Protocole de contexte du modèle
Le protocole MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte permettant aux modèles d'IA de se connecter à des sources de données et des outils externes via une interface unifiée. Nous comparons différentes implémentations de MCP afin d'évaluer leurs performances, leur fiabilité et leurs fonctionnalités.
Centralisation de l'accès aux outils d'IA avec la passerelle MCP
Nous allons retracer l'évolution de l'intégration des outils d'IA, expliquer ce qu'est le protocole MCP (Model Context Protocol) et montrer pourquoi MCP seul n'est pas prêt pour la production. Nous explorerons ensuite des implémentations concrètes de passerelles permettant de connecter des agents d'IA à des outils externes. Passerelles MCP compatibles OpenAI et légères : conçues pour faciliter l'accès aux outils MCP pour les agents et les clients d'IA.
Applications d'IA avec test de mémoire MCP et tutoriel
Nous avons testé quatre serveurs de mémoire MCP (Model Context Protocol) afin de déterminer lesquels conservent et récupèrent efficacement le contexte entre les sessions d'agents d'IA. À l'aide de l'agent ReAct de LangChain, nous avons connecté chaque serveur, exécuté des conversations multisessions standardisées et évalué leur précision en matière d'opérations de mémoire.
Exécution de code avec MCP : une nouvelle approche de l'efficacité des agents d'IA
Anthropic a introduit une méthode dans laquelle les agents d'IA interagissent avec les serveurs MCP (Model Context Protocol) en écrivant du code exécutable plutôt qu'en appelant directement les outils. L'agent traite les outils comme des fichiers sur un ordinateur, trouve ce dont il a besoin et les utilise directement dans son code, évitant ainsi que les données intermédiaires ne transitent par la mémoire du modèle.