L’émergence du Model Context Protocol (MCP) marque une transformation fondamentale dans l’architecture des applications SaaS modernes. Développé par Anthropic, ce protocole ouvert standardise la façon dont les assistants IA se connectent aux systèmes où résident les données, remplaçant les intégrations fragmentées par un protocole unique:antCitation. Face aux APIs REST classiques, MCP propose une approche spécifiquement conçue pour les agents IA, soulevant la question cruciale : quand privilégier MCP, spécialement conçu pour les applications LLM et la standardisation de la fourniture de contexte, face aux APIs généralistes non adaptées à l’IA?
Les fondamentaux distinguant MCP et REST : deux philosophies architecturales
MCP se définit comme un standard ouvert développé par Anthropic qui établit comment un modèle IA peut interagir avec des outils et sources de données externes de manière unifiée, contextuelle et sessionnelle, utilisant JSON-RPC 2.0 comme protocole sous-jacent. Cette approche contraste radicalement avec les APIs REST traditionnelles.
Architecture et gestion d’état : stateful vs stateless
Alors que les APIs REST ont efficacement servi le développement web grâce à leur architecture client-serveur et leur conception sans état, elles échouent à faciliter les interactions complexes et contextuelles que les systèmes IA modernes exigent. MCP résout ce problème grâce à sa communication bidirectionnelle et sa découverte dynamique d’outils, préservant le contexte conversationnel et permettant aux agents IA de découvrir les capacités à l’exécution plutôt qu’au moment de la conception.
Protocoles de communication et flexibilité
REST utilise HTTP standard, GraphQL s’appuie sur un langage de requête, et gRPC utilise Protocol Buffers et HTTP/2. MCP définit ses propres protocoles pour la négociation de contexte, la gestion des versions ou la synchronisation. Cette spécialisation permet une adaptation fine aux besoins des agents IA.
Cas d’usage stratégiques : quand privilégier MCP dans un environnement SaaS
Intégrations complexes et workflows multi-étapes
MCP permet aux agents IA d’orchestrer des workflows complexes à travers plusieurs plateformes SaaS, agissant comme le tissu connecteur entre des systèmes qui n’étaient pas conçus pour fonctionner ensemble. Quand une nouvelle demande de fonctionnalité est approuvée dans un outil de gestion produit, un agent compatible MCP crée automatiquement les tickets de développement nécessaires, planifie les revues de conception, met à jour la roadmap client, notifie les parties prenantes via différents canaux de communication, et configure la structure documentaire requise.
Découverte dynamique et adaptabilité
MCP supporte la découverte en temps d’exécution, permettant aux clients d’interroger les serveurs sur leurs capacités, contrairement aux APIs REST qui manquent généralement de cette fonctionnalité dynamique. Le protocole permet un écosystème d’outils composables où les capacités peuvent être orchestrées dynamiquement par des agents intelligents selon les exigences spécifiques des tâches.
Maintenance contextuelle et sessions prolongées
L’approche stateful de MCP résout une limitation clé de REST dans les applications IA : chaque appel REST est isolé, nécessitant un passage manuel de contexte entre les étapes, tandis que MCP maintient un contexte de conversation unique à travers plusieurs utilisations d’outils. Cette capacité s’avère cruciale pour les environnements sécurisés nécessitant une authentification robuste et une gestion d’état persistante.
Situations favorisant les APIs REST classiques
Operations CRUD simples et systèmes stateless
La structure auto-documentée des APIs REST permet aux consommateurs d’API de comprendre rapidement la fonction de chaque endpoint, ce qui a contribué significativement à l’adoption généralisée des APIs RESTful, les rendant idéales pour les applications SaaS basées sur CRUD et les interfaces homme-machine.
Écosystème mature et stabilité
Au fil des années, les développeurs ont construit un écosystème complet d’outils, de bonnes pratiques et de méthodes de sécurité (comme OAuth et les clés API) autour des APIs REST, qui sont éprouvées et fiables. Cette maturité représente un avantage considérable pour les équipes recherchant la stabilité.
Intégrations légères et performances critiques
Si vous contrôlez le système LLM sous-jacent, les serveurs MCP peuvent être excessifs pour intégrer une simple API RESTful stateless, ce qui est courant. Avoir une connexion client-serveur stateful 1 comme définie par MCP juste pour obtenir la météo d’une ville spécifique est quelque peu exagéré, et pour une petite API REST stateless, fournir un exécuteur OpenAPI suffit.
Approches hybrides : combiner MCP et REST pour maximiser l’efficacité
MCP comme couche d’orchestration
MCP ne remplace pas les APIs REST – il s’appuie sur elles. REST excelle à fournir des services discrets, tandis que MCP excelle à orchestrer ces services pour les agents IA. MCP n’remplace pas les APIs REST – il s’appuie sur elles. REST excelle à fournir des services discrets, tandis que MCP excelle à orchestrer ces services pour les agents IA.
Implémentation graduelle et architecture évolutive
Puisque les LLM doivent accéder à des données quasi-temps réel de manière fiable et sécurisée depuis des systèmes tiers, les APIs offrent la meilleure approche pour supporter MCP. Les APIs peuvent faire partie d’outils disponibles via un serveur MCP – quand un LLM décide de l’outil à utiliser, cet outil peut inclure l’exécution d’une certaine requête API puis fournir la réponse au LLM.
Sécurité et gouvernance unifiées
Alors que REST utilise typiquement OAuth ou JWT pour la sécurité, MCP impose un accès IA basé sur les rôles et filtre selon le contexte et les rôles utilisateur. MCP n’définit actuellement pas de mécanisme d’authentification standard pour la façon dont les clients s’authentifient auprès des serveurs, ni ne fournit un framework sur la façon dont les serveurs MCP devraient gérer et déléguer de manière sécurisée l’authentification lors d’interactions avec des APIs tierces.
En définitive, le choix entre les deux approches dépend des besoins spécifiques : utiliser les APIs traditionnelles pour la stabilité, le contrôle et les contrats bien définis, et MCP pour construire des systèmes pilotés par IA nécessitant flexibilité, adaptabilité et usage dynamique d’outils. MCP n’est pas là pour remplacer les APIs traditionnelles – il est là pour les augmenter. Cette complémentarité ouvre la voie à une architecture SaaS hybride où la robustesse des APIs REST se marie à l’intelligence contextuelle de MCP pour créer des expériences utilisateur véritablement révolutionnaires.
