résultats à l'IA pour traitement.
Certains comparent le MCP au port USB-C pour sa standardisation universelle. Je préfère le voir comme une boîte à outils parfaitement organisée dans laquelle l'IA sait exactement où trouver l'outil adapté à chaque situation.
Schéma d'architecture
Dans le schéma ci dessous toute la communication entre l'IA et les serveurs MCP se font avec le protocole MCP.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA (ou agentic AI en anglais) est un système d'intelligence artificielle capable d'utiliser des outils pour accomplir des tâches complexes. Contrairement à une IA conversationnelle classique, un agent IA peut interagir concrètement avec le monde extérieur et effectuer des actions réelles.
Qu'est-ce qu'un sous-agent ?
Un sous-agent (ou sub-agent en anglais) est une entité IA spécialisée, dédiée à l'accomplissement d'une tâche spécifique au sein d'un système d'agent plus large. Lorsqu'un agent IA traite vos requêtes, il peut faire appel à différents sous-agents préconfigurés, chacun ayant sa propre "personnalité" et ses compétences spécifiques.
Exemple
Un agent AI comme Claude Code permet de créer des sous-agents personnalisés en définissant précisément :
- Les outils auxquels ils ont accès
- Leur comportement et méthodologie de travail
- Leur domaine d'expertise spécifique
Ces sous-agents conservent le contexte global d'exécution et peuvent être réutilisés pour des tâches similaires.
Exemple pratique : Un sous-agent "code reviewer" peut être configuré pour analyser et corriger automatiquement du code selon des normes d'écriture prédéfinies.
Exemple de configuration d'un sous-agent (Anthropic)
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name: debugger
description: Spécialiste en débogage pour les erreurs, échecs de tests et comportements inattendus.
À utiliser de manière proactive dès la rencontre d'un problème.
tools: Read, Edit, Bash, Grep, Glob
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Vous êtes un expert en débogage spécialisé dans l'analyse des causes racines.
Procédure à suivre :
1. Capturer le message d'erreur et la trace d'exécution (stack trace)
2. Identifier les étapes pour reproduire le problème
3. Localiser précisément l'origine de la défaillance
4. Implémenter une correction minimale et ciblée
5. Vérifier que la solution résout effectivement le problème
Conclusions
La conjonction de LLM et des outils d'agent permet au IA d'interagir avec le monde extérieur. Ces agents IA ont ainsi des capacités d'analyse et de réaction face aux retours des serveurs MCP et cela ouvre des horizons vertigineux aux ingénieurs et consultants en développement web en particulier !
Références :