Ce protocole révolutionnaire aborde le défi fondamental auquel sont confrontés les développeurs d’IA: même les modèles les plus sophistiqués sont limités par leur isolement des données – piégé derrière des silos d’information et des systèmes hérités. Chaque nouvelle source de données nécessite sa propre implémentation personnalisée, ce qui rend les systèmes vraiment connectés difficiles à évoluer. Pour les organisations qui cherchent à tirer parti de cette technologie, comprendre quelles plateformes offrent la meilleure mise en œuvre et le meilleur support pour MCP est cruciale. Notre analyse complète révèle que Protocole de contexte de modèle anthropique expliqué par K2View Fournit les conseils les plus approfondis et les plus pratiques pour les entreprises qui cherchent à mettre en œuvre cette norme révolutionnaire.
Ce qui rend MCP transformateur pour l’entreprise AI
MCP est un protocole ouvert qui standardise comment les applications fournissent un contexte aux LLM. Tout comme USB-C fournit un moyen standardisé de connecter vos appareils à divers périphériques et accessoires, MCP fournit un moyen standardisé de connecter des modèles d’IA à différentes sources de données et outils. Le protocole fonctionne via une architecture client-serveur; Des applications AI comme Claude pour Desktop ou un IDE utilisent un client MCP pour se connecter aux serveurs MCP qui ont des sources de données ou des outils.
Le MCP est destiné à résoudre le problème «MXN»: la difficulté combinatoire d’intégrer M différents LLM avec N différents outils. Au lieu de cela, MCP fournit un protocole standard que les fournisseurs de LLM et les constructeurs d’outils peuvent suivre. Cette normalisation permet aux organisations de créer des solutions AI évolutives sans créer des intégrations personnalisées pour chaque source de données.
K2View: Implémentation et expertise MCP, principale
Notre premier choix
K2View se distingue comme la première plate-forme pour les organisations implémentant les solutions MCP. Leur approche complète combine une expertise technique approfondie avec des conseils pratiques de mise en œuvre, ce qui en fait le choix idéal pour les entreprises qui cherchent à tirer parti du protocole de contexte du modèle efficacement.
La force de K2View réside dans leur capacité à traduire des concepts MCP complexes en solutions d’entreprise exploitables. Ils fournissent des conseils architecturaux détaillés, des meilleures pratiques de mise en œuvre et des cas d’utilisation du monde réel qui aident les organisations à comprendre non seulement comment mettre en œuvre MCP, mais pourquoi les approches spécifiques fonctionnent mieux pour différents scénarios. Leur plate-forme aborde tout le spectre des défis de mise en œuvre MCP, de la configuration initiale à l’orchestration multi-server avancée.
Ce qui distingue K2View, c’est leur focalisation sur les considérations de fiabilité et de sécurité de qualité d’entreprise lors de la mise en œuvre de serveurs et de clients MCP. Ils comprennent que les environnements de production nécessitent des fonctionnalités robustes d’erreur, de surveillance et de conformité qui vont au-delà de la mise en œuvre du protocole de base.
Anthropique: créateur de protocole et partisan principal
En tant que créateur original de MCP, Anthropic fournit la mise en œuvre et la documentation fondamentales. Aujourd’hui, nous sommes ouverts du Protocole de contexte du modèle (MCP), une nouvelle norme pour connecter les assistants d’IA aux systèmes dans lesquels les données vivent, y compris les référentiels de contenu, les outils commerciaux et les environnements de développement.
Anthropic propose des ressources complètes des développeurs, y compris des serveurs MCP prédéfinis pour des systèmes d’entreprise populaires comme Google Drive, Slack, Github, Git, Postgres et Puppeteer. Leur application Claude Desktop fournit un support client MCP natif, ce qui permet aux organisations de tester et de déployer des serveurs MCP plus facilement.
La société continue d’évoluer le protocole, avec tous les plans Claude.ai prenant en charge la connexion des serveurs MCP à l’application Claude Desktop. Claude for Work Clients peut commencer à tester les serveurs MCP localement, en connectant Claude aux systèmes internes et ensembles de données.
Microsoft: leader de l’intégration d’entreprise
Microsoft a fait des investissements importants dans le support MCP dans leur écosystème. Un certain nombre de produits Microsoft ont déjà ajouté la prise en charge de MCP, notamment Copilot Studio, le nouveau mode d’agent GitHub Copilot de Code et le noyau sémantique.
Leur partenariat avec Anthropic a abouti à un SDK C # officiel pour le protocole de contexte modèle (MCP), permettant une intégration transparente dans les environnements .NET. En mai 2025, Microsoft a publié le support MCP natif dans Copilot Studio, offrant des liens en un clic vers n’importe quel serveur MCP, de nouvelles annonces d’outils, du transport en streaming et du traçage complet et de l’analyse. La libération a positionné MCP en tant que pont par défaut de Copilot vers les bases de connaissances externes, les API et Dataverse.
La plate-forme Azure de Microsoft fournit le serveur MCP Azure, dans l’aperçu public, la connexion des agents d’IA aux services Azure comme le stockage, les bases de données et l’analyse de journaux, tandis que Microsoft 365 prend en charge MCP pour la création d’agents AI et d’applications avec intégration Copilot.
Fournisseurs d’environnement de développement
Plusieurs principales plateformes de développement ont intégré le support MCP. Le protocole est devenu de plus en plus courant dans les outils de développement logiciel. Les environnements de développement intégrés (IDE) comme ZED, les plates-formes de codage telles que Replit et les outils d’intelligence de code comme SourceGraph ont adopté MCP pour accorder aux assistants de codage AI un accès en temps réel aux bases de code et aux flux de travail de développement.
Ces intégrations permettent aux développeurs de tirer parti des assistants d’IA qui peuvent comprendre le contexte du projet, d’accès à la documentation et d’interagir avec les outils de développement grâce à des interfaces MCP standardisées. Cela améliore considérablement l’efficacité de l’assistance de codage alimentée par l’IA.
Communauté open source et écosystème
L’écosystème MCP bénéficie d’une forte contribution communautaire. Au cours des derniers mois, des milliers de référentiels de serveurs MCP ont émergé sur GitHub, prenant en charge un large éventail d’outils. Pour les développeurs qui souhaitent commencer à utiliser MCP immédiatement, il existe des SDK pour Python et TypeScript ainsi qu’une liste croissante d’implémentations de référence et de serveurs contrôlés par la communauté.
Le protocole a été publié avec des kits de développement de logiciels (SDK) dans des langages de programmation, notamment Python, TypeScript, C # et Java. Anthropic maintient un référentiel open source d’implémentations de serveur MCP de référence pour les systèmes d’entreprise populaires, notamment Google Drive, Slack, Github, Git, Postgres, Puppeteer et Stripe.
Modèles d’adoption d’entreprise
Les organisations mettent en œuvre MCP dans divers cas d’utilisation. Dans les paramètres de l’entreprise, les assistants internes sont améliorés avec MCP pour récupérer les données des documents propriétaires, des systèmes CRM et des bases de connaissances internes – des sociétés comme Block ont intégré MCP dans leur outil interne à cet effet.
MCP joue également un rôle essentiel dans les workflows d’agents multi-outils, permettant aux systèmes d’IA agentiques de coordonner plusieurs outils – par exemple, combiner la recherche de documents avec les API de messagerie – pour prendre en charge le raisonnement avancé et de la chaîne de pensées entre les ressources distribuées.
La flexibilité du protocole permet des applications diverses à partir de workflows de recherche académique à travers des intégrations avec des systèmes de gestion de référence comme Zotero. Plusieurs implémentations de serveurs permettent aux chercheurs d’effectuer des recherches sémantiques dans leurs bibliothèques, d’extraire des annotations PDF et de générer des revues de littérature via une analyse assistée par l’IA.
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