Le MCP gagne rapidement en popularité parce qu'il résout un problème de longue date : comment rendre l'IA réellement utile dans le travail quotidien. Dans ce guide, nous allons explorer le fonctionnement du MCP, son importance et la manière dont vous pouvez l'utiliser pour optimiser vos flux de travail alimentés par l'IA. Nous examinerons également ses limites et la manière dont des outils tels que tl;dv comblent les lacunes. 

C'est parti !

Table des matières

Qu'est-ce que le MCP dans l'IA ?

Model Context Protocol (MCP) est un nom sophistiqué pour quelque chose d'assez simple : il s'agit d'un moyen pour les modèles d'intelligence artificielle de communiquer et d'interagir avec vos applications et outils. Il s'agit d'un adaptateur universel pour l'IA. Tout comme les USB sont la méthode standard de connexion du matériel, le MCP est en train de devenir rapidement la méthode standard de connexion des logiciels aux LLM.

L'IA devient chaque jour plus intelligente, mais elle a encore un gros problème : la plupart des modèles sont coincés dans leur propre petit monde. Ils ne peuvent pas facilement interagir avec les informations en temps réel provenant de vos applications, telles que Google Drive, Calendar ou Zoom. C'est là qu'intervient le protocole Model Context Protocol (MCP). Développé par AnthropicMCP est un nouveau moyen pour l'IA de se connecter en toute sécurité à des outils externes, ce qui la rend plus utile, plus dynamique et plus actuelle.

Une façon de voir les choses est d'imaginer que chaque fois que l'IA se connecte à un nouvel outil, elle doit travailler dans une nouvelle langue. Le protocole modèle-contexte devient donc la nouvelle norme pour la "traduction" des différents outils. En d'autres termes, l'IA n'a plus besoin d'intégrations personnalisées pour chaque outil. Elle utilise simplement le MCP comme une couche pour accéder aux informations dont elle a besoin à partir de l'outil nécessaire. 

Qu'il s'agisse de résumer vos courriels, d'extraire des documents pertinents de Google Driveou l'automatisation des réunionsLe MCP permet à l'IA de fonctionner avec vos flux de travail existants sans compromettre la sécurité ou la confidentialité.

Avant MCP, les modèles d'IA ne pouvaient fonctionner qu'avec les données sur lesquelles ils avaient été formés, ce qui signifie qu'ils n'avaient souvent aucune idée de ce qui se passait dans le monde réel, comme le contenu de votre Google Drive ou le fait que votre réunion Zoom ait commencé.

Avec MCP, les modèles d'IA peuvent désormais accéder en toute sécurité à des informations en temps réel provenant de sources externes. C'est comme si vous donniez à l'IA une clé pour ouvrir la porte de vos outils préférés, qu'il s'agisse de votre calendrier, de vos applications de messagerie ou de votre stockage sur le cloud, sans vous soucier des fuites ou des problèmes de confidentialité.

Cela change la donne pour les entreprises. De plus en plus de solutions d'IA d'entreprise adoptent le MCP parce qu'il simplifie le processus d'intégration de l'IA dans les outils quotidiens. Par exemple, une IA pourrait extraire des données de votre système de gestion de la relation client, les analyser, puis les utiliser pour vous envoyer des recommandations ou des alertes personnalisées. C'est comme si vous disposiez d'un assistant super efficace, toujours disponible, qui n'a pas besoin d'être formé pour chaque petite tâche. Au lieu de cela, il sait simplement comment se brancher sur les systèmes que vous utilisez déjà.

Pourquoi Anthropic a-t-il créé MCP ?

Model Context Protocol a été développé par Anthropic, la société de recherche en IA à l'origine de Claude, l'un des principaux modèles d'IA à l'heure actuelle. L'objectif ? Rendre l'IA plus intelligente, plus utile et plus sûre lorsqu'elle travaille avec des données réelles.

L'ancienne méthode était désordonnée, inefficace et parfois même peu sûre. MCP permet à l'intelligence artificielle d'accéder à des informations externes et de les utiliser en temps réel.

Pourquoi le MCP gagne-t-il en popularité dans les entreprises ?

Comme vous pouvez l'imaginer, les entreprises sont très intéressées par cette technologie. Elle rend les modèles d'IA beaucoup plus pratiques pour les applications du monde réel. Les entreprises veulent que l'IA puisse s'intégrer dans des outils existants tels que leurs systèmes de gestion de la relation client (CRM), leur stockage en nuage ou leurs applications de calendrier, sans avoir à recourir à des intégrations personnalisées à chaque fois. MCP permet d'établir cette connexion de manière sécurisée et normalisée.

En fait, de nombreuses entreprises adoptent déjà MCP pour des tâches telles que l'automatisation des rapports, l'analyse des données clients et l'organisation des flux de travail de l'équipe. Au lieu de construire des intégrations compliquées et coûteuses, elles peuvent maintenant utiliser MCP pour rendre leur IA plus intelligente et plus utile, économisant ainsi du temps et de l'argent.

Intégration sécurisée et simplifiée

Le véritable argument de vente de MCP est la sécurité. Lorsque les modèles d'IA travaillent avec des données sensibles, il est essentiel que tout soit protégé. MCP veille à ce que les modèles d'IA interagissent en toute sécurité avec les outils externes, de sorte qu'aucune donnée ne soit exposée inutilement. Il utilise le cryptage et d'autres mesures de sécurité pour s'assurer que lorsque l'IA accède à vos données, elle n'utilise que ce qui est nécessaire à l'accomplissement de sa tâche. Pas de fuites, pas de risques pour la vie privée - juste une IA plus intelligente qui travaille dans un environnement sûr.

En bref, MCP facilite l'interaction de l'IA avec le monde qui l'entoure, aide les entreprises à intégrer l'IA dans leurs flux de travail existants et assure la sécurité de l'ensemble. Imaginez chacun de vos outils externes comme une pièce d'une grande maison : MCP est le passe-partout qui permet de déverrouiller toutes les portes. Sans lui, vous devriez façonner une clé différente pour chaque pièce.

Si vous souhaitez qu'un expert vous explique ce qu'est le MCP, n'hésitez pas à nous contacter :

Quels sont les principaux éléments du protocole de contexte modélisé ?

Maintenant que nous savons ce qu'est MCP, plongeons dans les principaux composants qui le font fonctionner. Ces éléments travaillent ensemble pour garantir que MCP est à la fois puissant et sûr, permettant aux modèles d'IA d'interagir avec le monde réel de manière transparente et efficace.

Voici une analyse des éléments clés qui rendent le programme MCP si efficace :

  1. Communication normalisée
  2. Sécurité et authentification
  3. Traitement en temps réel
  4. Compatibilité multiplateforme
  5. Personnalisable

Examinons maintenant chaque élément plus en détail.

1. Communication normalisée

La capacité à normaliser la façon dont les modèles d'IA communiquent avec des outils et des plateformes externes est au cœur de la MCP.

  • Sans MCP, les modèles d'IA nécessiteraient un codage personnalisé pour chaque intégration.
  • Avec MCP, il crée un langage universel qui fonctionne avec différentes API, bases de données et plateformes.

Cela signifie qu'un modèle d'IA peut facilement se connecter et récupérer des données à partir de n'importe quel outil que vous utilisez couramment, qu'il s'agisse de Google Drive, de Zoom, de Salesforce ou de tout autre outil. Cette communication normalisée permet aux développeurs de ne pas avoir à réinventer la roue chaque fois qu'ils veulent que leur IA fonctionne avec une nouvelle application.

2. Sécurité et authentification

Model Context Protocol a été conçu dans un souci de sécurité, afin que les modèles d'IA puissent interagir avec des données sensibles en toute sécurité. Il utilise des protocoles comme OAuth pour authentifier et garantir que seuls les utilisateurs ou applications autorisés peuvent accéder à des données spécifiques.

OAuth est l'équivalent numérique d'un badge de sécurité. Avant qu'un modèle d'IA puisse récupérer des données, il doit prouver qu'il est autorisé à le faire. Cela permet de préserver la sécurité de vos données tout en permettant à l'IA d'extraire des informations pertinentes d'outils externes.

3. Traitement en temps réel

L'un des principaux avantages de MCP est sa capacité à effectuer un traitement en temps réel. Cela signifie que lorsque vous avez besoin de données provenant d'un outil (par exemple, Google Calendar pour la planification), le modèle d'IA n'a pas besoin d'attendre des informations obsolètes. Au contraire, MCP permet à l'IA de récupérer et de traiter instantanément les données contextuelles, de sorte que le résultat est toujours frais et à jour.

Qu'il s'agisse d'extraire les dernières notes d'un document Google ou de résumer la dernière réunion Zoom , MCP veille à ce que l'IA travaille toujours avec les informations les plus récentes.

4. Compatibilité multiplateforme

La magie de MCP réside dans sa capacité à fonctionner sur plusieurs plateformes. Que vous utilisiez Google Workspace, Slack, Zoom ou même Microsoft Teams, Model Context Protocol garantit que l'IA peut s'intégrer de manière transparente à tous ces outils.

Quel que soit l'endroit où se trouvent vos données, MCP permet au modèle d'IA de les intégrer et de travailler avec elles. Cette compatibilité multiplateforme signifie que l'IA peut interagir avec tous vos outils les plus utilisés sans aucune difficulté supplémentaire. Imaginez un assistant IA toujours actif, qui vous aide à gérer toutes vos applications sans jamais perdre le fil.

5. Personnalisable

Enfin, MCP est conçu pour être personnalisé et adapté à différents cas d'utilisation. Que vous construisiez un flux de travail automatisé pour votre équipe marketing ou que vous créiez un assistant IA personnalisé pour votre entreprise, MCP est suffisamment flexible pour être adapté à diverses tâches d'automatisation basées sur l'IA.

Il est donc parfait pour les applications à petite échelle comme pour les solutions d'entreprise de plus grande envergure qui exigent que l'IA gère des flux de travail complexes dans de nombreux systèmes différents. En bref, MCP est une couche entièrement personnalisable qui vous permet de connecter en toute sécurité l'IA à n'importe quel outil en temps réel. Il s'agit de la prochaine grande avancée en matière de flux de travail agentique.

Comment fonctionne le programme MCP ?

Très bien, entrons dans les détails du fonctionnement du programme MCP. J'essaierai de ne pas vous griller le cerveau avec ça. Nous commencerons par le flux demande/réponse, puis nous passerons à un exemple concret pour mieux comprendre.

Le flux requête/réponse : de quoi s'agit-il ?

Le flux demande/réponse est l'épine dorsale du protocole de contexte de modèle. C'est le rouage de la machine, ce qui fait que tout fonctionne. Voici comment il fonctionne en pratique :

  1. Le modèle d'IA fait une demande
  2. MCP achemine la demande vers l'outil
  3. L'outil envoie une réponse
  4. MCP fournit les données à l'IA

Voyons cela de plus près.

1. Le modèle d'IA fait une demande

Imaginez que vous travaillez sur votre calendrier et que vous avez besoin que l'IA vérifie votre emploi du temps. L'IA envoie une demande, un peu comme une petite note disant : "Hé, peux-tu prendre les événements de mon calendrier d'aujourd'hui ?".

C'est là que MCP intervient. Il suit un protocole standardisé pour s'assurer que l'IA peut communiquer avec votre outil de calendrier d'une manière que l'outil comprend.

2. MCP achemine la demande vers l'outil

MCP agit comme un intermédiaire numérique, prenant la demande de l'IA et la transmettant à l'outil dans le bon format. Il s'assure que l'IA pose les bonnes questions et que l'outil de calendrier est à l'écoute. C'est ici que se produit la communication API ; MCP s'assure que le modèle d'IA parle le bon "langage" à vos outils, afin que tout soit synchronisé.

3. L'outil envoie une réponse

L'outil de calendrier (ou l'application que vous utilisez) vérifie ses données, trouve les événements pertinents (par exemple, une réunion à 14 heures) et renvoie les informations à MCP. Il s'agit de l'étape de réponse, au cours de laquelle votre outil de calendrier fournit les données demandées.

4. MCP transmet les données à l'IA

Une fois que le protocole de contexte de modèle reçoit la réponse, il transmet l'information à l'IA. À ce stade, l'IA dispose des données dont elle a besoin (votre emploi du temps de la journée) et peut les traiter de la manière dont elle a été programmée. Dans ce cas, elle peut vous donner un petit rappel ou même vous suggérer de vous préparer pour une réunion à 14 heures.

L'ensemble de ce processus se déroule très rapidement, en coulisses, pour s'assurer que l'IA et les outils externes parlent la même langue sans le moindre accroc. Par essence, MCP est donc le traducteur et le coordinateur qui veille à ce que tout se déroule sans heurts.

Exemple concret : L'IA résume vos idées de réunion

Prenons un exemple concret pour illustrer notre propos. Imaginez qu'il est 17 heures et que vous venez de terminer une réunion Zoom riche en idées et en actions. Vous êtes occupé, votre cerveau est fatigué et vous devez maintenant passer en revue vos notes de réunion. Entrez dans les agents d'intelligence artificielle pour les réunions et les MCP !

  1. L'IA demande les données de la réunion Zoom
    L'IA, avec un peu d'aide de MCP, demande l'enregistrement et la transcription de la réunion à Zoom. C'est là que MCP intervient et s'assure que la demande passe par l'API de Zoomen toute sécurité.

  2. MCP obtient les données et les transmet à l'IA
    Une fois que l'IA dispose des données de la réunion, elle peut commencer à les analyser. Il y a peut-être une liste de mesures à prendre, quelques questions et des idées partagées par votre équipe. L'IA résume tout cela, met en évidence les points clés et les organise pour vous dans un format facile à digérer.

  3. L'IA répond par un résumé et les prochaines étapes
    Au lieu d'avoir à parcourir des pages de notes de réunion, l'IA, alimentée par le protocole Model Context, fournit un rapport rapide et résumé ainsi que des invites pour les prochaines étapes. Elle peut même demander : "Souhaitez-vous que je planifie des réunions de suivi sur la base de ces actions ?" et hop, votreréunion est transformée en une liste organisée et exploitable, sans aucun effort de votre part.

Dans cet exemple, MCP a servi de connecteur entre l'outil Zoom et l'IA, permettant à l'IA non seulement de récupérer les données de la réunion, mais aussi de les résumer et de les présenter d'une manière utile et immédiate.

Comment MCP assure-t-il la sécurité des interactions entre les modèles d'IA et les outils externes ?

Lorsque vous transmettez des informations sensibles ou que vous demandez à votre IA d'interagir avec des outils externes, la sécurité est essentielle. Personne ne souhaite que ses données flottent dans le cyberespace sans protection ! Heureusement pour vous, MCP est conçu avec de solides mesures de sécurité pour que tout soit sécurisé.

Voyons comment le protocole Modèle Contexte garantit la sécurité des interactions avec l'IA, tout en protégeant votre vie privée et l'intégrité de vos données. Nous aborderons les points suivants :

  • Mécanismes d'authentification
  • Confidentialité des données
  • Respect des normes de sécurité
  • Exemple : comment MCP sécurise l'accès de l'IA à des outils d'entreprise tels que Google Drive

Mécanismes d'authentification : OAuth, jetons API et accès basé sur les rôles

Tout d'abord, comment MCP peut-il savoir que c'est bien vous (ou votre IA) qui essayez d'accéder à un outil particulier ? C'est là qu'intervient l'authentification. Imaginez qu'il s'agisse d'un laissez-passer VIP qui vous donne accès à des zones exclusives.

  • OAuth: Considérez OAuth comme un portier numérique qui vérifie vos informations d'identification. Il garantit que l'IA peut se connecter en toute sécurité à des plateformes externes (comme Google Drive, Zoom ou Slack) sans avoir à stocker des mots de passe sensibles. OAuth permet à l'IA de demander l'autorisation d'accéder à certaines données.

  • Jetons d'API: Les jetons d'API sont comme des clés secrètes qui autorisent votre IA à communiquer avec certaines applications. Ces jetons sont spécifiques à chaque outil et n'autorisent l'accès qu'aux informations dont il a besoin, ce qui permet de s'assurer que rien n'entre là où il ne devrait pas.

  • L'accès basé sur le rôle: Si vous avez déjà eu un accès illimité à un événement VIP, vous comprendrez ce qu'est l'accès basé sur les rôles. Tout le monde n'a pas besoin du même niveau d'accès aux outils ou aux données. MCP s'assure que les modèles d'IA n'interagissent qu'avec les données auxquelles ils sont autorisés, tout comme la personne qui possède un badge VIP peut accéder aux coulisses, mais pas à la cuisine.

Confidentialité des données : Comment MCP restreint l'accès non autorisé aux données des utilisateurs

Lorsqu'il s'agit des données des utilisateurs, la protection de la vie privée est une priorité absolue. L'architecture de MCP garantit que seules les bonnes personnes (ou les IA) ont accès aux données dont elles ont besoin, tout en gardant tout le reste verrouillé. Imaginez que vous êtes à une fête et qu'il y a un videur à chaque porte, s'assurant que personne n'entre dans les pièces où il ne devrait pas être.

Model Context Protocol fonctionne de la même manière en imposant des permissions strictes sur les personnes autorisées à accéder à certains types de données. Par exemple, si votre IA a besoin d'accéder aux événements de votre calendrier, le MCP s'assurera qu'elle ne peut extraire que ces informations (et non vos courriels ou vos notes privées), à moins d'y être explicitement autorisée. Les données sont ainsi protégées et mises à l'abri des regards indiscrets.

Conformité aux normes de sécurité : GDPR, SOC2, Certifications ISO

MCP ne se contente pas de s'appuyer sur les meilleures pratiques, il suit également des normes de sécurité établies pour s'assurer qu'il répond aux exigences du secteur et qu'il protège vos données d'une manière légale et conforme. Parmi les principales normes, citons

  • GDPR (General Data Protection Regulation): Il s'agit d'un ensemble de règles strictes de l'Union européenne visant à protéger la vie privée des utilisateurs. MCP s'assure que toutes les données personnelles partagées avec des outils externes sont traitées avec soin et dans le respect de ces règles. Ainsi, où que vous soyez dans le monde, votre vie privée est protégée.

  • SOC2: Si vous avez affaire à des outils d'entreprise, vous devez vous assurer qu'ils respectent les normes SOC2, qui visent à sécuriser les données sensibles et à protéger la vie privée des clients. Le MCP d'Anthropicveille à ce que ces directives soient respectées afin que toutes les interactions entre l'IA et les outils soient aussi sûres que possible.

  • Certifications ISO: Les certifications ISO sont des badges d'honneur pour les entreprises qui ont respecté des normes de sécurité et de qualité élevées. MCP s'assure que tout outil auquel il se connecte est conforme à ces certifications, ce qui garantit la sécurité de vos données, quoi qu'il arrive.

Exemple : Comment MCP sécurise l'accès de l'IA aux outils d'entreprise tels que Google Drive

Imaginons que vous ayez une entreprise et que votre modèle d'IA ait besoin d'accéder à votre Google Drive pour récupérer des documents en vue d'une réunion. Voici comment le protocole de contexte de modèle garantit la sécurité de ce processus :

  1. Authentification via OAuth: lorsque l'intelligence artificielle tente d'accéder à Google Drive, MCP s'assure qu'elle est autorisée à l'aide d'OAuth. L'IA demande l'autorisation à Google Drive et, si elle est autorisée (par exemple, par le biais de votre compte Google), elle reçoit le feu vert pour continuer.

  2. Accès basé sur le rôle: Même si l'IA est autorisée à accéder au système, MCP veille à ce qu'elle ne puisse consulter que les fichiers auxquels vous l'avez autorisée. Elle ne va pas se faufiler dans votre dossier personnel ou extraire des rapports financiers confidentiels. Elle n'aura accès qu'aux fichiers nécessaires à la tâche à accomplir.

  3. Cryptage des données et confidentialité: Lorsque l'IA communique avec Google Drive, MCP s'assure que toutes les données transférées sont cryptées. Cela signifie que même si quelqu'un interceptait les données, elles seraient illisibles sans la clé de décryptage.

  4. Conformité: Enfin, Model Context Protocol s'assure que tout est conforme au GDPR et suit les dernières normes de sécurité, ce qui signifie que vos documents commerciaux sensibles sont entre de bonnes mains.

En bref, les mesures de sécurité de MCP sont comme une forteresse qui protège vos données lorsqu'elles circulent entre votre IA et des outils externes. Elles garantissent que seules les demandes autorisées sont traitées, que les données sont cryptées et confidentielles, et que l'ensemble de l'interaction respecte les normes de sécurité pour que tout se déroule dans les règles. 

Quels sont les avantages du programme MCP ?

MCP n'est pas seulement un autre acronyme fantaisiste de l'IA comme RAG agentique, c'est un changement de jeu pour la façon dont l'IA interagit avec les outils que nous utilisons tous les jours. Au lieu que les modèles d'IA fonctionnent dans le vide, devinent ce qui est pertinent ou s'appuient sur des informations obsolètes, le MCP leur permet de se brancher sur le monde réel et de travailler plus intelligemment, et non plus difficilement. Voyons pourquoi il s'agit d'une si grande affaire. Nous aborderons les points suivants :

  • Des intégrations d'IA sans faille
  • Efficacité temporelle
  • Amélioration de la connaissance du contexte de l'IA
  • Évolutivité

Plongeons dans l'aventure !

Intégrations parfaites de l'IA : Comment le protocole de contexte de modèle améliore-t-il l'intégration de l'IA ?

Vous avez déjà souhaité que votre IA puisse simplement faire des choses au lieu de vous obliger à copier-coller des informations dans différentes applications ? C'est exactement ce que permet MCP. Il permet aux modèles d'IA tels que GPT-4 ou Claude d'interagir de manière transparente avec des applications externes telles que Google Calendar, Slack, Zoom, etc.

Par exemple, imaginez que vous demandiez à votre assistant IA :
"Hé, résumez toutes mes réunions de la semaine dernière et tirez-en des points d'action."

Sans MCP, votre assistant d'intelligence artificielle aurait des difficultés. Il s'appuierait sur le contexte limité que vous lui donneriez. Avec MCP, cependant, il peut se connecter à votre calendrier, obtenir des transcriptions de réunions et les résumer automatiquement. Il transforme l'IA d'un chatbot passif en un outil de productivité pleinement fonctionnel.

Si vous vous demandez comment le Model Context Protocol d'Anthropicaméliore l'intégration de l'IA, vous pouvez l'envisager comme suit : Le MCP permet à l'IA d'extraire des données de tous vos outils externes comme si elle était vous. Et cela de manière autonome. 

Efficacité temporelle : Automatiser les tâches ennuyeuses

Si vous êtes constamment noyé sous les courriels, les rapports ou les conflits de planification, MCP peut vous aider. En permettant à l'IA d'interagir directement avec vos applications, elle peut :

  • Résumez les courriels avant même de les ouvrir.
  • Remplir automatiquement les rapports avec des données en temps réel.
  • Trier les notifications et n'afficher que ce qui est important.
  • Synchronisez les horaires entre les différentes plateformes afin d'éviter les doubles réservations.

En bref, MCP réduit la charge de travail et vous permet de vous concentrer sur des tâches plus importantes. Considérez-le comme un assistant personnel d'IA qui non seulement comprend vos demandes, mais dispose également des outils nécessaires pour y répondre.

Amélioration de la connaissance du contexte de l'IA : Fini les devinettes

La plupart des modèles d'IA ont un problème de mémoire. Ils ne savent pas vraiment ce qui se passe dans votre monde, à moins que vous ne le leur disiez. Ils s'appuient sur les conversations passées, ce qui signifie qu'ils oublient constamment des choses ou utilisent des informations obsolètes.

MCP résout ce problème en permettant un accès en temps réel aux données. Au lieu de s'appuyer sur une mémoire statique, une IA peut.. :

  • Consultez votre calendrier pour connaître les événements à venir.
  • Recherchez les derniers rapports dans Google Drive.
  • Tirer des messages Slack pour les mises à jour de l'équipe.
  • Récupérer les transcriptions des réunions pour en faire des résumés instantanés.
  • Et bien d'autres choses encore.

Cela rend les interactions avec l'IA beaucoup plus utiles. Au lieu de lui fournir à chaque fois des informations de base, l'IA peut aller chercher instantanément ce dont elle a besoin.

Évolutivité : Fonctionne pour les particuliers et les entreprises

Le protocole de contexte de modèle est un protocole très flexible. Ne pensez pas qu'il est réservé aux grandes entreprises. Que vous soyez un indépendant ou une entreprise du Fortune 500, il peut s'adapter à vos besoins.

Pour les utilisateurs personnels, MCP peut

  • Automatisez les rappels, la planification et les listes de tâches personnelles.

  • Gardez une trace de vos notes personnelles sur différentes plateformes.

  • Résumez les messages et les courriels afin de ne pas perdre de temps à les trier.

Pour les entreprises, MCP peut :

  • Automatiser les flux de travail au sein d'équipes entières.

  • Aidez les chatbots alimentés par l'IA à accéder aux données des clients en direct.

  • Intégrer l'IA dans les CRM, les plateformes de vente et les outils d'entreprise sans travail manuel supplémentaire.

Quelle que soit l'échelle, le MCP rend l'IA plus fonctionnelle, la transformant en un véritable assistant plutôt qu'en un simple générateur de texte.

Comment MCP améliore-t-il la fonctionnalité des modèles d'IA ?

MCP ne se limite pas à connecter l'IA à des outils externes, il s'agit de renforcer l'intelligence de l'IA en lui donnant un accès en temps réel aux informations dont elle a besoin pour prendre de meilleures décisions. Au lieu que les modèles d'IA fonctionnent de manière isolée, MCP leur permet d'interagir avec vos courriels, réunions, bases de données et flux de travail de manière dynamique, ce qui les rend beaucoup plus utiles dans les tâches quotidiennes.

Voyons comment le protocole modèle-contexte transforme l'IA d'un assistant intelligent en une centrale d'action. Nous nous pencherons sur les points suivants

  • Ajouter un contexte en temps réel
  • Automatisation de flux de travail complexes
  • Assistance personnalisée de l'IA
  • Exemple : Suivi des ventes par l'IA avec MCP

Ajouter un contexte en temps réel : L'IA qui sait vraiment ce qui se passe

Sans MCP, la plupart des modèles d'IA ressemblent à ce collègue qui ne lit jamais ses courriels mais qui prétend quand même savoir ce qui se passe. Ils s'appuient sur des conversations passées et ne peuvent pas extraire des données en temps réel de vos outils. Pire encore, ils essaient souvent de prétendre qu' ils savent de quoi ils parlent.

Si vous pensez aux équipes de vente, avec MCP, l'IA reste à jour en extrayant les derniers rapports de vente, en vérifiant les mises à jour du CRM et même en analysant les interactions récentes avec les clients. Pour un commercial, cela signifie :

  • Accès instantané aux derniers chiffres de vente sans avoir à fouiller dans les tableaux de bord.
  • Rappels de suivi des clients générés par l'IA en fonction de l'activité CRM.
  • Projets d'e-mails automatisés basés sur les interactions avec les clients en temps réel.

Imaginons par exemple qu'un commercial s'apprête à participer à un appel Zoom avec un client. Au lieu de rassembler manuellement des notes, le protocole Model Context permet à l'IA de récupérer les derniers échanges de courriels, l'historique des achats et les discussions récentes sur Slack au sujet du client, tout cela avant même que la réunion ne commence. Le résultat ? Une conversation commerciale plus informée et plus confiante.

Le MCP est la voie sur laquelle les agents d'intelligence artificielle pour la vente descendent.

Automatiser les flux de travail complexes : Moins de travail administratif, plus de conclusion d'affaires

Les équipes de vente perdent jusqu'à 72 % de leur temps en tâches administratives : enregistrement des appels, mise à jour des CRM, envoi de relances et organisation des listes de prospects. MCP élimine une grande partie de ces tâches en permettant à l'IA d'interagir automatiquement avec les API, les bases de données et les entrées des utilisateurs.

Voici ce que cela donne en pratique :

  • L'IA enregistre automatiquement les notes de réunion dans le CRM (par exemple, HubSpot, Salesforce) après un appel de vente.
  • L'IA rédige des courriels de suivi personnalisés sur la base des discussions de la réunion.
  • L'IA met à jour les étapes de la transaction en temps réel, en faisant progresser les prospects dans le pipeline.
  • L'IA détecte les affaires en suspens et propose des stratégies de réengagement.

Par exemple, si une affaire est restée dans le pipeline sans activité pendant deux semaines, MCP permet à l'IA de la signaler, de résumer les interactions passées et de suggérer un e-mail de suivi. Tout cela se fait sans que le commercial ne lève le petit doigt.

Assistance personnalisée à l'IA : L'IA qui fonctionne comme vous

Chaque vendeur a son propre style : certains s'appuient sur l'e-mail, d'autres vivent dans les DM de LinkedIn, et d'autres encore préfèrent les appels directs. Model Context Protocol permet à l'IA de s'adapter aux flux de travail individuels, en tirant des informations des outils les plus utilisés par les commerciaux.

  • Si un représentant travaille principalement sur LinkedIn, l'IA peut analyser les interactions avec les clients et suggérer des messages de connexion.
  • S'ils utilisent beaucoup le courrier électronique, l'IA peut générer automatiquement des réponses sur la base de l'historique des communications.
  • S'il s'agit d'appels téléphoniques, l'IA peut transcrire et résumer les points clés pour s'y référer facilement par la suite.

Grâce à cette approche personnalisée, l'IA ne se contente pas d'automatiser des tâches, elle améliore la façon dont les vendeurs travaillent. Elle les rend plus rapides, plus efficaces et mieux informés.

Exemple : Suivi des ventes amélioré par l'IA avec MCP

Supposons qu'une représentante commerciale, Sarah, vienne de terminer un appel Zoom avec un client potentiel. Au lieu de rédiger manuellement des notes, de mettre à jour le CRM et de se rappeler de faire un suivi, MCP automatise l'ensemble du processus :

  1. L'IA transcrit la réunion et en tire les principaux enseignements.

  2. Il met à jour le CRM avec les derniers détails de la conversation.

  3. Il suggère un courriel de suivi basé sur ce qui a été discuté.

  4. Si le client a demandé une proposition, l'IA en génère une à l'avance et programme un rappel.

Désormais, au lieu de jongler avec les tâches administratives, Sarah peut se concentrer sur ce qui compte vraiment : conclure l'affaire.

Mais il y a un hic : Le MCP ne résout pas tout à lui seul.

C'est ici que tl;dv comble les lacunes.

Là où MCP s'arrête, tl;dv prend le relais

Model Context Protocol aide l'IA à accéder aux données de vente et à les traiter, mais il ne gère pas les flux de travail et ne contrôle pas la manière dont les informations sont partagées entre les équipes. Pour les équipes qui recherchent des informations conversationnelles sur leurs réunions, tl;dv ajoute une couche essentielle d'automatisation et d'organisation en résolvant les problèmes que Google Drive, Zoom ou les MCP Teams n'abordent pas.

  • Automatismes de partage intelligents : tl;dv s'assure que les bonnes personnes voient le bon contenu. Il n'est pas nécessaire de trier manuellement les notes de réunion, les enregistrements ou les transcriptions. Il peut automatiquement envoyer des suivis à des équipes spécifiques, garantissant que des informations précieuses ne se perdent pas dans Slack ou dans des fils de discussion par e-mail.
  • Enregistrement automatique et règles de capture personnalisées : tl;dv permet aux équipes de contrôler exactement ce qui est enregistré et stocké, en éliminant le désordre inutile et en fournissant des informations puissantes lorsque c'est pertinent.
  • Une interface pour une utilisation quotidienne : MCP permet aux modèles d'IA d'extraire des données, mais ne donne pas aux équipes un moyen facile et convivial d'interagir avec ces informations. tl;dv fournit un front-end structuré et consultable où les équipes de vente peuvent passer en revue les appels des clients, suivre l'évolution des contrats et retrouver instantanément les moments clés. Il existe même un tableau de bord d'analyse des conférenciers qui permet aux directeurs commerciaux de surveiller les ratios parole/écoute de leurs représentants et de s'assurer qu'ils respectent leurs scripts de vente.
  • Orchestration de l'intégration transparente : Les flux de travail améliorés par l'IA nécessitent souvent la collaboration de plusieurs outils. MCP s'occupe de la connectivité, mais tl;dv fait en sorte que tout se déroule sans problème. En orchestrant les intégrations, tl;dv s'assure que les suivis, les notes et les enregistrements se synchronisent sans effort entre les plateformes CRM, les courriels et les bases de connaissances internes.

Quelles sont les applications concrètes du MCP ?

Le MCP n'est pas seulement une nouvelle idée chic, il change déjà la façon dont l'IA interagit avec le monde réel. En permettant aux modèles d'IA d'extraire des données en temps réel, de les traiter en toute sécurité et d'automatiser les flux de travail, le MCP rend les entreprises plus efficaces dans divers secteurs. Voici quelques exemples de son utilisation actuelle :

  1. Soutien à la clientèle
  2. Gestion de projet pilotée par l'IA
  3. Applications dans le domaine de la santé
  4. Automatisation des ventes et de la gestion de la relation client

Examinons maintenant chacun d'entre eux plus en détail.

1. Assistance à la clientèle : Des réponses plus intelligentes et plus rapides

Grâce aux MCP, les chatbots dotés d'une intelligence artificielle peuvent récupérer l'historique des clients, les plaintes antérieures et les détails des commandes en temps réel. Cela leur permet d'offrir des réponses personnalisées et pertinentes au lieu de réponses génériques et uniformes.

Par exemple, si un client demande "Où est ma commande ?", une IA alimentée par MCP peut instantanément vérifier les détails de l'expédition à partir de Shopify, récupérer les interactions passées à partir de Zendesk et générer une réponse du type :

"Votre colis arrive demain ! Vous souhaitez modifier l'adresse de livraison ? Faites-le moi savoir".

Le résultat ? Une assistance plus rapide, moins de clients frustrés et moins de charge de travail pour les agents humains.

2. Gestion de projet pilotée par l'IA : Plus de délais non respectés

Les e-mails, les messages Slack et les tableaux Notion peuvent se transformer en un véritable chaos s'ils ne sont pas contrôlés. Model Context Protocol résout ce problème en permettant à l'IA de synchroniser les tâches, les échéances et les mises à jour de l'état d'avancement sur plusieurs plateformes. C'est la force qui permet aux agents d'IA pour la gestion de projet d'interagir réellement avec les outils de gestion de projet.

Par exemple :

  • Un assistant IA extrait vos réunions à venir de l'agenda Google

  • Vérifie les documents pertinents dans Notion

  • Notifier les membres de l'équipe dans Slack

  • Suggère les prochaines étapes sur la base des conversations précédentes

Désormais, au lieu de tout suivre manuellement, les équipes reçoivent des rappels automatisés, des listes de tâches classées par ordre de priorité et des mises à jour de projet en temps réel. Tout cela sans avoir à lever le petit doigt...

3. Applications dans le domaine de la santé : L'IA au service des médecins

Dans le domaine de la santé, MCP aide les médecins et le personnel médical à travailler plus intelligemment. Imaginez un médecin qui se prépare pour un rendez-vous avec un patient. Au lieu de fouiller dans des montagnes de paperasse, un assistant IA alimenté par MCP peut.. :

  • Récupérer les dossiers des patients dans les systèmes de santé électroniques
  • Analyser les symptômes, les prescriptions et les résultats d'examens antérieurs
  • Suggérer des diagnostics potentiels sur la base de bases de données médicales en temps réel

Le tout en garantissant la conformité avec HIPAA, GDPR et d'autres lois strictes en matière de confidentialité.

Les médecins consacrent ainsi moins de temps à la paperasserie et plus de temps aux soins des patients, sans sacrifier la sécurité.

4. Automatisation des ventes et du CRM : Conclure des affaires sans se compliquer la vie

Les équipes commerciales perdent des heures chaque semaine à effectuer des tâches administratives au lieu de vendre. En fait, seulement 35,2 % du temps d'un commercial est consacré à la vente ! Mais vous l'avez deviné, MCP change cela.

Avec MCP, l'IA peut :

  • Extraire les données des prospects de Salesforce ou HubSpot
  • Rédiger des courriels de suivi personnalisés sur la base des conversations précédentes
  • Générer des rapports de vente en quelques secondes

Par exemple, au lieu qu'un représentant vérifie manuellement les notes du CRM, un assistant IA pourrait lui dire :

"Vous avez parlé à Sarah chez Acme Corp la semaine dernière. Elle était intéressée par notre plan premium. Voici un projet d'e-mail de suivi. Voulez-vous que je l'envoie ?"

Le résultat ? Plus de contrats conclus, moins de travail administratif et des équipes de vente plus heureuses.

Comment le MCP peut-il être appliqué aux réunions ?

Les réunions sont essentielles, mais soyons honnêtes : personne ne les aime. Trop souvent, les points clés sont perdus, les actions à entreprendre sont oubliées et quelqu'un doit toujours assister à l'enregistrement pour prendre des notes.

C'est là qu'intervient l'IA alimentée par MCP, l'assistant de réunion par excellence. En s'intégrant à des plateformes telles que Zoom, Google Meet et Microsoft Teams, MCP permet à l'IA d'automatiser la prise de notes, d'extraire des informations clés et même d'analyser le sentiment des participants à la réunion.

Comment MCP transforme-t-il les réunions vidéo ?

Le protocole de contexte du modèle sert de pont entre les modèles d'IA et les plateformes de réunion, permettant à l'IA de.. :

  • Transcrire et résumer les discussions, afin de ne pas avoir à revoir l'intégralité de l'enregistrement.
  • Extraire les éléments d'action et assigner les tâches automatiquement.
  • Mettez en évidence les décisions clés afin que les points importants ne soient pas perdus.
  • Analyser le ton et le sentiment pour évaluer le moral et l'engagement de l'équipe.

Plus besoin de chercher ses notes après une réunion. L'IA s'occupe de tout pour que les équipes puissent se concentrer sur la discussion.

Mais soyons plus précis. Nous allons examiner les cas d'utilisation spécifiques aux plateformes pour MCP et voir où nous en sommes. Nous aborderons les points suivants :

  • MCP pour Zoom
  • MCP pour Google Meet
  • MCP pour MS Teams

MCP pour Zoom

Avec MCP for Zoom, l'IA retranscrit automatiquement les appels Zoom en temps réel, met en évidence les décisions et les actions à entreprendre sous forme de puces, et peut même envoyer ces prochaines étapes automatiquement vers Slack, Notion ou votre gestionnaire de tâches.

En bref, MCP vous permet de tirer le meilleur parti de vos réunions virtuelles en automatisant les flux de travail manuels. Comme nous l'avons déjà mentionné, MCP a du mal à être facile à utiliser pour les non-techniciens. C'est bien beau de dire que MCP peut faire ceci et MCP peut faire cela, mais en réalité, vous allez vouloir une interface facile à utiliser où vous pouvez continuer votre journée de travail et laisser les automatisations s'occuper d'elles-mêmes.

Si vous utilisez MCP seul, il faut du savoir-faire pour le mettre en place. tl;dv a une longueur d'avance sur ce point, en employant des agents IA pour conduire sur l'autoroute MCP en votre nom. La différence ? Au lieu de chercher à automatiser vos flux de travail à l'aide d'un MCP à la technologie lourde, vous pouvez utiliser un front-end intuitif qui fait le plus dur pour vous. Il vous suffit de connecter votre calendrier et chaque appel Zoom est enregistré, transcrit, résumé et envoyé par e-mail à chaque participant. Comme par magie.

MCP pour Google Meet

Tout comme avec Zoom, l'IA écoute les conversations et extrait automatiquement les étapes suivantes. Les résumés des réunions peuvent être enregistrés directement dans Google Docs ou Notion, tandis que les suivis de calendrier sont programmés en fonction des points de discussion. 

Encore une fois, l'utilisation de tl;dv, un skin facile à utiliser pour MCP qui facilite la personnalisation de vos flux de travail, rend les choses encore plus faciles. Vous pouvez même programmer des rapports récurrents. L'IA de tl;dvanalysera les transcriptions de tous les appels de votre équipe et élaborera un petit résumé soigné avec les horodatages afin que vous puissiez facilement trouver ce que vous cherchez.

MCP pour MS Teams

Même chose, marque différente. L'IA analyse le ton et l'engagement pendant les conversations, détecte si une réunion est collaborative ou unilatérale, et fournit des informations sur les tendances des sentiments de l'équipe au fil du temps. 

Par exemple, après une série de réunions de direction, l'IA pourrait remarquer une baisse des niveaux d'engagement et la signaler pour examen. Cela aiderait les responsables à ajuster leur approche.

Comme Zoom et Google Meet, tl;dv est également compatible avec MS Teams, ce qui permet aux utilisateurs d'utiliser plus facilement le protocole de contexte modèle pour les réunions. De plus, tl;dv s'intègre à plus de 5 000 autres outils, ce qui signifie que vous pouvez automatiser les flux de travail à votre guise.

Comment connecter MCP à Google Drive

Google Drive est une mine d'or de documents, de rapports et de notes, mais trouver le bon fichier quand vous en avez besoin peut ressembler à une chasse au trésor numérique. C'est là qu'intervient l'IA alimentée par MCP, qui transforme Google Drive en un espace de travail intelligent, interrogeable et automatisé.

En intégrant MCP à Google Drive, les modèles d'IA peuvent rechercher, résumer, catégoriser et même gérer les autorisations de fichiers, le tout par le biais de commandes en langage naturel. Mais comment connecter MCP à Google Drive et configurer votre propre serveur MCP Google Workspace?

Pas à pas : Intégration de MCP à Google Drive

Quatre étapes simples permettent d'intégrer MCP à Google Drive. Cela ne prend pas beaucoup de temps et, à la fin, vous serez en mesure d'automatiser les tâches fastidieuses liées à Google Drive pour toujours.

Les quatre étapes sont les suivantes :

  1. Activer l'API Google Drive
  2. Permettre à MCP et à Google Drive de "dialoguer" entre eux
  3. Indiquer à l'IA ce qu'elle est autorisée à faire
  4. Laisser l'IA faire sa magie (automatisation !)

Étape 1 : Activer l'API Google Drive

Imaginez que Google Drive soit une grande bibliothèque et que l'IA veuille vous aider à organiser vos livres. Mais elle a d'abord besoin d'une carte de bibliothèque pour entrer.

  1. Accédez à Google Cloud Console (une page de paramètres pour les services Google).
  2. Recherchez l'API Google Drive et activez-la (cela permet à Google Drive d'autoriser l'aide de l'IA).
  3. Obtenir une clé spéciale (API credentials) qui prouve que l'IA a la permission d'entrer.

Étape 2 : Permettre à MCP et à Google Drive de "parler" ensemble

Maintenant que l'IA a une carte de bibliothèque, elle doit savoir quoi faire à l'intérieur.

  1. Donnez à MCP (le messager de votre IA) la clé secrète de l'étape 1 pour qu'il puisse se connecter.
  2. Indiquez à MCP le modèle d'IA (Claude, GPT-4, etc.) qui effectuera les tâches les plus lourdes.

C'est un peu comme choisir un bibliothécaire. Voulez-vous un bibliothécaire rapide (GPT-4) ou un bibliothécaire très détaillé (Claude) ?

Étape 3 : Indiquer à l'IA ce qu'elle est autorisée à faire

Vous ne voulez pas que l'IA touche à tout dans votre Google Drive, n'est-ce pas ? Cela vaut aussi bien pour les comptes professionnels que pour les comptes personnels. Fixez donc des règles de base.

  1. Décidez si l'IA peut uniquement consulter les fichiers (lecture seule), les modifier ou les déplacer (contrôle total).
  2. Verrouillez les fichiers privés ou sensibles afin que l'IA ne les touche pas accidentellement.

C'est comme si on donnait à un bibliothécaire l'accès à certains livres, mais qu'on gardait les livres super secrets dans une armoire fermée à clé.

Étape 4 : Laisser l'IA agir (automatisation !)

Désormais, l'IA peut commencer à organiser, résumer et rechercher automatiquement dans votre Google Drive !

  1. Indiquez à l'IA de trouver des fichiers spécifiques lorsque vous le demandez.
  2. L'IA résume de longs rapports en notes courtes.
  3. L'IA classe vos documents dans les bons dossiers pour que vous ne perdiez jamais rien.

C'est comme si vous engagiez un assistant super intelligent qui nettoie votre bureau en désordre, trouve les documents dont vous avez besoin et rédige même des résumés de longs documents à votre place. À partir de maintenant, vous n'avez plus rien à faire. MCP peut accéder à votre Google Drive si vous avez besoin de quelque chose, ou s'il doit effectuer une autre tâche, il le fera sans vous déranger. C'est la puissance de la mise en place de votre propre serveur MCP Google Workspace.

Comment l'IA automatise-t-elle Google Drive avec MCP ?

L'association du protocole MCP et de l'intelligence artificielle transforme Google Drive en un assistant numérique ultra-efficace. Model Context Protocol peut prendre en charge la recherche, l'organisation, la synthèse et même le partage de fichiers pendant que vous dormez. Voici quatre façons dont il peut automatiser les flux de travail :

  1. Recherche de documents en langage naturel
  2. Catégorisation intelligente des fichiers
  3. Résumés des fichiers téléchargés alimentés par l'IA
  4. Partage de fichiers et autorisations gérés par l'IA

Examinons chacun d'entre eux plus en détail.

1. Recherche de documents en langage naturel

Oubliez les défilements interminables et les noms de fichiers bizarres. Avec MCP, vous pouvez effectuer des recherches dans Google Drive comme vous le feriez avec un assistant humain.

Si vous dites : "Trouvez le rapport de vente du dernier trimestre",
MCPle fait :

  • Recherche instantanément dans Google Drive les documents relatifs au "rapport de ventes" + "dernier trimestre".
  • Recherche le fichier le plus pertinent, même si le nom ne correspond pas exactement.
  • Résume les principaux points à retenir en quelques secondes, de sorte que vous n'ayez pas à tout ouvrir et à tout lire.

Mieux encore, MCP peut répondre à des questions spécifiques sur un document. Posez la question "Quels ont été les produits les plus performants au cours du dernier trimestre ?" et MCP extraira la réponse du rapport !

2. Catégorisation intelligente des fichiers

Dites adieu au glisser-déposer de fichiers dans des dossiers ou à l'oubli de l'emplacement des documents. MCP trie et étiquette automatiquement vos documents en fonction de leur contenu.

Prenons un exemple : vous téléchargez un contrat, MCP le lit et le comprend, puis le déplace instantanément dans le dossier "Contrats" et y ajoute des étiquettes telles que "Juridique, Accord avec le vendeur, 2024". De cette façon, il peut le retrouver à l'avenir.

L'IA peut également organiser les fichiers d'autres manières :

  • Regrouper les notes de réunion par projet ou par département.

  • Étiqueter les CV avec les noms des candidats, les fonctions et les étapes de l'entretien.

  • Trier automatiquement les reçus en "Dépenses" et les factures en "Paiements dus".

Plus tard, lorsque vous travaillez sur autre chose, MCP peut même vous suggérer des documents connexes. Si vous ouvrez la feuille de route d'un produit, par exemple, il peut vous recommander d'anciens documents stratégiques ou des courriels pertinents.

3. Résumés des fichiers téléchargés alimentés par l'IA

Vous avez un PDF de 50 pages mais vous n'avez pas le temps de le lire ? MCP agit comme votre machine TL;DR personnelle. Il résume le contenu en un clin d'œil et vous donne une vue d'ensemble de haut niveau, en mettant en évidence les parties les plus importantes.

Le programme MCP peut être résumé de différentes manières :

  • Transformez une longue transcription de réunion en points d'action.

  • Résumer les rapports financiers en une ventilation digeste des performances.

  • Extraire les points essentiels du contrat juridique (clauses clés, obligations, dates de renouvellement).

4. Partage de fichiers et autorisations gérés par l'IA

Fatigué de gérer manuellement qui voit quoi ? MCP automatise le partage des fichiers en fonction des rôles et des règles d'accès de l'équipe.

Imaginons qu'une nouvelle feuille de route soit mise à jour. MCP attribue automatiquement l'accès :

  • L'équipe marketing : Peut éditer les diapositives.
  • Leadership : Accès en lecture seule pour examiner les progrès réalisés.
  • Utilisateurs externes : Pas d'accès sans autorisation explicite.

MCP peut également contrôler l'accès d'autres façons, par exemple en empêchant que des fichiers RH sensibles soient partagés en dehors du service ou en veillant à ce que seules les équipes juridiques puissent accéder à des contrats confidentiels. Dans l'ensemble, il s'agit d'un excellent moyen d'organiser vos fichiers et vos autorisations.

Un autre avantage du protocole de contexte de modèle est que l'IA peut suivre et auditer les journaux d'accès, de sorte que vous sachiez toujours qui a consulté ou modifié un document.

Comment connecter MCP à Google Calendar

Grâce à MCP et à l'IA, Google Agenda est bien plus qu'un simple endroit où déposer des réunions ; il devient votre assistant personnel de planification, votre planificateur de réunions et votre gestionnaire de suivi, le tout en un seul outil. Que vous jongliez avec des rendez-vous personnels ou que vous coordonniez des réunions au niveau de l'entreprise, MCP veille à ce que rien ne vous échappe.

Le serveur MCP de Google Agenda se connecte aux applications tierces qui intègrent le protocole Model Context Protocol. Toutefois, comme il s'agit d'un tout nouveau protocole, la plupart des outils n'ont pas encore adopté cette norme (mais sont probablement en train de le faire).

Examinons les trois principaux avantages de la connexion de MCP à Google Calendar, puis un guide étape par étape sur la façon de procéder :

  • Programmation de l'IA
  • Résumés de préparation de réunion générés automatiquement
  • Rappels de suivi générés par l'IA
  • Guide étape par étape pour connecter MCP à Google Calendar

Planification par l'IA : Réunions sans va-et-vient

Coordonner des réunions, c'est souvent comme s'arracher les dents. Avec des emails et des messages interminables pour essayer de trouver une heure qui convienne à tout le monde, cela tend à faire perdre plus de temps que cela n'en vaut la peine. MCP élimine ces allers-retours en permettant à l'IA de vérifier la disponibilité sur plusieurs calendriers et de programmer automatiquement des réunions au meilleur moment. 

Par exemple, si un client vous envoie un courriel pour demander un appel, MCP peut analyser vos emplois du temps respectifs, trouver un créneau libre et envoyer une invitation avec un lien Zoom ou Google Meet . Il peut également appliquer des règles spécifiques, telles que la programmation de réunions uniquement pendant les heures de travail, la réservation de temps de concentration ou la priorisation des clients importants pour une disponibilité plus rapide.

Au-delà de la planification, MCP peut également reprogrammer des rendez-vous conflictuels et envoyer des notifications automatiques aux participants en cas de changement d'heure d'une réunion.

Résumés de préparation de réunion générés automatiquement

Une enquête récente a révélé que 28 % des réunions donnent aux participants le sentiment d'être improductifs après coup, ce qui est le plus souvent dû à une mauvaise gestion du temps (53 %), à l'absence d'un ordre du jour clair (59 %) et à un manque de résultats exploitables (48 %). MCP veille à ce que vous disposiez toujours du contexte nécessaire lorsque vous participez à une réunion en recueillant automatiquement les informations pertinentes avant le début de la réunion.

Par exemple, avant un appel de vente, MCP peut compiler un résumé qui comprend les anciens courriels du client, les notes des réunions précédentes et les documents pertinents tels que les contrats ou les propositions. S'il s'agit d'une réunion de projet interne, MCP peut extraire des mises à jour récentes d'outils de gestion de projet tels que Notion, Trello ou Asana.

Pour les entretiens d'embauche, MCP peut générer un briefing comprenant le curriculum vitae du candidat, les notes d'entretien antérieures et les principaux points de discussion. Cette préparation automatisée permet de gagner du temps et garantit que les réunions sont très ciblées et productives.

Rappels de suivi générés par l'IA

L'un des plus grands défis après les réunions est de garder une trace des actions et des suivis. MCP résout ce problème en générant automatiquement des rappels en fonction de la discussion.

Par exemple, après une réunion d'équipe, MCP peut créer des tâches de suivi telles que "Envoyer à John la proposition mise à jour d'ici vendredi" ou "Préparer des diapositives pour la présentation stratégique de la semaine prochaine". Ces rappels peuvent être attribués à des membres spécifiques de l'équipe et synchronisés avec des outils de productivité tels qu'Asana ou Google Tasks.

MCP peut également envoyer des courriels de suivi résumant les points clés de la réunion et décrivant les prochaines étapes. Si une visite de vente s'est bien déroulée, l'IA peut rédiger un courriel de suivi pour remercier le client et lui suggérer la marche à suivre.

En fin de compte, MCP peut faire à peu près n'importe quoi. S'il y a une action à entreprendre qui utilise des données provenant d'outils externes, MCP facilite l'accès de l'IA à ces données et fait ce qui doit être fait. Ce qui se passe essentiellement, c'est que toutes vos tâches manuelles sont automatisées au point que vous pouvez vous concentrer sur vos talents et compétences humaines plutôt que sur les tâches administratives qui vous font perdre du temps.

Guide étape par étape sur la connexion d'un outil MCP à Google Calendar

Model Context Protocol facilite la planification assistée par l'IA en permettant à votre assistant de lire, de mettre à jour et de gérer votre agenda Google. Et vous n'avez pas besoin d'être un as de la technologie pour apprendre à le faire. Voici trois étapes simples pour synchroniser un outil MCP avec votre agenda Google :

  1. Activer l'intégration de Google Calendar
  2. Mettre en place une programmation et des rappels alimentés par l'IA
  3. Adapter MCP à vos besoins

Étape 1 : Activer l'intégration de l'agenda Google

Pour permettre à votre outil MCP d'accéder à votre calendrier, vous devez lui en donner l'autorisation :

  1. Accédez aux paramètres de Google Agenda: Ouvrez Google Agenda dans votre navigateur et trouvez les paramètres (⚙️ icône d'engrenage en haut à droite). Cliquez sur "Get add-ons".

  2. Trouvez votre application tierce: Recherchez l'application que vous souhaitez connecter à Google Calendar via MCP.

  3. Autoriser MCP: si votre application alimentée par MCP offre une option de connexion à Google Calendar, suivez les instructions à l'écran pour approuver l'accès.

  4. Choisissez ce que MCP peut voir et faire : Google vous demandera si votre application MCP peut lire des événements, en ajouter de nouveaux ou les modifier. Sélectionnez ce qui vous convient.

Option "Get add-ons" de Google Calendar

Étape 2 : Mise en place d'une planification et de rappels alimentés par l'IA

Maintenant que MCP est connecté, faisons en sorte qu'il fonctionne pour vous :

  • Automatiser la programmation des réunions: Au lieu de jongler avec les courriels, demandez simplement à votre IA : "Trouvez un moment la semaine prochaine où je suis libre pour appeler un client".

    MCP analyse vos disponibilités et vous propose des options.

  • Préparez votre réunion grâce à l'IA: votre IA peut résumer les conversations antérieures liées à la réunion. Si vous avez des courriels avec un client, MCP peut rassembler les points clés avant votre appel. C'est un excellent moyen d'établir un rapport plus étroit avec le client.

  • Créez des suivis intelligents: Après une réunion, MCP peut vous rappeler d'envoyer un e-mail de récapitulation ou de suivre les actions à entreprendre.

Étape 3 : Adapter MCP à vos besoins

D'une manière générale, vous pouvez utiliser MCP de deux manières. Pour un usage personnel et pour un usage professionnel.

  • Utilisation personnelle ? Laissez MCP organiser votre emploi du temps, vous rappeler les échéances à venir et résumer les tâches quotidiennes.

  • Utilisation en équipe ? MCP peut aligner les emplois du temps de différentes personnes, suggérer automatiquement des heures de réunion et éviter les doubles réservations.

Si vous souhaitez obtenir des informations plus détaillées sur la création d'un serveur Google Calendar MCP plutôt que de simplement connecter un outil alimenté par MCP, suivez les étapes de la vidéo ci-dessous :

Comment construire un MCP

Construire votre propre serveur Model Context Protocol peut sembler un peu intimidant au premier abord, mais ne vous inquiétez pas, nous allons le décomposer en petites étapes. Avec les bons outils et quelques conseils, vous serez en mesure de créer un MCP qui fonctionnera à merveille pour vos applications d'intelligence artificielle.

Voici un aperçu de ce dont vous aurez besoin pour commencer :

Les outils dont vous aurez besoin pour créer votre propre MCP

  1. Connaissances en programmation: Bien que vous puissiez utiliser des outils d'intelligence artificielle pour vous aider, des connaissances de base en programmation vous seront utiles. Model Context Protocol dispose de SDK dans 5 langages de programmation, vous pouvez donc choisir celui avec lequel vous êtes le plus à l'aise : 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. API (interfaces de programmation d'applications): Les API sont comme des passerelles entre différents outils. Votre modèle d'IA doit communiquer avec des services (comme Google Drive, Zoom ou WhatsApp), et les API permettent d'y parvenir. Pour MCP, ces API permettent à votre IA d'accéder à des données du monde réel, de les récupérer et d'agir sur elles.
  3. OAuth: Considérez OAuth comme une "clé" sécurisée qui permet à votre IA d'accéder à des plateformes externes sans exposer d'informations sensibles telles que des mots de passe. C'est comme un badge d'identification qui permet à votre IA d'accéder à un système sécurisé pour récupérer et stocker des données.
  4. Hébergement en nuage: Pour vous assurer que votre serveur MCP est toujours opérationnel, vous aurez besoin d'un hébergement en nuage. Il s'agit de louer un espace virtuel où seront hébergés toutes vos données MCP et vos modèles d'IA.

Pour mieux comprendre comment construire votre propre serveur MPC à partir de zéro, consultez le guide informatif d'AI LABS :

La communauté MCP en pleine expansion : Adoption, projets Open-Source et tendances futures

À mesure que le protocole MCP (Model Context Protocol) gagne en popularité, une communauté croissante de développeurs, de chercheurs et d'entreprises se forme autour de lui. Des contributions open-source aux implémentations dans le monde réel, le MCP façonne l'avenir de l'automatisation alimentée par l'IA. Dans cette section, nous allons explorer comment le MCP est adopté, discuté et amélioré par la communauté technologique.

Examinons les catégories suivantes :

  • Adoption par le développeur
  • Contributions aux logiciels libres
  • Discussions et forums
  • Mise en œuvre dans le monde réel
  • Tendances futures

Adoption par les développeurs : Les ingénieurs expérimentent-ils le MCP ?

Le concept de MCP est encore relativement nouveau, mais les développeurs et les chercheurs en IA explorent activement son potentiel. Les ingénieurs expérimentent des intégrations personnalisées, des flux de travail automatisés et des assistants pilotés par l'IA qui exploitent le MCP pour interagir avec des outils externes.

Alors que les grands acteurs technologiques comme Anthropic et OpenAI ouvrent la voie, les développeurs indépendants et les startups testent également la façon dont MCP peut améliorer la conscience contextuelle de leurs modèles d'IA. La différence ? Anthropic a littéralement créé le protocole et a donc une longueur d'avance sur les autres.

Dans l'état actuel des choses, de nombreux développeurs expérimentent MCP, mais il est trop tôt pour voir les conséquences généralisées de ces expériences. Lorsque tout le monde et son chien sauront ce qu'est MCP, il y aura un nouvel enfant sur le marché. 

Contributions Open-Source : Existe-t-il des intégrations MCP construites par la communauté ?

GitHub commence à voir une augmentation des dépôts liés au MCP, avec des développeurs travaillant sur :

  • Ponts API alimentés par MCP pour des outils tels que Google Drive, Notion et Slack.

  • Des scripts d'automatisation qui permettent aux modèles d'IA d'interroger les données du monde réel de manière dynamique.

  • Couches de sécurité pour garantir des interactions sûres et conformes entre l'IA et l'outil.

Au fur et à mesure que MCP mûrit, nous pouvons nous attendre à voir émerger encore plus de frameworks, de bibliothèques et d'intégrations construits par la communauté. Le référentiel des serveurs MCP compte actuellement plus de 30 000 étoiles et 3 100 forks, ce qui témoigne d'un engagement, d'un développement et d'une collaboration actifs entre les développeurs. 

Discussions et forums : Que disent les développeurs à propos de MCP ?

Le programme MCP fait parler de lui sur l'internet. Les conversations autour de ce thème se multiplient dans diverses communautés en ligne :

  • Forums Reddit et GitHub : Les développeurs débattent de la manière dont MCP se compare aux agents d'intelligence artificielle et discutent des défis potentiels en matière de sécurité. Participez à la conversation sur GitHub.

  • Stack Overflow : Les ingénieurs dépannent les connexions API et les problèmes d'authentification.

  • X et LinkedIn : Les leaders d'opinion en matière d'IA spéculent sur le rôle du MCP dans l'évolution des applications alimentées par le LLM.

Le sentiment général ? Le MCP est prometteur, mais son potentiel n'a pas encore été pleinement exploré.

"MCP vous offre la couche d'abstraction propre que nous attendions si vous construisez des outils basés sur l'IA. Il ne se contente pas de faciliter l'intégration, il rend l'IA utilisable dans les systèmes qui comptent".
Luca Bianchi
Directeur de l'innovation technologique chez MESA

Implémentations dans le monde réel : Comment les entreprises utilisent-elles MCP ?

Au-delà des grands noms comme Anthropic, des startups et des entreprises plus petites commencent à intégrer MCP dans leurs flux de travail. Parmi les premiers cas d'utilisation, on peut citer

  • Automatisation des ventes et de la gestion de la relation client : Des modèles d'IA extraient des données clients en temps réel et rédigent des suivis personnalisés.

  • Assistants IA d'entreprise : Les entreprises qui utilisent l'IA alimentée par MCP pour résumer des réunions, planifier des tâches et récupérer des connaissances internes.

  • Applications dans le domaine de la santé : Modèles d'IA interagissant avec les dossiers médicaux électroniques (DME) tout en respectant les réglementations telles que l'HIPAA.

Au fur et à mesure de l'adoption, de plus en plus d'industries tireront probablement parti du MCP pour améliorer la productivité et l'automatisation basées sur l'IA.

Tendances futures : Où va le MCP ?

À l'avenir, le programme MCP devrait évoluer dans plusieurs domaines clés :

  • Intégrations plus approfondies avec les MCP : Les futurs modèles d'IA s'appuieront probablement davantage sur les MCP pour accéder au contexte dynamique du monde réel. Ils ne peuvent pas se permettre de ne pas le faire.

  • Amélioration de la sécurité et de la conformité : Au fur et à mesure que les entreprises adoptent les MCP, des mécanismes d'authentification et de protection des données plus stricts deviendront la norme.

  • Davantage de solutions "low-code" ou "no-code" : Les utilisateurs non techniques pourront bientôt disposer d'outils qui rendront la mise en place de flux de travail alimentés par MCP aussi simple que de glisser-déposer des composants. C'est là que réside le véritable changement : permettre à chacun d' automatiser ses flux de travail.

L'avenir du MCP

Même si le Model Context Protocol fait déjà parler de lui, il convient de rappeler qu'il n'a été publié qu'il y a quelques mois. Il s'agit d'une nouvelle technologie et il reste encore beaucoup à faire. Quoi qu'il en soit, le MCP change la donne en matière d'automatisation alimentée par l'IA. En permettant aux modèles d'IA d'interagir de manière transparente avec les outils du monde réel, MCP transforme l'IA statique en quelque chose de dynamique, d'utile et de profondément intégré dans les flux de travail. Qu'il s'agisse de planifier des réunions, de résumer des documents ou d'automatiser des suivis, MCP garantit que l'IA n'est pas seulement un chatbot fantaisiste, mais un assistant véritablement utile.

À l'avenir, les MCP deviendront probablement encore plus puissants. Il faut s'attendre à des intégrations plus poussées avec les LLM, permettant à l'IA d'extraire et d'agir sur des données en direct de manière plus sophistiquée. Au fur et à mesure que les entreprises et les développeurs expérimentent, nous verrons les MCP alimenter des assistants personnels plus intelligents, une automatisation pilotée par l'IA pour les entreprises, et même des systèmes de prise de décision en temps réel. À l'avenir, l'IA ne se contentera pas de répondre à des questions, elle agira en fonction du contexte réel, grâce au MCP.

Si vous êtes enthousiasmé par le potentiel de MCP, c'est le moment de l'explorer. Que vous cherchiez à intégrer des outils alimentés par MCP dans votre flux de travail ou à créer vos propres outils, le fait de rester à la pointe de la technologie vous donnera un sérieux avantage. Et si vous êtes à la recherche d'un outil d'automatisation des réunions alimenté par l'IA qui va au-delà de ce que les intégrations MCP standard peuvent offrir, jetez un coup d'œil à tl;dv. Certains problèmes requièrent plus qu'une simple automatisation ; ils nécessitent de l'intelligence.

FAQ sur le protocole de contexte de modèle (PCM)

MCP est un cadre qui permet aux modèles d'IA d'interagir en toute sécurité avec des outils externes tels que Google Calendar, Drive, Slack, etc. Il agit comme un pont, permettant à l'IA de récupérer des données en temps réel, d'automatiser des flux de travail et de fournir des réponses contextuelles.

Les agents d'intelligence artificielle sont des systèmes autonomes conçus pour exécuter des tâches de manière autonome. Le MCP, quant à lui, est un protocole qui permet aux modèles d'IA de communiquer avec des applications externes, en leur garantissant l'accès à un contexte et à des données en temps réel.

Pas nécessairement ! Si la mise en place d'un serveur MCP nécessite quelques connaissances techniques, de nombreuses applications et services intègrent MCP sous le capot, ce qui signifie que les utilisateurs non techniques peuvent bénéficier de ses capacités sans avoir à coder.

  • Planification assistée par ordinateur avec Google Calendar

  • Résumé automatisé de documents dans Google Drive

  • Notes de réunion et suivi améliorés par l'IA

  • Automatisation de la gestion de la relation client (CRM) pour les équipes de vente

  • Support client piloté par l'IA avec récupération des données en temps réel.

MCP utilise des protocoles d'authentification comme OAuth et des jetons d'API pour s'assurer que les modèles d'IA n'accèdent qu'aux données autorisées. Il se conforme également aux normes de sécurité du secteur, telles que GDPR et SOC2.

Oui ! MCP peut être intégré à diverses plateformes de communication pour permettre la synthèse des messages, l'analyse des sentiments et l'automatisation des flux de travail grâce à l'IA.

En donnant aux modèles d'IA l'accès à des informations en temps réel, MCP améliore leur capacité à fournir des réponses précises et adaptées au contexte. Au lieu de s'appuyer sur des connaissances obsolètes, l'IA peut extraire des données fraîches des calendriers, des documents et des bases de données.

Alors que le MCP gagne encore du terrain, les grandes entreprises d'IA et les plateformes de productivité commencent à l'intégrer. Certaines entreprises développent des intégrations basées sur MCP pour Google Workspace, Notion et les CRM.

La mise en place d'un serveur MCP implique

  1. Activation des API nécessaires (par exemple, Google Calendar API, Drive API).

  2. Configuration de l'authentification (OAuth).

  3. Mise en place d'un serveur en nuage pour gérer les demandes et les réponses de l'IA.

  4. Définir les flux de travail et les autorisations.

Vous trouverez un guide plus détaillé dans l'article ci-dessus, ainsi que des vidéos pour les plus techniciens.