MCP vs API

Mis à jour le May 19, 2025, 7:12 a.m.

Les modèles d’IA deviennent bluffants, mais pour qu’ils soient vraiment utiles, ils doivent pouvoir s’interfacer avec des outils et des sources externes: chercher dans des bases de données, envoyer des emails, manipuler des fichiers… Jusqu’ici, tout passait par des APIs classiques. Mais fin 2024, un nouveau standard débarque: le MCP (Model Context Protocol) d’Anthropic, pensé pour booster les intégrations LLMs/agents IA. Est-ce que ça change tout ? Spoiler: oui ! Voici pourquoi.

1. Introduction: API et MCP, c’est quoi ?
2. Le protocole MCP expliqué simplement
3. MCP vs API: points communs et différences majeures
4. Pourquoi MCP va tout changer pour les devs IA ?
Conclusion
FAQ

1. Introduction: API et MCP, c’est quoi ?

Une API (Application Programming Interface), c’est le standard pour faire dialoguer deux logiciels: on envoie une requête (par exemple en HTTP, via un endpoint REST), on reçoit une réponse structurée (souvent du JSON), et hop, la magie opère sans se soucier de ce qui se passe “sous le capot”. Toute la tech moderne tourne autour des APIs.

Le MCP, fraîchement débarqué, va plus loin: c’est un protocole universel pensé pour les modèles de langage (LLMs) et les agents IA, permettant d’accéder à des outils et des sources de données variées, de façon standardisée et surtout… dynamique.

Imagine: une sorte de port USB-C de l’IA – tu branches une nouvelle source ou un nouvel outil, c’est détecté et utilisable en temps réel, sans rien recoder.

2. Le protocole MCP expliqué simplement

Le Model Context Protocol (MCP) standardise les connexions entre les IA, les outils externes et les bases de données.

• Architecture MCP: Un “host” (ton agent IA), des “clients” (modules connecteurs), et des “servers” (services externes). Les échanges se font en JSON RPC 2.0, ultra-standard.
• Trois grands types de “primitives” :
  • Tools: actions que l’IA peut invoquer (ex: get_weather, create_event…)
  • Resources: données à lire à la demande (documents, fichiers, enregistrements…)
  • Prompt templates: modèles de prompts prêts à l’emploi (optionnel)
• Découverte dynamique: un agent IA peut demander à tout moment “qu’est-ce que tu sais faire ?” et le serveur MCP lui retourne la liste des fonctionnalités disponibles, toujours à jour. Fini les mises à jour de code à chaque ajout d’endpoint !

À retenir: beaucoup de serveurs MCP sont en réalité des wrappers autour d’APIs classiques, mais ils offrent une interface unifiée et pensée IA.

3. MCP vs API: points communs et différences majeures

En résumé:MCP permet à un agent IA d’explorer, d’utiliser et d’enchaîner de nouveaux outils sans intervention humaine, là où l’API classique demande toujours une adaptation manuelle.

4. Pourquoi MCP va tout changer pour les devs IA ?

1. Plug & play réel:Un nouvel outil MCP = utilisable immédiatement, pas besoin de modifier le client ou recoder.
2. Scalabilité:Brancher 1, 10 ou 100 services ? Même interface, même logique.
3. Standardisation:Fini les variations d’authentification, de format, de docs… Un langage unique pour tout l’écosystème IA/outils.
4. Flexibilité:MCP repose souvent sur les APIs existantes: tu bénéficies du meilleur des deux mondes.
5. Adapté à l’autonomie des agents IA:Les LLMs peuvent s’auto-configurer à la volée et utiliser les nouvelles capacités à chaque connexion.
6. Conclusion

Le MCP ne remplace pas l’API, il la sublime: c’est une surcouche standardisée pensée pour les besoins des agents IA et LLMs. Son adoption va exploser car elle accélère, fiabilise et simplifie toutes les intégrations IA modernes. Si tu développes, documente ou déploies des agents IA, garde MCP dans ta veille: c’est le prochain “plug” universel des intelligences artificielles.

FAQ

• MCP va-t-il remplacer toutes les APIs ?
  Non, il s’appuie sur elles ! MCP standardise juste l’interface “IA”, mais utilise les APIs REST, GraphQL, etc. comme fondation technique.
• Faut-il réécrire tous mes services ?
  Non: tu peux créer un wrapper MCP autour de tes APIs existantes. Beaucoup de librairies open source émergent déjà.
• MCP, c’est réservé à Anthropic ?
  Non: c’est un protocole ouvert, utilisable avec tous les modèles LLMs (OpenAI, Google, open source, etc.)
• MCP = perte de contrôle ?
  Au contraire: tu gardes la main sur la logique, mais tu facilites la vie des agents IA et tu t’ouvres à l’automatisation et la scalabilité.

Références

Présentation officielle Anthropic MCP
LangChain & MCP intégration
API REST - MDN Docs
Article Pythonia: apprendre le code de zéro
https://mcpservers.org/
https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers