MCP

MCP en bref

Le Model Context Protocol, abrégé MCP, est un protocole conçu pour permettre à une intelligence artificielle de comprendre, exploiter et interagir avec une structure de données métier. Il s’agit d’un pont entre des systèmes organisés (comme un CMS, une API ou une base de données) et des IA génératives comme Claude. Grâce au MCP, l’intelligence artificielle accède à une description explicite des objets, de leurs propriétés, de leurs types et des actions possibles, ce qui lui permet d’agir avec pertinence, de proposer du contenu structuré ou de répondre avec exactitude aux requêtes formulées en langage naturel. Le MCP rend donc l’IA « context-aware », c’est-à-dire capable de s’adapter à l’environnement technique dans lequel elle opère.

Qu’est-ce que le Model Context Protocol ?

Le Model Context Protocol est un protocole déclaratif, pensé pour décrire la structure d’un système de manière lisible par une intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’un langage de programmation ni d’une API en soi, mais d’un format qui expose la logique métier d’une application. En décrivant les modèles, leurs propriétés, leurs relations et les règles d’usage, le MCP permet à l’IA de comprendre précisément les possibilités offertes par une interface, une base de données ou un backend. Ce protocole évite les approximations et renforce l’utilité des IA dans les outils professionnels ou les produits digitaux complexes.

Dans un environnement comme Webflow, par exemple, le MCP permettrait à une IA de générer ou modifier des contenus dans le CMS tout en respectant les contraintes du modèle (ex. : un champ obligatoire, un format d’URL, une référence à une autre collection…). Dans un outil no-code comme Airtable, le MCP permettrait à l’IA de proposer des filtres intelligents, de structurer les données en fonction de leur typage, ou même de compléter automatiquement certaines colonnes selon les cas d’usage. L’idée centrale est de ne plus travailler à l’aveugle : l’IA connaît la structure métier, et peut donc apporter une vraie valeur.

Pourquoi utiliser le MCP dans un projet digital ou no-code ?

Le MCP devient rapidement indispensable lorsqu’on souhaite connecter une IA à des interfaces complexes, comme des dashboards, des outils métiers ou des CMS. En tant que protocole de description, il joue le rôle d’interprète entre l’intelligence artificielle et le système métier. Plutôt que d’avoir à rédiger des prompts complexes ou à coder des intégrations sur mesure, l’utilisateur peut simplement exposer un MCP décrivant ses objets métiers (pages, utilisateurs, fiches produits, etc.), et l’IA se charge d’interagir intelligemment avec cette structure.

Cela ouvre des perspectives concrètes dans de nombreux outils :

Fonctionnement du MCP : modèle, contexte, protocole

Le fonctionnement du MCP repose sur trois dimensions complémentaires. Le Model décrit les objets manipulables (comme une collection “Articles” avec ses champs : titre, image, contenu, catégorie…). Le Context indique l’intention de l’utilisateur (rédiger un article, mettre à jour une fiche, générer une landing page…). Et enfin, le Protocol désigne le format de dialogue utilisé entre l’IA et le système (par exemple, des requêtes structurées, des réponses validées ou des suggestions éditoriales). Le MCP joue donc un rôle de standard : il formalise la manière dont une IA peut comprendre ton environnement technique et s’y adapter, sans que tu aies besoin de créer une couche d’abstraction complexe.

Cas concret d’application avec Claude et Webflow

Imaginons que tu as une collection CMS dans Webflow nommée “Fiches Produit”, avec les champs suivants : titre, image principale, description courte, prix, catégorie, slug. En exposant cette structure à Claude via un MCP, l’IA est désormais capable de te proposer une fiche complète en suivant le format exact attendu. Elle peut aussi détecter les champs manquants, suggérer une réécriture SEO, ou encore créer des déclinaisons automatiques selon une catégorie donnée. Le même raisonnement s’applique à Notion, à une base Airtable ou à une API métier : une fois que l’IA connaît la structure, elle peut raisonner et agir efficacement.

Pourquoi le MCP change la donne

Le MCP est une brique essentielle pour intégrer intelligemment l’intelligence artificielle dans les outils de production web, design ou data. Il n’est pas seulement une commodité technique, mais une révolution dans la manière dont les machines interprètent le contexte. À la différence d’un simple système de tags ou de prompts, le MCP introduit une notion de structure explicite, lisible, et exploitable sans ambiguïté. Cela permet de concevoir des assistants IA vraiment utiles, car ancrés dans la réalité de ton produit ou de ton back-office. Ce n’est plus une IA générique, mais une IA spécialisée, instruite de ta logique métier.

Limitations et bonnes pratiques

Le MCP ne remplace pas un backend ni une API complète : il en est la documentation dynamique. Sa qualité dépend de celle du modèle fourni. Il est recommandé d’avoir des noms de champs clairs, une typologie propre, et une granularité raisonnable. Plus le modèle est bien pensé, plus l’IA pourra en tirer parti. Il est aussi conseillé d’associer au MCP une logique de contrôle d’accès, pour éviter que l’IA n’ait accès à des objets ou actions sensibles. Enfin, il faut tester régulièrement les réponses produites à partir du MCP pour valider leur cohérence métier.

Conclusion

Le Model Context Protocol est en passe de devenir un standard dans l’écosystème des IA productives. Il permet d’intégrer rapidement et proprement une intelligence artificielle dans n’importe quel environnement structuré, sans surcoût technique ni approximation. En offrant à l’IA une lecture claire de la logique métier, le MCP ouvre la voie à des assistants vraiment utiles, capables de créer, conseiller, analyser et interagir avec efficacité. Pour les designers, les développeurs et les entrepreneurs du web, c’est un levier puissant pour automatiser, enrichir et professionnaliser leur production.