Comment créer des applications d'IA avec MCP : un guide pour les startups

8 septembre

Les applications d'IA aident les entreprises à automatiser les tâches, analyser les informations, assister les clients et améliorer leurs opérations quotidiennes. Cependant, un modèle d'IA seul ne peut pas toujours accéder aux outils métier, aux bases de données ou aux services externes nécessaires à l'exécution de ces tâches. C'est là que le protocole MCP (Model Context Protocol) intervient.

MCP offre une méthode standardisée pour connecter les applications d'IA à des outils, des sources de données et des services externes. Pour les startups, cela simplifie le développement d'applications d'IA capables d'accéder à des informations en temps réel, d'utiliser des outils métiers et d'effectuer des actions utiles, au lieu de se contenter de générer du texte.

Créer une application d'IA basée sur MCP exige une planification rigoureuse : du choix du cas d'usage et de la conception de l'architecture au développement des serveurs MCP, en passant par la connexion des outils et la mise en œuvre de la sécurité. Envie d'en savoir plus ? Cet article aborde tous les aspects de la création d'applications d'IA avec MCP. 

Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle (MCP) ? 

Les applications d'IA peuvent répondre à des questions et générer du contenu, mais elles peuvent ne pas avoir accès aux données métier ou aux outils nécessaires à l'exécution de tâches concrètes. Le protocole MCP (Model Context Protocol) contribue à résoudre ce problème en fournissant une méthode standardisée permettant aux applications d'IA de se connecter à des systèmes externes.

Avec MCP, une application d'IA peut se connecter à :

• Bases de données
• Plateformes CRM
• Stockage de fichiers
• Apis
• Les logiciels de gestion

Par exemple, une application d'IA alimentée par MCP pourrait vérifier les informations client, consulter les dossiers de l'entreprise, lire des fichiers ou utiliser un outil métier pour accomplir une tâche.

Le MCP fonctionne grâce à deux composants principaux :

• Client MCP : Connecte l’application d’IA à un serveur MCP.
• Serveur MCP : Fournit un accès à des outils, des données ou des services spécifiques.

En clair, MCP sert de passerelle entre une application d'IA et les systèmes externes dont elle a besoin. Pour les startups, il simplifie la création d'applications d'IA flexibles et l'ajout de nouveaux outils au fur et à mesure de leur croissance.

Comment fonctionne MCP dans les applications d'IA ?

MCP permet à une application d'IA de communiquer avec des outils et des données externes via un client et un serveur MCP. Le flux de base est le suivant :

Application IA → Client MCP → Serveur MCP → Outil/Source de données → Résultat → Application IA

Voici comment fonctionne le processus :

1. L'utilisateur envoie une demande

Le processus commence lorsqu'un utilisateur pose une question à l'application d'IA ou lui confie une tâche.

Par exemple, un utilisateur pourrait demander : « Quels sont nos produits les plus vendus ce mois-ci ? »

2. L'application d'IA comprend la tâche

L'IA comprend la question de l'utilisateur et détermine les informations nécessaires pour fournir une réponse utile.

3. Le client MCP se connecte au serveur MCP requis

Le client MCP connecte l'application d'IA au serveur MCP approprié capable de fournir les informations ou l'action requises.

4. Découverte des outils ou ressources disponibles

Le client peut identifier les outils et ressources disponibles via le serveur MCP. Par exemple, le serveur peut fournir un outil de recherche dans une base de données ou une ressource contenant des informations commerciales.

5. L'IA sélectionne l'outil approprié

L'IA choisit l'outil ou la ressource qui peut aider à répondre à la demande de l'utilisateur.

Par exemple, elle peut sélectionner un outil de recherche dans une base de données pour trouver les données de ventes mensuelles de l'entreprise.

6. Le serveur MCP traite la requête

Le serveur MCP reçoit la requête et communique avec la base de données, l'API, le fichier ou tout autre système métier connecté.

7. Le résultat est renvoyé à l'application d'IA.

Les informations demandées ou le résultat de l'action sont renvoyés via la connexion MCP. Les outils MCP peuvent renvoyer des informations exploitables par l'application ou le modèle.

8. L'IA utilise le résultat

Enfin, l'IA utilise les informations renvoyées pour répondre à l'utilisateur ou accomplir la tâche demandée.

Par exemple, elle pourrait répondre par un résumé des produits les plus vendus de l'entreprise, basé sur les données qu'elle a recueillies.

Composantes clés de l'architecture MCP pour le développement d'applications d'IA

L'architecture du protocole MCP (Model Context Protocol) connecte une application d'IA à des outils externes, des données et des systèmes d'entreprise. Chaque composant joue un rôle spécifique pour aider l'IA à comprendre ce à quoi elle peut accéder et les actions qu'elle peut effectuer.

Hôte MCP

L'application hôte MCP est l'application d'IA principale avec laquelle les utilisateurs interagissent. Elle gère l'expérience d'IA et se connecte aux clients MCP.

Client MCP

Le client MCP connecte l'application d'IA à un serveur MCP. Il permet de découvrir les fonctionnalités disponibles et gère la communication entre l'application et le serveur.

Serveur MCP

Un serveur MCP donne accès à des outils, des ressources et d'autres fonctionnalités spécifiques. Il peut connecter l'application d'IA à des bases de données, des API, des fichiers ou des logiciels métiers.

Outils

Les outils permettent aux applications d'IA d'effectuer des actions. Par exemple, une application d'IA pourrait utiliser un outil pour effectuer une recherche dans une base de données, vérifier les stocks, créer une commande ou récupérer des informations client.

Ressources

Les ressources fournissent les informations auxquelles l'application d'IA peut accéder. Il peut s'agir de documents, de fichiers, d'enregistrements de bases de données ou d'autres données d'entreprise.

Instructions

Les invites sont des modèles réutilisables qui peuvent faciliter les interactions entre les utilisateurs, les applications d'IA et les serveurs MCP.

Données externes et systèmes d'information

Les serveurs MCP peuvent se connecter aux systèmes déjà utilisés par une entreprise, tels que les plateformes CRM, les bases de données, les API, le stockage de fichiers et d'autres logiciels. Cela permet aux applications d'IA d'exploiter des données métier réelles au lieu de se baser uniquement sur les connaissances existantes du modèle.

Sécurité et autorisation

La sécurité est primordiale lorsque des applications d'IA peuvent accéder à des données d'entreprise ou effectuer des actions. Les startups doivent mettre en œuvre des mécanismes d'authentification, d'autorisation, de permissions et de validation des entrées appropriés afin de contrôler les données auxquelles l'IA peut accéder et les actions qu'elle peut entreprendre. La spécification MCP actuelle intègre également des améliorations en matière d'autorisation et de sécurité.

Pourquoi les startups devraient-elles utiliser MCP pour le développement d'applications d'IA ?

Les startups ont besoin d'applications d'IA capables de faire bien plus que répondre à des questions. En connectant l'IA aux outils, données et services métiers, MCP aide les startups à développer des produits d'IA flexibles et faciles à faire évoluer au rythme de leur croissance.

Connecter l'IA aux outils d'entreprise

MCP permet aux applications d'IA de fonctionner avec les outils et les données déjà utilisés par une entreprise.

Les avantages clés incluent:

• Se connecter aux bases de données et aux API
• Accédez aux logiciels CRM et aux logiciels d'entreprise
• Travailler avec des fichiers et d'autres données
• Effectuer des tâches à l'aide d'outils connectés

Ajoutez facilement de nouvelles fonctionnalités

À mesure qu'une startup se développe, elle peut avoir besoin d'ajouter davantage d'outils et de services à son application d'IA.

Cela permet de :

• Ajouter de nouveaux outils
• Connecter de nouveaux services
• Développer les capacités d'IA
• Mettre à jour les intégrations existantes

Créez des applications d'IA plus utiles

L'association de l'IA aux données commerciales réelles permet aux startups de créer des applications capables de gérer des tâches pratiques.

Par exemple, l’IA peut :

• Trouver des informations commerciales
• Répondre aux questions basées sur les données
• Accomplir des tâches simples
• Soutenir les flux de travail des clients et des employés

Simplifier les intégrations

MCP offre une méthode commune permettant aux applications d'IA de communiquer avec les outils et systèmes connectés.

Cela peut aider les startups :

• Réduire les travaux d'intégration répétitifs
• Simplifier les connexions du système
• Gérez plus facilement plusieurs outils
• Accélérer le développement des fonctionnalités d'IA

Créer des agents d'IA

Les agents d'IA ont souvent besoin d'accéder à différents outils et informations pour accomplir leurs tâches.

MCP peut aider les agents :

• Accès aux informations requises
• Sélectionnez et utilisez les outils disponibles
• Effectuer des tâches en plusieurs étapes
• Automatiser les flux de travail de l'entreprise

Soutenir la croissance future

Les startups ont besoin de technologies capables d'évoluer avec leurs utilisateurs et leurs besoins commerciaux.

MCP peut soutenir la croissance en aidant les startups :

• Ajouter de nouvelles fonctionnalités
• Connectez davantage de systèmes d'entreprise
• Mise à l'échelle des flux de travail d'IA
• Développer l'application au fil du temps

Maintenez la flexibilité des applications d'IA

MCP maintient l'application d'IA séparée des outils et systèmes auxquels elle se connecte.

Cela donne aux startups plus de flexibilité pour :

• Ajouter de nouveaux services
• Remplacer les outils existants
• Mise à jour des intégrations
• Développer de nouvelles fonctionnalités d'IA

Globalement, MCP peut aider les startups à créer des applications d'IA plus flexibles, plus utiles et plus faciles à faire évoluer au fur et à mesure de la croissance de leur activité.

Comment créer une application d'IA avec MCP : Processus étape par étape

Le développement d'applications d'IA via MCP ne se limite pas à connecter un modèle d'IA à un serveur. Pour une mise en production, les startups doivent définir un cas d'usage précis, se procurer les outils et les données d'IA nécessaires, créer la solution appropriée et tester l'ensemble du processus.

Définissez votre idée d'application d'IA

Identifiez le problème, les utilisateurs cibles et les tâches que votre application d'IA prendra en charge.

Identifier les outils et les données

Dressez la liste des bases de données, API, fichiers, systèmes CRM et autres outils dont l'IA a besoin.

Choisir le modèle d'IA

Choisissez un modèle d'IA en fonction des exigences de votre application, de ses performances et de votre budget.

Planifier l'architecture MCP

Déterminez comment l'application d'IA, le client MCP, les serveurs, les outils et les systèmes externes se connecteront.

Construire le serveur MCP

Développer un serveur MCP pour fournir les outils et les ressources nécessaires.

Connectez le client MCP

Connectez le client au serveur MCP afin que l'IA puisse accéder à ses fonctionnalités.

Ajouter des outils et des ressources

Définissez les actions et les informations auxquelles l'IA peut accéder.

Ajouter la sécurité

Utilisez l'authentification, les autorisations, les contrôles d'accès et la validation des entrées pour protéger les données.

Tester l'application

Sélection des outils de test, demandes des utilisateurs, erreurs, autorisations et différents flux de travail.

Déployer et surveiller

Lancez l'application et surveillez ses performances, son utilisation, sa sécurité et ses coûts.

Une startup peut commencer par le développement d'une petite application d'IA via un MVP basé sur MCP et ajouter progressivement plus d'outils, de sources de données et de capacités d'IA à mesure que le produit évolue.

Comment RichestSoft Peut aider au développement d'applications d'IA MCP

La création d'une plateforme de clusters de messagerie (MCP) pour les applications d'IA nécessite une combinaison adéquate de développement d'IA, d'intégration backend, d'API, de sécurité et d'architecture évolutive. RichestSoft aide les startups à créer des applications d'IA personnalisées avec MCP en fonction de leurs objectifs commerciaux et de leurs exigences techniques.

Stratégie et conseil en IA

RichestSoft permet de définir le cas d'utilisation, les fonctionnalités, l'architecture et le plan de développement de l'IA.

Développement d'IA personnalisé

Créez des applications d'IA personnalisées avec des assistants intelligents, l'automatisation, des recommandations et des flux de travail basés sur l'IA.

Intégration MCP

Connectez les applications d'IA aux serveurs, outils, ressources, API et systèmes d'entreprise MCP.

Développement d'agents IA

Développer des agents d'IA capables d'accéder aux systèmes connectés et d'effectuer des tâches commerciales utiles.

Intégration API et base de données

Connectez les applications d'IA aux API, aux bases de données, aux plateformes CRM et aux autres logiciels d'entreprise.

Développement sécurisé et évolutif

Concevoir des solutions d'IA axées sur la sécurité, la fiabilité des performances et la croissance future.

Assistance au développement de bout en bout

RichestSoft peut accompagner l'intégralité du parcours de développement de l'IA, notamment :

• Conseil et planification en IA
• Design UI / UX
• Développement d'IA personnalisé
• Intégration MCP
• Développement backend
• intégration API et base de données
• Test et optimisation
• Déploiement en nuage
• Maintenance et support

Conclusion 

MCP révolutionne l'interaction des applications d'IA avec les outils numériques d'une entreprise. Les startups peuvent ainsi développer des solutions d'IA qui exploitent les données de l'entreprise, déclenchent des actions et soutiennent les processus métier.

La véritable valeur ajoutée réside toutefois dans la mise en œuvre d'une architecture multiplateforme (MCP) pour les applications d'IA, guidée par un objectif métier clair. Une solution fiable requiert une architecture adaptée, un modèle d'IA approprié, des intégrations pertinentes, des mesures de sécurité renforcées et une expérience utilisateur optimale.

RichestSoft Nous aidons les entrepreneurs à développer des solutions d'IA. Forts de plus de 19 ans d'expérience dans le développement d'applications et experts en IA, IA générative, automatisation et développement de logiciels sur mesure, nous concevons des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque produit et entreprise.