C’est quoi le MCP (Model Context Protocol) en 9 min ?
Depuis quelques mois, l’intelligence artificielle générative ne se contente plus de répondre à des prompts. Elle s’organise, se spécialise, coopère… et dialogue directement avec des outils, des données et d’autres IA de façon très structurée. Dans ce contexte, un nouvel acronyme circule dans les cercles techniques, marketing et produit : le MCP, pour Model Context Protocol.
Derrière ce nom un peu abstrait se cache pourtant une évolution majeure : la standardisation de la manière dont les modèles d’IA reçoivent du contexte, dialoguent avec des systèmes externes et s’intègrent dans des environnements applicatifs complexes.
Découvrez ce qui se cache derrière l’acronyme MCP
Pour les équipes Relation Client, produit et marketing, le MCP annonce des changements importants :
- La montée en puissance des IA spécialisées ;
- L’émergence d’agents IA capables d’agir de façon autonome ;
- Et une nouvelle façon de concevoir les stacks marketing et les rôles des humains qui les pilotent.
Décryptage.
Alors, qu’est-ce que le MCP (Model Context Protocol) exactement ?
Le MCP est un protocole standardisé qui définit comment un modèle d’intelligence artificielle peut recevoir du contexte, interagir avec des outils externes et exploiter des sources de données. Le tout de façon structurée et sécurisée.
Autrement dit, le Model Context Protocol ne décrit pas ce que pense un modèle, mais comment on lui parle, et surtout comment on lui fournit ce dont il a besoin pour agir “intelligemment”.
Une analogie simple
Avant le MCP, interagir avec un modèle IA ressemblait souvent à ceci :
- Un prompt ;
- Un bloc de texte ;
- Parfois une instruction un peu longue ;
- Et beaucoup de consignes implicites (et incomprises par l’IA).
Avec le MCP, on change de logique. On ne “balance” plus du contexte au hasard : l’utilisateur fournit un cadre formel, structuré et interopérable pour transmettre des données, des règles, des outils disponibles et des capacités d’action.
Ce que le MCP n’est pas
Pour éviter toute confusion, le MCP :
- N’est pas un nouveau modèle d’IA ;
- N’est pas un langage de prompt “magique” ;
- N’est pas réservé aux LLM généralistes (comme ChatGPT et Perplexity).
C’est une couche d’orchestration, pensée pour permettre à des modèles IA (généralistes ou spécialisés) de fonctionner dans des environnements réels, complexes et connectés.
Pourquoi ce protocole devient de plus en plus nécessaire ?
À mesure que les usages de l’IA évoluent, les limites du “prompt simple” deviennent évidentes :
- Comment donner accès à des bases de données sans exposer toute l’infra ?
- Comment permettre à une IA d’utiliser des outils (CRM, CDP, CMS, analytics) de façon contrôlée ?
- Comment faire collaborer plusieurs IA spécialisées sans tout réécrire à chaque fois ?
Le MCP répond précisément à ces enjeux en proposant un standard de dialogue entre les modèles et leur environnement. C’est une brique clé pour passer de l’IA “conversationnelle” à l’IA opérationnelle.
Pourquoi parle-t-on de “client MCP” ?
Quand on découvre le Model Context Protocol, une question revient souvent : “Pourquoi parle-t-on de “client MCP” et non simplement d’un modèle ou d’un agent IA ?”
La réponse est importante pour bien comprendre ce que change réellement le MCP.
Le client MCP, ce n’est pas l’IA elle-même
Dans une architecture MCP, le client MCP désigne l’entité qui orchestre la relation entre un modèle d’IA et son environnement. Ce client peut être : une application, un agent IA, un outil interne ou une brique logicielle intermédiaire.
Son rôle est simple (en apparence) mais structurant : il parle le langage MCP pour fournir du contexte, exposer des outils et encadrer les actions possibles du modèle. Le modèle, lui, reste focalisé sur ce qu’il sait faire : raisonner, comprendre, générer, décider.
Une séparation claire des responsabilités
Le fait de parler de client MCP formalise une séparation essentielle :
- Le modèle IA raisonne, interprète, propose des actions ou des réponses.
- Tandis que le client MCP fournit le contexte (données, règles, contraintes), expose les outils disponibles, contrôle les accès et structure les échanges.
Cette séparation est volontaire. Elle permet d’éviter un modèle “tout-puissant” qui aurait accès à tout, sans garde-fous.
Avec la montée en puissance des agents IA, cette distinction devient très importante. Car un agent IA n’est pas seulement un modèle qui parle. C’est un système capable d’appeler des outils, d’enchaîner des actions et d’interagir avec des systèmes métier (CRM, CDP, CMS, plateformes analytics, etc.).
Le client MCP agit alors comme un chef d’orchestre, un contrôleur de sécurité et un traducteur entre l’IA et le reste du système d’information. Sans MCP, chaque intégration devient fragile et difficile à maintenir.
Un parallèle parlant pour les équipes MarTech ?
On peut faire un parallèle simple avec les stacks marketing :
- Le modèle IA, c’est le “cerveau” ;
- Le client MCP, c’est l’équivalent d’une couche d’intégration / middleware.
Comme un CRM ne se connecte pas directement à toutes les sources sans règles ni API, un modèle IA ne doit pas dialoguer librement avec tout l’écosystème. Le client MCP permet ainsi :
- De standardiser les connexions ;
- De mutualiser les règles ;
- De rendre l’IA interopérable, sécurisée et (enfin) gouvernable.
À retenir
Si on parle de client MCP, ce n’est pas un abus de langage : c’est la reconnaissance que l’IA moderne n’est plus isolée, mais insérée dans des systèmes complexes, pilotés par des couches d’orchestration. Et c’est précisément cette logique qui ouvre la voie aux IA spécialisées, aux agents autonomes… et à une nouvelle génération de stacks MarTech.
Concrètement, comment fonctionne le protocole MCP ?
On peut résumer le fonctionnement du MCP autour d’un principe clé : le modèle IA ne travaille jamais seul, il travaille dans un cadre décrit par le MCP.
Une logique en 3 briques
Dans une architecture MCP, on retrouve généralement 3 éléments bien distincts :
- Le modèle IA :
- Il raisonne, comprend et génère.
- Il ne connaît pas directement les systèmes métier, les bases de données ou les outils.
- Le client MCP :
- Il décrit le contexte de travail du modèle et expose les outils disponibles.
- Il définit ce que le modèle peut faire et ce qu’il ne peut pas faire.
- Les ressources et outils externes :
- Données (CRM, CDP, analytics, CMS, bases internes).
- Fonctions (recherche, calcul, scoring, création de contenu, déclenchement d’actions).
Le protocole MCP sert donc de langage commun entre ces briques.
Le cœur du MCP : fournir du contexte structuré
Contrairement à un prompt classique, le MCP permet de transmettre :
- Des informations structurées (pas seulement du texte) ;
- Des capacités explicites (“voici les outils que tu peux utiliser”) ;
- Des contraintes claires (“voici ce qui est autorisé ou interdit”) ;
- Un contexte persistant (et pas uniquement une instruction ponctuelle).
Résultat : le modèle IA comprend non seulement quoi répondre, mais aussi comment agir dans un cadre donné.
L’un des apports majeurs du MCP est la gestion formalisée des outils. Plutôt que de bricoler des appels spécifiques pour chaque modèle, le protocole permet de dire, de manière standardisée : quels outils existent, à quoi ils servent, quels paramètres ils acceptent, et dans quelles conditions ils peuvent être utilisés.
Pour un modèle IA, utiliser un CRM, une plateforme d’analytics ou un CMS devient alors une capacité (officiellement) déclarée, pas une bidouille technique. C’est ce qui rend possible la montée en puissance d’agents IA réellement opérationnels.
À retenir
Le MCP ne remplace pas les modèles IA. Il organise leur environnement, leur donne un cadre, et permet de les intégrer proprement dans des systèmes complexes. Exactement ce dont ont besoin les stacks marketing modernes.
Ce schéma publié sur le site modelcontextprotocol.io illustre le rôle et le fonctionnement du MCP :
D’où vient ce protocole et que révèle-t-il sur la montée en puissance des IA spécialisées et des agents IA ?
Le Model Context Protocol ne sort pas de nulle part. Il est le symptôme d’un changement profond dans la façon dont l’IA est conçue, déployée et utilisée. Pendant longtemps, l’IA générative a été pensée comme un modèle généraliste capable de répondre à beaucoup de questions, mais relativement isolé de son environnement. Ce modèle atteint aujourd’hui ses limites.
Du modèle “universel” aux IA spécialisées
Les entreprises se rendent compte qu’un modèle très généraliste n’est pas toujours le plus efficace pour des usages métiers précis. On voit donc émerger :
- Des modèles spécialisés par domaine (marketing, Service Client, juridique, data, produit, etc.) ;
- Des modèles entraînés ou configurés pour des tâches spécifiques ;
- Et des IA conçues pour opérer dans un périmètre clair, avec des règles très précises.
Problème : plus on spécialise, plus la gestion du contexte devient critique. C’est précisément là que le MCP devient indispensable.
Dans un monde où cohabitent tous ces modèles d’IA, d’agents IA et d’outils métiers, il faut un langage commun pour décrire le contexte, les capacités et les règles d’interaction. Le MCP joue ce rôle de “couche de standardisation”. Il permet à des IA différentes de fonctionner dans des environnements cohérents, sans recréer des intégrations spécifiques à chaque fois. C’est ce qui rend possible une architecture “multi-IA” propre.
Ce que cela révèle de l’évolution globale de l’IA
L’apparition du MCP montre que l’IA entre dans une nouvelle phase, moins expérimentale, plus industrielle, et surtout plus intégrée aux systèmes métier. On ne cherche plus seulement à parler avec une IA. On cherche à l’insérer dans des chaînes de valeur réelles, avec des règles, des responsabilités et des impacts mesurables.
Le MCP est donc une réponse directe à :
- La multiplication des IA spécialisées ;
- L’essor des agents IA ;
- Et la nécessité de règles de gouvernance claire.
Il ne s’agit pas d’un détail technique, mais d’un signal fort sur la direction que prend l’IA dans les organisations modernes.
L’impact du Model Context Protocol sur l’évolution des MarTech (et le rôle des marketeurs)
Le protocole MCP n’est pas réservé aux équipes techniques et aux architectes IA. Son apparition a des conséquences très concrètes sur l’évolution des stacks MarTech… et sur le rôle même des marketeurs dans les années à venir. Tout simplement parce que le Model Context Protocol transforme la manière dont l’IA s’intègre, s’utilise et se gouverne dans les outils marketing.
Une MarTech qui passe de l’outil à l’orchestration
Historiquement, les stacks MarTech se sont construites par empilement : CRM, CDP, outils d’emailing, CMS, analytics, plateformes d’automation, etc. Avec l’IA générative, une nouvelle couche est apparue… souvent de façon opportuniste : un assistant ici, un copilote là, un GPT Custom de contenu ailleurs, etc.
Le MCP marque un tournant : il pousse vers une MarTech plus orchestrée, où l’IA n’est plus un gadget mais une brique centrale, capable de dialoguer proprement avec tout l’écosystème CRM.
Grâce à une couche comme le MCP, on ne parle plus d’une seule “IA marketing”, mais de plusieurs IA spécialisées (contenu, CRM, data, activation, service client).
- Chacune avec un périmètre clair.
- Chacune connectée à des outils précis.
- Chacune gouvernée par des règles explicites.
Pour les équipes marketing, le MCP signifie moins de bricolage et une IA capable d’agir sans mettre en danger la cohérence de la marque ou la donnée.
Le rôle du marketeur évolue : de producteur à chef d’orchestre
Avec le MCP et les agents IA, le rôle du marketeur change. Il ne s’agit plus seulement d’écrire des messages, de paramétrer des campagnes ou d’analyser des dashboards. Il faut de plus en plus :
- Définir les bons contextes pour l’IA ;
- Poser les règles métier ;
- Cadrer les capacités d’action ;
- Orchestrer des agents IA spécialisés ;
- Et garantir la cohérence de bout en bout du parcours client.
Le marketeur devient un orchestrateur de systèmes intelligents, pas un simple utilisateur d’outils. Le MCP apporte aussi une réponse à une inquiétude croissante : “comment garder le contrôle sur des IA de plus en plus autonomes ?”. Il le fait en structurant les accès, les permissions, les outils disponibles, les contextes fournis.
C’est essentiel pour garantir la conformité et la sécurité des données, mais aussi la cohérence des messages marketing/ventes, et plus globalement la confiance des équipes.
À retenir pour les équipes marketing
Le Model Context Protocol (MCP) annonce clairement une chose : l’IA marketing de demain sera multi-agents, spécialisée, orchestrée et gouvernée. Et dans ce modèle, les marketeurs ne disparaissent pas. Ils montent en responsabilité.
Comprendre le MCP, c’est comprendre comment l’IA va s’insérer durablement dans leurs outils, leurs processus et leurs décisions.
Chez CustUp, nous accompagnons les équipes marketing et Relation Client dans l’intégration concrète de l’IA au sein de leurs stacks MarTech et leurs Centres de Contacts : gouvernance, orchestration, agents IA, parcours omnicanaux. Envie d’y voir clair et d’anticiper les usages IA de demain ? Parlons-en.
Liora Laulier est consultante Ops & no-code chez CustUp. Elle accompagne les équipes marketing et produit dans la structuration de leurs systèmes et l’orchestration d’outils complexes (CRM, plateformes MarTech, automatisations, APIs). À l’intersection du no-code et de l’IA, Liora travaille sur des architectures où la standardisation des échanges, la gouvernance des outils et l’intégration de l’IA (notamment via des protocoles comme le MCP) deviennent des leviers clés de performance et de maîtrise opérationnelle.