Glossaire

Model Context Protocol (MCP)

Qu’est-ce que Model Context Protocol (MCP) ?

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux applications d’IA d’accéder de manière uniforme à des outils, sources de données et services externes. Un serveur MCP met des fonctions à disposition, qu’un client MCP, par exemple un assistant IA, peut appeler. Anthropic a présenté MCP en novembre 2024 ; depuis décembre 2025, il est développé au sein de l’Agentic AI Foundation de la Linux Foundation (état : octobre 2026). Il n’est ainsi plus nécessaire de programmer chaque intégration séparément.

Ce que fait KI.ordo

KI.ordo propose sous /mcp un serveur MCP protégé par clé API, qui rend les agents et les flux utilisables comme outils par d’autres programmes d’IA.

En savoir plus →

Thèmes

interface
norme
agents

Essayer KI.ordo

Agents, flux et modèles dans un seul espace de travail – démo gratuite de 24 heures.

Lancer la démo

← Tous les termes

Termes associés

MCP distant

Le MCP distant (remote MCP) désigne un serveur MCP qui ne tourne pas en local sur votre ordinateur, mais est accessible par Internet via HTTP. Le Model Context Protocol est un standard ouvert qui permet aux applications d'IA d'utiliser des outils et des données externes ; pour les serveurs distants, la spécification prévoit le transport « Streamable HTTP » et une authentification, par exemple via OAuth ou une clé API. Avantage : un service hébergé de manière centrale est disponible pour de nombreux utilisateurs et programmes d'IA sans installation locale.

MCP
interface
+1

Agents intelligents

Un agent intelligent est un système qui perçoit son environnement, traite des informations et choisit lui-même ses actions pour atteindre un objectif. Aujourd'hui, le terme désigne surtout des logiciels fondés sur de grands modèles de langage, qui suivent des instructions, exploitent des connaissances et appellent des outils comme une recherche ou une API. Le degré d'autonomie d'un agent doit être défini de façon réfléchie. Exemple : un agent répond aux questions des clients à partir de la documentation produit.

Agents
Autonomie
+1

Agentique

« Agentique » (en anglais agentic) qualifie des systèmes d'IA qui ne se contentent pas de répondre à une question, mais poursuivent un objectif en plusieurs étapes : ils planifient, utilisent des outils comme la recherche web ou des API, vérifient les résultats intermédiaires et décident de l'étape suivante. Exemple : un assistant qui classe une demande, recherche des informations et prépare un projet de réponse. Des limites claires, une journalisation et des validations humaines aux points critiques sont essentielles.

Agents IA
Automatisation
+1

LangChain

LangChain est un framework open source pour Python et JavaScript qui permet aux développeurs de créer des applications fondées sur des modèles de langage. Il offre des interfaces unifiées vers de nombreux fournisseurs de modèles ainsi que des briques pour l'appel d'outils, les agents, le traitement de documents et la génération augmentée par récupération. Depuis la version 1.0 (octobre 2025), les agents de LangChain reposent sur LangGraph. Usages typiques : chatbots qui interrogent des documents internes ou agents qui appellent des services externes.

Framework
Développement
+1