MCP et API : L'avenir de l'intégration d'entreprise

Dans le paysage des entreprises hyperconnectées, l'intégration transparente des systèmes d'entreprise est essentielle pour offrir des expériences exceptionnelles aux clients et aux employés. 

Alors que les API ont longtemps servi d'épine dorsale à l'interopérabilité (permettant un échange de données fiable et sans état), le protocole MCP (Model Context Protocol) introduit des les workflows contextuels et adaptatifs qui préservent la continuité des interactions complexes. 

Loin d'être concurrents, les API et les MCP sont complémentaires: 

• Les API fournissent la base transactionnelle
• MCP orchestre des capacités personnalisées en plusieurs étapes

Ensemble, ils permettent aux entreprises de moderniser leurs systèmes, de rationaliser leurs opérations et de proposer des expériences intelligentes et riches en contexte à grande échelle.

Qu'est-ce qu'une API ?

Une interface de programmation d'application (API) est une méthode standard bien définie qui permet aux systèmes logiciels de communiquer de manière transparente. En fournissant un ensemble normalisé de règles pour les demandes et les réponses, les API permettent aux développeurs d'accéder aux données ou aux fonctionnalités d'autres systèmes sans avoir besoin de comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes. 

Au fil des décennies, les API sont devenues l'épine dorsale de l'infrastructure numérique moderne, alimentant tout, des transactions de commerce électronique aux intégrations de médias sociaux, en passant par les services cloud et l'analyse en temps réel. Leur conception sans état garantit que chaque requête est rapide, prévisible et fiable, ce qui fait des API la solution de choix pour les opérations transactionnelles qui exigent de la cohérence.

Les API permettent également aux entreprises de connecter des systèmes disparates en un écosystème cohérent. Qu'il s'agisse d'intégrer des bases de données existantes, des outils SaaS tiers ou des microservices, les API constituent une technique universelle qui permet aux données et aux fonctionnalités de circuler efficacement. 

Cette capacité à normaliser l'accès, à automatiser les processus et à évoluer de manière fiable a rendu les API indispensables pour stimuler l'innovation, accélérer la transformation numérique et permettre les expériences transparentes dont les utilisateurs et les entreprises ont besoin.

Où les API excellent-elles ?

Les API restent indispensables en raison de leur simplicité, de leur maturité et de leur universalité. C'est dans ces domaines spécifiques qu'elles fonctionnent le mieux :

• Opérations transactionnelles et sans état : Les API prospèrent dans les scénarios où une seule demande produit une réponse complète et prévisible, comme les paiements, les vérifications de stocks ou la récupération de données.
• Intégrations tierces et publiques : Les API relient les entreprises à des services mondiaux tels que les passerelles de paiement, les fournisseurs de services d'expédition et les outils SaaS.
• Microservices et architectures modulaires : Les API permettent de créer des systèmes évolutifs à couplage lâche, dans lesquels des services indépendants communiquent efficacement.
• Accès aux données et interopérabilité : Les API normalisent l'accès à des systèmes disparates, qu'il s'agisse de bases de données existantes ou de plateformes cloud .
• Écosystème et maturité : Les outils, les cadres de gouvernance et les solutions de surveillance offrent aux entreprises une fiabilité éprouvée.

Outre les API brutes, l'intégration des API dans des connecteurs tels que les SnapLogic Snaps facilite leur utilisation. Elle fait abstraction d'une grande partie de la complexité tout en préservant les paramètres de personnalisation. Associée à une interface de type "glisser-déposer", la création de pipelines et d'intégrations devient plus rapide. 

En bref, les API et les connecteurs associés constituent une base universelle, fiable et évolutive pour la connectivité des entreprises. 

Le protocole de contexte de modèle (MCP) : découverte dynamique pour l'ère agentique

Demandez à n'importe quel développeur d'intégration travaillant avec de grands modèles de langage (LLM) et il vous dira que la partie la plus difficile n'est pas de former le modèle, mais de le connecter. Chaque nouvelle source de données, API ou outil nécessite un code et une configuration personnalisés. Au fur et à mesure que les systèmes d'IA se développent, cette complexité s'accroît rapidement.

C'est là qu'intervient le Model Context Protocol (MCP), une nouvelle norme ouverte conçue pour rendre l'interopérabilité entre l'IA et les outils dynamique, conversationnelle et automatique.

Traditionnellement, les développeurs passent des heures (ou des jours) à élaborer un "code de collage" personnalisé pour que les modèles puissent communiquer avec les systèmes de l'entreprise. Chaque connexion doit définir ses propres entrées, sorties et contexte. MCP remplace cette approche fragile par une découverte dynamique des capacités. Au lieu de devoir savoir à l'avance comment communiquer avec un outil, un agent d'intelligence artificielle peut simplement le demander :

"Que pouvez-vous faire ?"
"Comment puis-je vous utiliser ?"

Cette conversation bidirectionnelle permet au LLM et à l'outil d'établir automatiquement la manière dont ils travailleront ensemble, sans nécessiter de câblage manuel de l'API.

Le résultat ? Des systèmes d'IA capables de trouver, de comprendre et d'utiliser avec souplesse les services et les données de l'entreprise au fur et à mesure de leur évolution.

Comment fonctionne le programme MCP

Le MCP crée une couche de communication normalisée entre les modèles d'IA et les outils qu'ils utilisent. Une fois la connexion établie, le MCP sait immédiatement ce que fait l'outil et comment l'appeler, y compris toutes les capacités, tous les paramètres et tous les détails des ressources.

Sous le capot, MCP gère automatiquement :

• Configuration des sessions et gestion du cycle de vie
• Découverte des capacités et des ressources
• Description de l'outil et métadonnées
• Gestion des messages et des notifications
• Canaux de communication et formulation des messages
• Gestion des autorisations et des connexions

Cette abstraction réduit considérablement la complexité pour les développeurs. Au lieu de coder des intégrations en dur, ils peuvent se concentrer sur l'orchestration et l'innovation de haut niveau. Vous souhaitez remplacer un service par un autre ? Il suffit de remplacer le point de terminaison MCP. Aucun remaniement n'est nécessaire.

Quels sont les avantages du MCP pour l'IA ?

Chez SnapLogic, nous considérons le MCP comme un catalyseur fondamental de l'intégration agentique, où les agents d'IA conçoivent, construisent et gèrent en permanence des intégrations pour le compte de l'entreprise.

MCP fournit le langage commun dont ces agents ont besoin pour fonctionner de manière transparente à travers les outils, les API et les systèmes de données. Il les aide à découvrir et à utiliser dynamiquement les capacités en temps réel, ce qui accélère la modernisation et réduit le coût de la connectivité.

C'est ainsi que l'entreprise devient véritablement prête pour l'IA : avec des systèmes qui non seulement s'intègrent, mais qui comprennent comment s'intégrer.

Voici quelques avantages de l'utilisation de MCP pour l'IA :

• Développement accéléré du LLM et de l'utilisation des outils (communication dynamique des capacités)
• Simplification de la sélection et du remplacement des outils de maintenance (pas de code de collage personnalisé)
• Entrées et sorties optimisées pour les LLM 
• Les LLM fonctionnent bien dans les situations où ils orchestrent des les workflows et des demandes dynamiques. 

Pour les entreprises ayant des les workflows automatisés, des silos de données et des processus métier critiques, il est plus facile de faire apparaître ces entités. 

Prenons l'exemple d'un produit de données personnalisé qui comprend les participants à un webinar. Une plateforme iPaaS pourrait modifier le workflow et l'exposer en tant que serveur MCP où un LLM peut mieux interagir et exploiter ces données. Un utilisateur pourrait simplement demander : "Quels sont les participants au webinar qui ont déjà suivi une démonstration ou qui se sont inscrits pour une démonstration ? Créez deux listes, l'une pour les clients et l'autre pour les prospects".

C'est beaucoup plus facile que d'exécuter plusieurs rapports sur plusieurs bases de données pour obtenir les mêmes réponses.

L'avenir de l'intégration passe par la conversation

Le MCP représente une étape vers l'intégration auto-adaptative. À mesure que les agents d'intelligence artificielle deviennent plus performants, ils s'appuieront sur des protocoles tels que le MCP pour naviguer dans des paysages d'entreprise de plus en plus complexes sans intervention humaine.

Au lieu de coder des connecteurs et de maintenir des API fragiles, les équipes d'intégration guideront les systèmes d'IA avec du contexte et des politiques, tandis que les agents se chargeront de la découverte et de l'exécution. Pour les développeurs et les responsables informatiques, cela signifie qu'ils passeront moins de temps à gérer les connexions et plus de temps à créer de la valeur.

L'avenir de l'intégration n'est pas statique. Il est conversationnel, intelligent et agentique. Et MCP est le protocole qui permet de le concrétiser.

Comment le MCP et les API fonctionnent-ils ensemble ?

La véritable puissance de l'intégration d'entreprise apparaît lorsque les API et les MCP fonctionnent ensemble. Les API s'exécutent avec précision et cohérence, ce qui signifie que les opérations transactionnelles telles que l'extraction de données, la mise à jour d'enregistrements ou la fourniture de services sont prévisibles. Les MCP apportent la capacité de réflexion, de compréhension et de prise de décision.  

Le MCP est le système de communication qui réunit le tout. Une analogie serait le corps humain, en particulier le cerveau (LLM), les muscles (API) et le système nerveux (MCP). Ils travaillent tous ensemble à la réalisation d'un objectif commun. Lorsque vous devez marcher, le cerveau sélectionne le bon ensemble d'outils (muscles des jambes, des pieds et des bras) et envoie les commandes (système nerveux) pour le faire.  

Un exemple de marketing

Reprenons notre exemple de webinar , mais incluons la liste des participants, les journaux de discussion et les données des questions-réponses qui alimentent un agent d'intelligence artificielle. Au lieu d'envoyer des courriels de suivi génériques, l'équipe marketing souhaite envoyer des courriels individuels, mais avec la personnalisation unique suivante :

• Contenu personnalisé basé sur le sentiment émotionnel d'un participant, son niveau d'engagement, les questions posées et les interactions avec le public et les présentateurs.
• Inclure 3 à 5 ressources (sur un catalogue de plus de 300 ressources) en fonction de la fonction du participant, de la verticalité de l'entreprise, des questions posées et des commentaires formulés au cours de l'événement.
• Recommandation d'événements locaux ou virtuels susceptibles de les intéresser, sur la base de leurs inscriptions antérieures à des événements et des actifs qu'ils ont consultés.  

Un LLM dans un workflow pourrait être invité à sélectionner les actifs les plus pertinents dans le catalogue. Pour ce faire, le LLM pourrait se connecter à une base de données commerciale à l'aide d'API pour récupérer l'enregistrement du profil marketing d'un utilisateur. Ce profil comprendrait des éléments tels que les actifs qu'ils ont consultés, les événements auxquels ils ont participé et d'autres activités d'engagement (questions et interactions par chat). 

Sur la base du profil de l'individu et d'une invite bien conçue, le LLM pourrait alors sélectionner un outil (serveur MCP qui s'interface avec le référentiel d'actifs) pour sélectionner les actifs pertinents à envoyer. Le LLM aurait une série de requêtes dynamiques dans l'outil, demandant :

• Métadonnées des actifs du référentiel
• Récupération d'une liste globale de biens possibles
• Présélectionner les actifs sur la base d'attributs communs (popularité, verticalité, âge, taux d'ouverture, etc.)
• Affiner la liste des actifs pertinents sur la base de questions et de commentaires personnels

Une fois les actifs de marketing nurture déterminés, les étapes supplémentaires (telles que la sélection des événements, l'élaboration d'un courrier électronique personnalisé et son envoi) pourraient toutes être réalisées grâce à une combinaison d'API ou d'interactions avec d'autres serveurs MCP. 

Comment mettre en place l'automatisation nécessaire

Pour mettre en place cette automatisation, un processus en plusieurs étapes doit être élaboré.

• Nettoyer, transformer et charger les données dans les bases de données nécessaires.
• Exposer les bases de données en tant que produits de données personnalisés
• Exploiter les agents d'IA et les les workflows
• Mettre à jour les systèmes en fonction de l'état de la situation
• Notifier les parties prenantes nécessaires
• Rédiger et envoyer des communications

Ces étapes du processus sont mises en œuvre sous la forme de différents pipelines, d'actions, d'extractions et d'extractions de données, ainsi que de points de décision et de logique d'entreprise. Si cela ressemble à une plateforme intégration (iPaaS), vous avez raison. 

Cela nécessite une plateforme intégration comme SnapLogic qui peut construire des pipelines, manipuler des données, créer et exposer des produits de données, créer et exploiter des serveurs MCP, et créer des API gérées dont les serveurs MCP ont besoin pour fonctionner. 

Parfois, ces pipelines doivent être exposés en tant qu'API, ce que fait SnapLogic, et d'autres fois, plusieurs pipelines et flux doivent être exposés en tant que serveur MCP, ce que fait également SnapLogic.

FAQ : MCP et API 

Voici quelques pistes de réflexion supplémentaires : 

Le MCP et les API sont complémentaires 

Le débat ne porte pas vraiment sur l'opposition entre les API et les MCP, mais sur la façon de les utiliser ensemble pour créer la prochaine génération d'expériences numériques. Il s'agit de savoir comment les utiliser ensemble pour construire la prochaine génération d'expériences numériques. Les API constituent la base transactionnelle. Elles sont fiables, évolutives et universellement comprises, tandis que le MCP s'appuie sur ces bases, en tissant ces transactions dans des parcours intelligents, avec état, qui s'adaptent aux besoins de l'utilisateur et au contexte de l'entreprise. 

Les deux sont nécessaires, et la création rapide d'automatisations est simplifiée par l'utilisation d'une plateforme automatisation unifiée qui comprend la création de serveurs MCP, la gestion d'API et l'utilisation agnostique de LLM, tout en fournissant un accès aux données d'entreprise prêtes pour l'IA.

Principaux enseignements pour les entreprises du MCP et des API :

• Envelopper et exposer les processus et les pipelines pour améliorer l'accès dans l'ensemble de l'entreprise
• Une plus grande facilité d'utilisation des informations, contribuant à éliminer les silos de données, rendant les données disponibles
• Modularité de vos produits de données personnalisés, permettant une plus grande flexibilité
• Des informations commerciales plus rapides pour la prise de décision

Pour en savoir plus sur la création de serveurs MCP sur SnapLogic, consultez l'article du blog technique MCP ou l'enregistrement de ce Webinar MCP, disponible à la demande.