MCP pour les entreprises : défis, solutions et alternatives

TL;DR

• MCP (Model Context Protocol) connecte les agents IA à des outils externes et à des systèmes d’entreprise via des couches d’intégration standardisées et réutilisables.
• Le MCP élimine les implémentations cloisonnées d’IA sur des plateformes telles que LangChain, AWS Bedrock, Copilot Studio et IBM watsonx.
• Les défis liés au MCP d’entreprise comprennent les risques d’authentification, les lacunes en matière d’autorisation, les choix de scalabilité, les exigences de conformité et la complexité de l’intégration.
• Les serveurs MCP distants suppriment les frais de maintenance, garantissent l’évolutivité et fournissent une infrastructure gérée par le fournisseur avec une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
• Les serveurs MCP doivent être open source, conformes au RGPD/CCPA et certifiés (ISO 27001, SOC 2 Type II) pour une utilisation en entreprise.
• Bright Data Web MCP propose plus de 60 outils pour le scraping web, la recherche, les flux de données et l’automatisation des navigateurs avec une infrastructure de niveau entreprise.

Dans cet article de blog, vous apprendrez :

• Comment les serveurs MCP fonctionnent comme couche d’intégration dans l’IA d’entreprise, pourquoi ils sont importants et quand ils sont utiles.
• Les principaux défis des MCP d’entreprise, ainsi que des solutions pratiques pour éviter les problèmes et les perturbations.
• Les alternatives au MCP pour les entreprises, car il existe d’autres moyens de connecter des agents IA à des outils tiers.
• Pourquoi Bright Data Web MCP est un excellent exemple de MCP pour les entreprises.

C’est parti !

Introduction au MCP d’entreprise

Comprenez ce qu’est le MCP d’entreprise, comment il fonctionne, ce qu’il offre et quand il fait la différence.

Les serveurs MCP comme couches d’intégration dans l’IA d’entreprise

Le MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte conçue par Anthropic (la société à l’origine de Claude) qui permet aux systèmes d’IA de se connecter à des outils, des sources de données et des services externes.

Au lieu d’intégrations codées en dur, ce protocole introduit une méthode structurée permettant aux agents IA de découvrir les capacités disponibles via des serveurs MCP locaux ou distants et de les invoquer selon les besoins. En termes simples, le MCP transforme les services externes en « outils » que les modèles IA peuvent comprendre et utiliser.

Dans les environnements d’entreprise, le MCP agit comme une couche d’intégration moderne pour l’IA. Les serveurs MCP d’entreprise se situent entre les LLM et les systèmes internes tels que les CRM, les entrepôts de données, les plateformes de billetterie et les API internes, ou comme des services tiers qui fournissent des fonctionnalités essentielles à l’entreprise telles que la récupération de données, le traitement de données, l’automatisation et l’aide à la décision en temps réel.

Pourquoi le MCP est-il important pour les entreprises ?

Dans de nombreuses entreprises, les équipes travaillent de manière isolée, ce qui conduit à des solutions cloisonnées. Chaque équipe peut utiliser différents cadres et outils d’IA pour créer des agents et des flux de travail, qui finissent souvent par être connectés aux services backend de l’entreprise via des connecteurs ponctuels. Il en résulte une prolifération d’intégrations personnalisées, qui peuvent poser d’énormes défis en matière de maintenance.

L’architecture MCP résout ce problème en dissociant la logique IA des implémentations backend. Les intégrations deviennent réutilisables, contrôlées et vérifiables, ce qui permet à n’importe quelle équipe d’exploiter la couche MCP partagée, quel que soit l’agent IA ou le système d’entreprise qu’elle utilise.

Cela est possible car la plupart des solutions, des bibliothèques open source telles que LangChain, LlamaIndex ou CrewAI aux outils sans code tels qu’Agno, en passant par les plateformes axées sur les entreprises telles qu’AWS Bedrock AgentCore, Copilot Studio et IBM watsonx, prennent en charge l’intégration MCP. Il en va de même pour les modèles d’IA, dont la plupart prennent en charge l’appel d’outils via MCP.

Le MCP est devenu le protocole IA le plus largement adopté, car il normalise l’accès aux capacités de l’entreprise tout en permettant un contrôle centralisé des autorisations, de la surveillance et de l’application des politiques.

Principaux cas d’utilisation du MCP en entreprise

Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants et les plus pertinents du MCP en entreprise :

• Accès aux connaissances internes: les agents IA peuvent récupérer, résumer et contextualiser les documents, wikis ou tickets d’assistance de l’entreprise via MCP, ce qui facilite la prise de décisions plus intelligentes et réduit les silos d’informations.
• Récupération de données sur le Web: les serveurs MCP permettent aux agents IA d’extraire des données structurées et non structurées à partir de pages Web pour obtenir des informations actualisées à grande échelle. Cela permet des intégrations de base, SEO et GEO, des évaluations de conformité, la surveillance de la marque et d’autres scénarios RAG basés sur les données Web.
• Aide au développement de logiciels: le MCP permet à l’IA de gérer les pipelines CI/CD, d’effectuer des revues de code et de gérer l’automatisation GitOps, en s’intégrant directement à des outils tels que GitHub, Jira, Visual Studio Code (via Cline ou Roo Code) ou Cursor afin d’améliorer la productivité des développeurs.
• Gestion des réunions et suivis: donnez aux agents IA la possibilité de planifier des réunions, de prendre des notes, de générer des actions à entreprendre et de transmettre les mises à jour aux outils de gestion de projet, améliorant ainsi l’efficacité et la responsabilité organisationnelles.
• Automatisation des interactions Web: MCP peut équiper les agents IA d’outils permettant de naviguer sur des pages Web, de soumettre des formulaires ou d’interagir avec des plateformes SaaS, automatisant ainsi les flux de travail en ligne répétitifs afin de permettre aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
• Optimisation de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique: les agents IA utilisent MCP pour interagir avec les systèmes de planification, surveiller les stocks et optimiser les itinéraires de livraison en fonction des données en temps réel sur le trafic, la météo et la demande.
• Analyse des données financières: les serveurs MCP aident l’IA à accéder en toute sécurité aux systèmes financiers internes, aux flux de données du marché et aux plateformes de conformité, automatisant ainsi les rapports, les évaluations de crédit et les contrôles réglementaires.

Le MCP dans les entreprises : principaux défis et solutions

Maintenant que vous comprenez les besoins des entreprises en matière de MCP, il est temps d’examiner les principaux défis à relever et certaines solutions possibles.

Pour une référence rapide, consultez le tableau récapitulatif ci-dessous :

Découvrez les principaux défis (et solutions) liés aux MCP pour les entreprises !

Authentification

Dès l’annonce du MCP, plusieurs problèmes de sécurité sont apparus. Il s’agit notamment des risques liés à l’authentification, du problème du « confused deputy », de l’application incorrecte des autorisations, des vulnérabilités de la chaîne d’approvisionnement, des serveurs MCP malveillants ou non fiables, de l’injection de commandes, de l’injection de invites, de l’injection d’outils, de l’absence de cryptage ou de vérification des serveurs, etc.

Depuis la première version (05/11/2024), la spécification MCP a été mise à jour pour répondre à bon nombre de ces préoccupations en matière de sécurité, l’une des améliorations les plus importantes étant le renforcement des mécanismes d’authentification.

Pour une utilisation en entreprise, le MCP doit être fiable et utilisé uniquement via des serveurs authentifiés, que ce soit via des en-têtes HTTP, des paramètres URL ou OAuth 2.0. Les fournisseurs doivent également proposer des solutions d’audit et de surveillance en temps réel dédiées afin de suivre l’utilisation et de comprendre l’activité du serveur.

De plus, notez que certains services font office de places de marché pour les serveurs MCP, comme Smithery. Ces plateformes sont pratiques car elles vous permettent de vous connecter à plusieurs serveurs MCP à partir d’une même interface. Cependant, vous préférerez peut-être vous connecter directement au serveur MCP d’origine afin d’éviter que vos données ne transitent par plusieurs couches échappant à votre contrôle.

Solution: optez toujours pour des serveurs MCP avec une authentification forte et évitez les solutions non fiables ou non authentifiées. N’oubliez pas non plus qu’il est généralement plus sûr de se connecter à des serveurs MCP distants directement à partir du fournisseur d’origine.

Autorisation

Les meilleurs serveurs MCP pour les entreprises fournissent des dizaines d’outils, chacun étant conçu pour accomplir une tâche spécifique. Ces outils sont exposés au LLM, qui peut alors sélectionner et utiliser le ou les plus appropriés en fonction des demandes de l’utilisateur.

Le défi réside dans le fait que certains outils traitent des données sensibles ou effectuent des opérations à fort impact qui ne doivent pas être exécutées à la légère. Il s’agit par exemple de l’accès ou de la modification des données de l’entreprise, de l’exécution d’opérations en masse qui consomment d’importantes ressources système, et d’actions similaires.

Pour cette raison, l’authentification d’un serveur MCP n’est pas suffisante. Vous avez également besoin d’une couche d’autorisation pour empêcher toute utilisation abusive des outils du serveur. Cela se fait généralement de deux manières, en fonction de ce que la plateforme prend en charge :

1. Restriction de l’accès aux outils: sélectionnez un sous-ensemble d’outils auxquels l’agent LLM peut accéder.
2. Exiger des autorisations explicites: demandez une autorisation manuelle avant d’exécuter des tâches, parfois avec un contrôle granulaire sur les outils MCP individuels.

Remarque: certaines plateformes de création d’agents IA ne prennent en charge qu’une seule de ces approches, tandis que les solutions les plus adaptées aux entreprises proposent les deux.

Par conséquent, comme l’authentification se fait au niveau des outils, les serveurs MCP d’entreprise doivent exposer les outils de manière aussi granulaire que possible. Cela simplifie le processus d’autorisation.

Solution: intégrez le serveur MCP à une plateforme de niveau entreprise qui comprend un cadre d’autorisation fiable, afin que le LLM qui alimente l’agent ne puisse pas appeler les outils exposés par le serveur sans autorisations explicites de l’utilisateur ou politiques définies par l’administrateur. De plus, privilégiez les serveurs MCP qui offrent des outils verticaux bien définis.

Évolutivité

À l’heure où nous écrivons ces lignes, MCP prend en charge deux mécanismes de transport:

• Transport STDIO: exploite les flux d’entrée/sortie standard pour permettre une communication directe entre les processus sur la même machine. Il offre des performances élevées avec une latence minimale et aucune surcharge liée au réseau.
• Transport HTTP diffusable: utilise des requêtes HTTP POST pour la messagerie client-serveur, avec SSE (Server-Sent Events) en option pour la diffusion. Ce transport prend en charge la communication à distance et remplace la méthode SSE seule, désormais obsolète. En savoir plus sur HTTP diffusable vs SSE.

En résumé, les serveurs MCP sont accessibles localement via STDIO ou à distance via HTTP diffusable. Les serveurs MCP locaux nécessitent une installation et une gestion, mais offrent une latence plus faible. Les serveurs MCP distants ne nécessitent aucune maintenance, mais introduisent une certaine latence réseau.

Le choix entre ces deux approches est un élément clé à prendre en compte dans l’intégration du MCP, car il influence la configuration du MCP dans votre agent IA. Cela a également un impact sur les exigences en matière d’évolutivité et de maintenance.

Notez que la plupart des plateformes d’IA d’entreprise, telles que Copilot Studio ou IBM watsonx, ne permettent même pas l’installation locale de MCP. Elles nécessitent donc un accès à distance aux serveurs MCP.

Solution: pour les intégrations MCP d’entreprise, il est recommandé de s’appuyer sur des serveurs MCP distants. Cela évite les frais d’installation, de configuration et de maintenance, tout en garantissant une évolutivité optimale, car le fournisseur se charge de tous les aspects opérationnels pour vous.

Conformité

Qu’ils soient exécutés localement ou accessibles à distance, les serveurs MCP tiers utilisés dans les environnements d’entreprise doivent être open source. De cette façon, vous pouvez vérifier que le serveur interagit uniquement avec les services et produits du fournisseur, sans envoyer les données de votre entreprise ailleurs.

Même dans ce cas, vous devez faire confiance au fournisseur qui expose ses services en tant qu’outils MCP. C’est pourquoi il est fondamental de choisir des fournisseurs qui respectent la conformité RGPD et la conformité CCPA, les pratiques éthiques de gestion des données, et qui détiennent des certifications telles que ISO 27001, SOC 2 Type II, CSA STAR Level 1 ou similaires.

Après tout, vos agents IA peuvent traiter des données commerciales sensibles, et vous souhaitez éviter tout accès non autorisé par des tiers en raison de pratiques non éthiques de la part du fournisseur.

Solution: lors de l’intégration de serveurs MCP tiers, privilégiez les serveurs open source provenant de fournisseurs de confiance qui respectent pleinement les réglementations en matière de confidentialité et de sécurité et suivent les meilleures pratiques du secteur.

Intégrations

La plupart des technologies de création d’agents IA, qu’il s’agisse de plateformes en ligne basées sur du code, locales ou sans code, prennent en charge les connexions MCP. Cependant, cela ne garantit pas une documentation complète. Il incombe donc à l’auteur du serveur MCP de fournir des guides d’intégration détaillés.

Une configuration incorrecte du serveur peut entraîner de graves problèmes, en particulier lorsqu’il s’agit d’authentification. Des guides visuels et des tutoriels clairs sont essentiels pour une intégration correcte, que le serveur soit pris en charge par la communauté ou développé par une entreprise.

Une bonne documentation doit aller au-delà des instructions de configuration de base. Elle doit répertorier les outils pris en charge, expliquer les mécanismes d’authentification, décrire les types de connexion disponibles (locale ou à distance) et fournir des exemples concrets d’intégrations avec des plateformes de création d’agents IA largement utilisées.

Solution: privilégiez les serveurs MCP accompagnés d’une documentation et de tutoriels complets, car une configuration correcte est primordiale pour la sécurité, la fiabilité et l’adoption transparente par l’entreprise. Envisagez également les fournisseurs qui offrent une assistance technique 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, y compris pour leurs serveurs MCP.

Alternatives au MCP pour les entreprises

Chaque outil exposé par un serveur MCP tiers se connecte généralement directement à l’API du service ou du produit correspondant du fournisseur.

Pour cette raison, afin de garantir une fiabilité de niveau entreprise, non seulement le serveur MCP distant doit être évolutif, hautement disponible et réactif en permanence, mais les API sous-jacentes doivent également répondre aux mêmes normes. C’est pourquoi il est si important de s’appuyer sur des serveurs MCP provenant de fournisseurs de confiance.

N’oubliez pas que le MCP n’est rien d’autre qu’une couche middleware qui simplifie les intégrations entre l’IA et les fonctions personnalisées, les services tiers, les bases de données et les systèmes similaires. En gros, la plupart des serveurs MCP exposent des API de manière à ce que les agents IA puissent facilement les appeler.

Il est donc possible de contourner entièrement la couche MCP. Comment ? En s’intégrant directement aux API grâce à des définitions d’outils personnalisés ! Cela est particulièrement utile pour les intégrations très spécifiques.

Ainsi, les API des services tiers constituent de véritables alternatives au MCP d’entreprise. Cette approche minimise également l’exposition à des outils inutiles, en évitant de dépendre d’un middleware qui pourrait être hors ligne. En même temps, elle nécessite des intégrations personnalisées et implique une plus grande complexité.

Bright Data Web MCP : le serveur MCP d’entreprise pour la collecte et l’interaction de données web

Les deux principales limites des agents IA d’entreprise qui les empêchent de « tout faire » sont les suivantes :

1. Connaissance limitée du monde extérieur, restreinte aux informations disponibles lors de la formation du LLM sous-jacent.
2. L’incapacité à interagir avec les pages web comme le feraient des utilisateurs humains.

Le serveur Web MCP de Bright Data remédie à ces deux limitations (et à bien d’autres) grâce à plus de 60 outils spécialisés. Plus précisément, il permet aux LLM et aux agents IA d’accéder au web, d’effectuer des recherches, d’extraire des données de pages web, de naviguer et d’interagir avec des sites web sans être bloqués.

Web MCP y parvient en se connectant aux solutions de données d’entreprise de Bright Data, dotant les LLM de la capacité à :

• Extraire n’importe quelle page web dans Markdown (un format de données idéal pour l’ingestion de données dans les agents IA).
• Effectuer des recherches sur Google, Bing, Yandex, DuckDuckGo et d’autres moteurs de recherche.
• Accéder à des flux de données structurés provenant de plus de 40 sites populaires, dont Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, TikTok, Walmart et bien d’autres.
• Interagir avec des sites web via un navigateur cloud pour effectuer des clics, des défilements et d’autres actions.

Pour plus d’informations, découvrez les plus de 60 outils Bright Data Web MCP.

Pourquoi le Web MCP de Bright Data est-il destiné aux entreprises ?

Les outils Web MCP s’intègrent directement aux services de Bright Data. Ces produits bénéficient d’une évolutivité illimitée, d’une assistance technique 24h/24 et 7j/7, d’une Résolution de CAPTCHA, d’une intégration à l’un des plus grands réseaux de Proxy au monde (plus de 150 millions d’adresses IP dans 195 pays) et de la fiabilité de la première plateforme de données web au monde.

Si vous vous demandez pourquoi le Web MCP est adapté aux entreprises, consultez le tableau ci-dessous :

Découvrez comment démarrer dans la documentation Bright Data Web MCP. Sinon, consultez les guides d’intégration suivants :

• Comment connecter Bright Data Web MCP à Copilot Studio
• Étendre les capacités de Cursor IA via Bright Data Web MCP
• CrewAI et Bright Data MCP : guide avancé sur le Scraping web
• Intégration de Claude Code à Bright Data Web MCP
• Connecter facilement les agents LangChain à Bright Data Web MCP

Et si Web MCP ne vous convenait pas ?

Pas de problème ! Vous pouvez toujours intégrer des plateformes de création d’agents IA prêtes à l’emploi directement avec les produits Bright Data via l’API.

Par exemple, vous pouvez vous connecter directement à l’API SERP dans les outils d’IA d’entreprise, comme expliqué dans ces tutoriels :

• API SERP de Bright Data dans Azure AI Foundry pour les flux de prompt alimentés par la recherche
• Donner aux agents AWS Bedrock la possibilité de rechercher sur le Web via l’API SERP de Bright Data
• Intégrer l’API SERP de Bright Data dans un agent IA dans Microsoft Copilot Studio
• Bedrock Agent dans Python via AWS CDK avec l’API SERP de Bright Data
• Intégrer l’API SERP de Bright Data dans un agent IA dans IBM watsonx

Conclusion

Dans cet article, vous avez pris conscience de l’importance des serveurs MCP pour la mise en œuvre de solutions d’IA d’entreprise. Vous avez examiné les principaux défis, passé en revue les meilleures pratiques pour les surmonter et découvert des approches alternatives.

Pour les cas d’utilisation critiques pour l’entreprise, les outils Web MCP de Bright Data sont idéaux. Leurs plus de 60 outils offrent l’évolutivité, la sécurité et la fiabilité requises pour les solutions MCP d’entreprise.

Pour créer des agents et des flux de travail IA avancés, explorez la gamme complète de produits et services disponibles dans l’écosystème IA de Bright Data.

Créez dès aujourd’hui un compte Bright Data gratuit et commencez à tester nos outils de données web prêts pour l’IA !