Chapitre 10. Le protocole de contexte de modèle
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Les LLMs sont passés de simples générateurs de texte autonomes à des composants logiciels capables d'analyser des données, d'appeler des outils et de s'intégrer dans des workflows métier. Ce qui manquait, c'était une méthode standard permettant aux applications d'IA de connecter ces modèles à des systèmes externes.
Dans la plupart des déploiements réels, chaque combinaison de modèle, d’application hôte et de système d’entreprise a nécessité son propre adaptateur personnalisé. Il en résulte un problème d’intégration M×N : des connecteurs fragiles, des efforts de mise en œuvre redondants et des contrôles de sécurité incohérents. Lancé par Anthropic le 25 novembre 2024, le protocole MCP (Model Context Protocol) a été conçu pour résoudre ce problème en tant que norme ouverte permettant de connecter les systèmes d’IA aux sources de données et aux outils.
Le MCP offre aux applications d’IA un moyen commun de découvrir les capacités disponibles, de récupérer le contexte et d’invoquer des actions sur des systèmes locaux et distants. Dans un environnement Lakehouse, cette standardisation est particulièrement précieuse. Un hôte d’IA ne devrait pas avoir besoin d’une intégration personnalisée pour chaque plateforme de données, catalogue, entrepôt, moteur de workflow ou application en aval auquel il pourrait devoir ...
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