MCP : Un Protocole Prometteur, Mais Pas Une Solution Miracle Pour les Applications AI

Le MCP, une solution prometteuse mais pas miracle pour les applications d'IA Le Multi-Cloud Protocol (MCP), un protocole visant à établir des spécifications standard pour l'interaction avec des agents de modèles de langage larges (LLM), suscite un intérêt croissant dans l'écosystème de l'intelligence artificielle. Cependant, malgré ses avantages, il n'est pas encore la panacée universelle pour toutes les applications d'IA. Cette synthèse explore les aspects clés et les défis associés à l'adoption du MCP. Qu'est-ce que le MCP ? Le MCP est un protocole qui vise à standardiser les spécifications d'interaction entre les applications d'IA et des agents de modèles de langage larges (LLM). Il comprend quatre composants principaux : 1. MCP Server : Un mécanisme conçu pour que les serveurs distants publient des ressources, des invites (prompts) et des outils aux agents LLM. 2. MCP Client : Un objet qui se connecte aux serveurs MCP et les relie à l'interface LLM pour obtenir les résultats attendus. 3. MCP Host : Une application finale (native ou web) où le client réside, permettant aux utilisateurs d'interagir avec le client MCP. 4. Couche de transport : Pour établir une communication entre le client et les serveurs, le MCP prend en charge la stdio pour les processus locaux et l'HTTP avec SSE pour la communication client-serveur et serveur-client, respectivement. Comment le MCP bénéficie-t-il aux applications d'IA entreprises ? Les applications d'IA dans l'entreprise impliquent souvent la connexion à plusieurs services internes et externes pour offrir des solutions complètes et souvent complexes. Le MCP apporte uneuniformité cross-services, facilitant les interactions avec les applications LLM. Voici comment il peut aider : - Standardisation : Il agit comme un protocole standard pour une application d'IA, permettant de connecter différentes serveurs pour des ressources d'entrée et des actions de sortie, ainsi que des prompts pour guider le client invocateur. - Modularité et scalabilité : L'architecture dépliée du MCP, composée d'un client (application LLM) et de serveurs distribués (services à distance offrant ressources et outils), offre une modularité et une scalabilité nécessaires pour une solution "plug-and-play". Cela permet un "découplage" des services, ce qui signifie que les applications clients peuvent dynamiquement découvrir et se connecter aux nouveaux services ajoutés ou retirés des serveurs sans grande conséquence. Les défis du MCP : Est-ce vraiment une solution miracle pour les applications d'IA ? Bien que le MCP possède des vertus indéniables, il présente également plusieurs défis majeurs pour les développeurs : Deluge de ressources et d'outils : Comment enseigner à un agent LLM de choisir la bonne ressource ou le bon outil pour résoudre un problème complexe ? Ce défi reste central pour toute application d'IA. Il existe de nombreuses solutions comme RAG, l'appel de fonctions, le réglage fin, l'échelle d'inférence, etc. La migration d'un agent LLM vers une spécification MCP ne résout pas ces défis fondamentaux. Toutefois, les avancées dans les modèles, comme le Sonnet 3.7 qui offre une performance décente avec jusqu'à 100 outils dans un contexte donné, laissent entrevoir des espoirs pour l'avenir. Les développeurs doivent néanmoins évaluer comment leurs solutions actuelles peuvent être migrées vers un monde MCP, surtout si elles impliquent des modèles spécialement ajustés pour la prise de décision basée sur des ressources ou l'appel de fonctions basé sur des outils. Rôle du MCP dans un système multi-agents : La conception d'un système multi-agents est encore un item à développer dans le MCP. Deux approches expérimentales ont été explorées : Registre MCP personnalisé : Réunir tous les outils des différents serveurs MCP dans un registre personnalisé (unique base de données) permet une découverte RAG basée sur les outils via une API comme search_tool. Cette solution, bien que fonctionnelle, peut conduire à un "problème d’abondance" similaire à celui mentionné au point 1. Agents indépendants : Traiter chaque serveur MCP comme un agent indépendant permet de créer des agents auto-encapsulés gérant leurs propres outils et ressources de manière hiérarchique. Cette approche, actuellement recommendée, offre une modularité mais ne va pas plus loin pour le moment. Exécution en flux de travail versus délégation simple : Dans de nombreux scénarios d'entreprise, les flux de travail d'IA pilotent l'adoption industrielle, plutôt que des agents entièrement autonomes. Ce type de flux de travail nécessite la gestion séquentielle, des interruptions humaines et des approbations, ainsi qu'une gestion de l'état pour assurer une interaction conversationnelle. Mettre en place un flux de travail soutenu par des serveurs MCP au lieu de vrais agents est un autre défi qui nécessite des solutions d'contournement. Ces fonctionnalités, comme les Workflows Interactifs et les Graphes d'Agents, font également partie des items futurs du MCP. Découverte des serveurs : À mesure que le nombre d'agents dans l'écosystème grandit, une solution d'IA devra interagir avec divers agents pour atteindre son objectif. La découverte dynamique des agents devient une nécessité, similaire à la découverte des sites web. Bien que l'architecture MCP ait posé les bases pour une mise à jour dynamique des outils et des ressources, une solution robuste de découverte des agents eux-mêmes est toujours en développement. Diverses normes de l'industrie émergent pour permettre la découverte pair-à-pair des agents, en plus d'une solution centralisée comme le Registre MCP. Sécurité, sécurité et gouvernance des serveurs MCP : La consolidation de toutes ces préoccupations de génie systémique en un seul point reflète les discussions existantes sur les failles de sécurité du MCP et les plans de mitigation des risques nécessaires. Si le MCP est envisagé pour des livraisons de production, il est fortement recommandé d'approcher avec prudence. Chaque développeur doit assurer la sécurité de son propre serveur en construisant sa propre couche d'authentification, sa gestion de la confiance (entre utilisateur et agent, ainsi qu'entre agents), sa gestion de session et des mesures contre les Jailbreaks des modèles AI. Bien qu'elles feront partie du développement futur du MCP, ces mesures de sécurité sont actuellement essentielles. Recommandations pour les développeurs Le MCP a un rôle crucial à jouer en établissant un standard pour l'interaction interne des agents. Néanmoins, l'élévation de ces normes pour des interactions vraiement agent-to-agent est une nécessité urgente. Voici quelques recommendations pour les développeurs : - Adopter le MCP avec prudence : Évaluez attentivement les avantages et les compromis. Adoptez-le sur la base de décisions informées en prenant en compte les mesures de sécurité supplémentaires nécessaires. - Participer activement à sa maturation : Une norme réussit grâce à une adoption large et une contribution active de la communauté des développeurs. Les retours et l'amélioration continu des fonctionnalités du MCP peuvent conduire à des standards gagnants. - Restez à jour avec les avancées : Suivez de près les développements futurs, y compris l'emergence de normes concurrentes, car le domaine de l'IA évolue rapidement. Evaluation et perspective de l'industrie Des professionnels de l'industrie ont salué le MCP pour son approche innovante et son potentiel à transformer le paysage des applications d'IA. Cependant, ils insistent également sur la nécessité d'une adoption progressive et d'une vigilance accrue en matière de sécurité et de gouvernance. Des leaders technologiques comme Microsoft continuent de travailler sur l'amélioration des capacités de sécurité du MCP, reconnaissant ses vulnérabilités actuelles. Profil de l'entreprise Towards AI est une plateforme spécialisée dans l'information et l'éducation autour de l'intelligence artificielle. Elle rassemble des experts, des chercheurs et des praticiens pour discuter et partager leurs connaissances sur les dernières tendances et technologies de l'IA, y compris des protocoles clés comme le MCP. L'entreprise est engagée dans la promotion de la transparence et de l'éthique dans le développement et l'utilisation de l'IA entreprise. Conclusion Le MCP est une étape importante vers la standardisation de l'interaction LLM, offrant uniformité, modulaire et scalabilité. Toutefois, il doit encore surmonter des défis significatifs, notamment liés à la délégation de tâches, à la gestion des flux de travail, à la découverte dynamique des agents et à la sécurité. En adoptant une approche prudente et en participant à la maturation de la norme, les développeurs peuvent tirer parti de ses avantages tout en mitigant les inconvénients.