Introduction au Protocole de Contexte du Modèle
Le protocole de contexte de modèle (MCP) est un système qui aide l’IA à se connecter à différents logiciels et services de manière organisée et sécurisée. Son objectif principal est de fournir à l’IA l’accès aux bonnes informations, dans le bon contexte, afin qu’elle puisse offrir des réponses ou des actions plus utiles et fiables.
Le protocole de contexte de modèle (MCP) simplifie la création d’agents IA en gérant le contexte et le flux de données entre les modèles et les outils externes à l’aide d’une structure unifiée. Au lieu de tout créer à partir de zéro, il suffit de définir ce que l’agent doit faire, quelles informations il lui faut et quels services il doit utiliser, ce qui rend l’ensemble du processus plus simple et plus fiable.
Le serveur MCP fonctionne comme un connecteur. Il communique avec les données locales sur votre ordinateur ou avec des services en ligne, gérant les requêtes et renvoyant les informations appropriées.
Les clients sont des programmes ou des outils comme Claude ou des IDE qui envoient des requêtes au serveur MCP pour demander des données ou des actions.
Le contexte ajoute des détails utiles à chaque requête, comme la tâche à effectuer ou les données concernées, afin que le système puisse la traiter correctement.
Sur votre ordinateur, le client MCP (comme Claude ou un autre outil) envoie une requête via le protocole MCP à un serveur MCP. Le serveur extrait les données d'une source locale (fichier, base de données) ou d'un service en ligne, puis renvoie l'information au client, afin que votre outil puisse l'utiliser.
Cette configuration agit comme une couche intermédiaire intelligente, permettant à votre IA ou à vos outils de se connecter facilement à de nombreuses sources, sans avoir à gérer manuellement chaque connexion.
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Le protocole de contexte de modèle (MCP) simplifie la création d’agents IA en gérant le contexte et le flux de données entre les modèles et les outils externes à l’aide d’une structure unifiée. Au lieu de tout créer à partir de zéro, il suffit de définir ce que l’agent doit faire, quelles informations il lui faut et quels services il doit utiliser, ce qui rend l’ensemble du processus plus simple et plus fiable.
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Le contexte ajoute des détails utiles à chaque requête, comme la tâche à effectuer ou les données concernées, afin que le système puisse la traiter correctement.
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