Agent d’IA vs MCP? Quand utiliser chacun d’eux (et quand vous avez besoin des deux)

Un agent d’IA est un logiciel qui décide de ses propres actions et appels à des outils pour atteindre un objectif précis, et le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui définit la façon dont les applications d’IA se connectent à des outils et à des données externes. MCP permet donc aux agents d’IA d’interagir avec des applications et d’interroger des bases de données pour accomplir des tâches.

L’article explique ce que sont les agents et les MCP, en quoi ils diffèrent et comment ils fonctionnent. Vous apprendrez aussi quand utiliser chacun d’eux et quand utiliser les agents et les MCP ensemble.

En quoi un agent d’IA est-il différent d’un MCP? Principales différences.

Un agent d’IA est l’acteur indépendant qui décide de la marche à suivre pour résoudre un problème, et un MCP est la connexion que les outils d’IA utilisent pour accéder aux données et exécuter des tâches avec d’autres applications.

Qu’est-ce qu’un agent d’IA et comment fonctionne-t-il?

Un agent d’IA est un système logiciel qui choisit de façon autonome la meilleure marche à suivre pour accomplir une tâche.

Par exemple, lorsqu’il est utilisé pour la recherche, l’agent d’IA analyse la question de recherche, la décompose en sous-questions, délègue chacune à un sous-agent qui cherche des informations pertinentes dans différentes sources et « rapporte » les résultats.

L’agent principal analyse les constats, ajuste la stratégie de recherche, envoie d’autres agents combler les lacunes et rassemble le contenu dans un rapport. Avec le temps, il apprend aussi à exécuter les sous-tâches de la façon la plus efficace possible.

L’agent d’IA repose sur trois composants :

• noyau de raisonnement : Le LLM qui interprète les entrées, planifie et décide quoi faire
• Intégrations d’outils : Connexions à des systèmes externes. Par exemple, des bases de données ou des API qui lui permettent d’accéder à des informations et d’effectuer des actions.
• Mémoire : Contexte de session à court terme et connaissances stockées à long terme utilisées dans différentes sections

Les agents fonctionnent selon des garde-fous prédéfinis (par exemple, ne pas utiliser de sources de plus de 3 ans ou de compilations secondaires de statistiques), mais ils décident eux-mêmes comment accomplir la tâche.

Cette autonomie de choisir comment atteindre un objectif distingue les agents d’IA des flux de travail d’IA. Ces derniers suivent un parcours prédéfini et déterministe, ce qui est parfait pour les tâches structurées et répétitives qui ne nécessitent pas de raisonnement ni de prise de décision.

Qu’est-ce qu’un MCP et comment fonctionne-t-il?

MCP signifie Model Context Protocol, et c’est une façon sécurisée et normalisée pour les applications d’IA comme Perplexity de se connecter à des outils et à des sources de données externes.

Par exemple, mon assistant d’IA personnel utilise MCP pour se connecter à Notion, où je conserve toutes les informations sur les projets clients, à mon Google Calendar et à Clockify, que j’utilise pour le suivi du temps.

Grâce à cela, il sait quel travail je dois faire au cours d’un mois donné et combien de temps des tâches similaires ont pris par le passé, afin de pouvoir bloquer suffisamment de temps dans mon calendrier et évaluer ma disponibilité pour du travail supplémentaire.

MCP est un protocole partagé, donc n’importe quel outil d’IA peut accéder à n’importe quelle application tant que les deux prennent en charge MCP, sans qu’un développeur ait à coder une connexion sur mesure, comme c’est le cas avec une API REST.

Sur le plan technique, MCP comporte trois éléments :

• Hôte MCP : L’application d’IA qui coordonne et gère les clients (p. ex., Perplexity)
• Client MCP : Un « courtier » à l’intérieur de l’hôte qui prend en charge une connexion au serveur MCP et transmet des informations à l’hôte MCP
• Serveur MCP : L’interface d’une ressource comme une base de données ou une application SaaS qui donne au client MCP accès à ses capacités (Notion, Google Calendar, Clockify, etc.).

Quand utiliser un agent, un MCP ou les deux. Et quand n’utiliser ni l’un ni l’autre.

Le choix entre un agent d’IA et un MCP se résume à une question : avez-vous besoin d’aide pour accomplir une tâche complexe ou souhaitez-vous connecter un outil d’IA à des ressources externes?

Cependant, toutes les tâches ne nécessitent pas une IA agentique, et celles qui en ont besoin nécessitent souvent aussi un MCP.

Voici une répartition plus nuancée de quand utiliser chacun, quand les utiliser ensemble et quand utiliser d’autres options :

• Utilisez un agent d’IA pour accomplir des tâches complexes dont vous ne pouvez pas prévoir les étapes exactes et où chaque étape exige du jugement et de la prise de décision.
• Utilisez un flux de travail avec des appels directs à des outils pour accomplir des tâches routinières à étapes fixes.
• En tant que développeur, utilisez MCP lorsque vous voulez que votre application soit compatible avec les outils d’IA existants et futurs.
• En tant qu’utilisateur final, utilisez MCP pour accroître les capacités de votre assistant d’IA en le connectant à d’autres applications et ressources.
• Utilisez ensemble les agents d’IA et MCP lorsque vous voulez résoudre des tâches complexes et uniques qui exigent de l’autonomie et un accès à des outils et à des sources de données tierces.

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Comment les agents d’IA et MCP fonctionnent-ils ensemble?

L’agent d’IA décide quoi faire, et MCP transporte chaque demande vers les applications concernées.

Imaginez que vous êtes propriétaire d’une petite boutique en ligne et que vous voulez savoir pourquoi vos ventes ont baissé le mois dernier, alors vous demandez à votre assistant d’IA d’enquêter. L’assistant d’IA déploie un agent qui utilise MCP pour obtenir les informations requises :

1. Agent : L’assistant décide de comparer les ventes du mois dernier avec celles du mois précédent.
2. MCP : Il demande à la plateforme de commerce électronique les ventes par produit pour les deux mois.
3. Agent : Il constate qu’un produit représente la majeure partie de la baisse, alors il décide de vérifier les stocks et les publicités de ce produit.
4. MCP : Il demande à la plateforme de la boutique les niveaux de stock du produit et à la plateforme publicitaire les performances de ses annonces.
5. Agent : Le stock était normal, mais les publicités ont cessé de diffuser à mi-parcours du mois, alors il décide de comprendre pourquoi.
6. MCP : Il demande à la plateforme publicitaire l’historique de la campagne et apprend que celle-ci a atteint sa limite budgétaire mensuelle.
7. Agent : Il signale la cause probable, suggère de relever la limite ou de réaffecter le budget, et laisse la décision au propriétaire.

Comme chaque étape dépend des constats de la précédente, vous ne pouvez pas les prévoir à l’avance. L’agent analyse les données obtenues via MCP et s’en sert pour planifier les actions suivantes.

Risques et garde-fous liés aux agents et à MCP

Connecter des agents d’IA autonomes à d’autres outils et applications via MCP vous expose à des risques. Les préoccupations courantes portent sur le fait que les agents d’IA ont davantage d’accès que nécessaire et que des tiers détournent la connexion MCP, par exemple au moyen d’une injection de prompts indirecte ou d’une agency excessive.

Dans la plupart des cas, la solution consiste à contrôler manuellement les informations auxquelles l’agent peut accéder, à surveiller son activité et à n’utiliser que des connecteurs provenant de sources fiables.

Utiliser les agents et MCP de Perplexity

Perplexity utilise les agents et MCP dans les deux sens. Ses agents, comme Computer, utilisent MCP pour se connecter à des applications externes, et d’autres assistants d’IA peuvent se connecter à Perplexity par MCP pour alimenter leur recherche.

Perplexity Computer est un agent d’IA polyvalent qui utilise MCP pour se connecter à des services tiers. Il peut effectuer des recherches sur le Web et naviguer sur le Web, écrire et exécuter du code, créer des documents, lire et envoyer des courriels, gérer des tâches dans des outils comme Jira, Slack ou Notion, et plus encore.

La connexion fonctionne aussi dans l’autre sens. Un assistant d’IA compatible avec MCP, comme Claude, ChatGPT ou Cursor, peut utiliser le serveur MCP de Perplexity pour lancer une recherche Web et obtenir des résultats avec titres, URL et extraits, ou attribuer à Computer une tâche en plusieurs étapes à accomplir.

FAQ

Les agents d’IA et MCP sont-ils la même chose?

Non, les agents d’IA et MCP ne sont pas la même chose, et chacun résout des problèmes différents. Les agents d’IA sont des outils logiciels qui accomplissent de façon autonome les tâches des utilisateurs, tandis que MCP est une façon normalisée pour les outils d’IA d’accéder à d’autres applications.

Les agents d’IA et MCP fonctionnent souvent ensemble. Un agent d’IA peut utiliser MCP pour accéder à des données provenant d’une autre application logicielle afin de réaliser l’objectif assigné.

Quelle est la différence entre MCP et les compétences d’agent?

MCP (Model Context Protocol) connecte un outil d’IA à des applications et à des données externes, tandis que les compétences d’agent sont des instructions, des scripts et des ressources réutilisables qui apprennent à un agent d’IA comment exécuter une tâche spécialisée et établir les garde-fous.

MCP est-il la même chose qu’une API?

Non, MCP et une API ne sont pas la même chose. Une API permet à un logiciel d’en appeler un autre à l’aide de règles qu’un développeur met en place à l’avance, tandis que MCP permet aux agents d’IA de voir quelles capacités sont disponibles et de décider lesquelles appeler sans qu’un développeur code la connexion à l’avance.

Cela dit, les serveurs MCP utilisent souvent des API pour se connecter aux outils.

En quoi MCP diffère-t-il de A2A?

MCP (Model Context Protocol) connecte un agent d’IA à des outils et à des données, tandis que A2A (Agent2Agent) connecte des agents d’IA. Une équipe peut utiliser les deux, MCP gérant l’intégration des outils et A2A la collaboration entre agents.

En quoi MCP diffère-t-il de la génération augmentée par récupération?

La génération augmentée par récupération (RAG) est un système que les outils d’IA utilisent pour ancrer leurs réponses dans des informations fiables provenant d’une source de connaissances externe, tandis que MCP est une norme pour connecter des applications d’IA à des outils et à des données externes. Ainsi, un RAG peut utiliser MCP pour accéder à sa base de connaissances.

Pouvez-vous utiliser MCP sans être développeur?

Oui, vous pouvez utiliser MCP sans écrire de code en connectant un outil d’IA compatible avec MCP à un service qui le prend déjà en charge. Par exemple, les utilisateurs de Perplexity peuvent utiliser MCP pour se connecter à des applications populaires comme Gmail, ClickUp ou Figma.