MCP vs API : quelles différences ?

Quand l’IA apprend à parler aux machines

Les API connectent les machines. Le MCP connecte l’intelligence aux machines.

Depuis des décennies maintenant, les API (Application Programming Interfaces) sont le langage universel des systèmes informatiques. Elles permettent aux applications de dialoguer, d’échanger des données, d’exécuter des actions à distance : elles sont au cœur de l’architecture moderne, du cloud aux microservices.

Aujourd’hui, une nouvelle couche fait son apparition : le Model Context Protocol (MCP). Porté par des acteurs majeurs de l’intelligence artificielle comme OpenAI et Anthropic, ce protocole change la donne en permettant aux modèles d’intelligence artificielle d’interagir de manière sécurisée et structurée avec les outils et systèmes réels.

Mais alors, quelle est vraiment la différence entre une API et le MCP ? Et surtout, pourquoi ce nouveau standard est-il essentiel pour les organisations qui intègrent l’IA dans leurs processus métiers ?

API : le socle de la communication entre logiciels

Une interface pensée pour les développeurs

Une API, c’est un ensemble de règles qui permet à un programme d’en interroger un autre. On peut la comparer à un serveur dans un restaurant : vous passez commande, la cuisine prépare le plat, et le serveur vous apporte le résultat. Vous n’entrez jamais en cuisine, mais vous obtenez ce que vous avez demandé.

Exemple concret. Pour récupérer les informations publiques d’un utilisateur GitHub, un développeur effectue une requête HTTP simple :

GET https://api.github.com/users/username

Le serveur renvoie une réponse structurée en JSON :

{
  "login": "john",
  "id": 12345,
  "followers": 120,
  "repos": 42
}

Un outil pour les humains

Les API sont construites pour des développeurs capables de comprendre les spécifications, de gérer l’authentification, de formater les requêtes et de traiter les erreurs. Elles supposent une compréhension technique du système sous-jacent et une capacité à écrire du code pour les exploiter.

MCP : le protocole pensé pour les modèles d’IA

Une couche d’abstraction sécurisée

Le Model Context Protocol (MCP) répond à un besoin nouveau : permettre aux modèles d’intelligence artificielle d’utiliser des outils et d’accéder à des données externes, sans pour autant leur donner un accès direct et dangereux aux systèmes.

Un modèle d’IA ne peut pas, par lui-même, effectuer des requêtes réseau, manipuler des clés API ou exécuter du code. Il génère du texte en prédisant la suite la plus probable d’une conversation. Si vous lui demandez « Donne-moi la météo à Paris », il peut générer une réponse plausible… mais il ne va pas réellement interroger un service météo.

C’est là qu’intervient le MCP. Il agit comme un pont sécurisé entre le modèle et le monde réel, en exposant un ensemble d’outils que l’IA peut appeler de manière contrôlée.

Exemple : un serveur MCP en action

Imaginons un serveur MCP simple en Python qui expose un outil pour récupérer les dépôts GitHub d’un utilisateur :

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests

mcp = FastMCP(name="github-tools")

@mcp.tool()
def get_repos(username: str):
    """Récupère les dépôts publics d'un utilisateur"""
    url = f"https://api.github.com/users/{username}/repos"
    return requests.get(url).json()

mcp.run()

Le modèle d’IA connecté à ce serveur peut désormais demander : « Appelle get_repos pour l’utilisateur john ». Le serveur exécute la fonction, interroge l’API GitHub, et retourne les données au modèle.

Le modèle ne voit ni l’URL, ni les tokens, ni le code. Il utilise simplement un outil défini, documenté et sécurisé.

Pourquoi MCP ne remplace pas les API

Une surcouche, pas un concurrent

Le MCP ne vient pas remplacer les API. Il se positionne au-dessus d’elles, comme une couche d’orchestration et de sécurité pensée pour l’IA.

Les API restent nécessaires pour fournir les données et les services. Mais le MCP encapsule ces appels dans des « outils » sécurisés, contrôlés et documentés automatiquement pour les modèles.

La différence conceptuelle

  • API : exposent des endpoints (ex. /users, /weather) pour des développeurs capables de comprendre les spécifications techniques.
  • MCP : expose des capacités (ex. get_user_info, get_weather) sous forme de fonctions typées que l’IA peut découvrir et utiliser de manière autonome.

Les avantages du MCP pour les entreprises

  1. Sécurité renforcée : L’IA n’a jamais accès aux clés API, aux URLs sensibles ou au code d’exécution. Tout passe par des outils validés.
  2. Traçabilité et gouvernance : Chaque appel d’outil peut être loggé, audité, et limité selon des règles métiers (quotas, filtres, validations).
  3. Standardisation multi-modèles : Un serveur MCP compatible avec GPT peut aussi fonctionner avec Claude ou tout autre modèle supportant le protocole. C’est une couche d’interopérabilité.
  4. Découverte automatique : Le modèle peut demander la liste des outils disponibles avec leur documentation. Pas besoin de prompt engineering complexe ou de documentation externe.

Enjeux pour les professionnels de l’IT

Un changement d’architecture et de mentalité

L’arrivée du MCP impose une réflexion stratégique pour les organisations qui déploient des solutions d’IA :

  • Architecture : Faut-il exposer nos systèmes via des serveurs MCP internes ? Comment isoler ces couches du reste de l’infrastructure ?
  • Sécurité : Quelles règles de validation et de filtrage mettre en place pour chaque outil exposé ?
  • Gouvernance : Comment auditer et contrôler les actions réalisées par un modèle via MCP ?

Le MCP permet de déployer l’IA dans des environnements privés, derrière un firewall, sans exposition directe des APIs sensibles. C’est un atout majeur pour les secteurs régulés (finance, santé, administration).

Se préparer dès maintenant

Pour la DSI, il est essentiel de :

  • Former les collaborateurs IT aux nouveaux standards comme le MCP, pour comprendre leurs implications techniques et organisationnelles.
  • Expérimenter avec des serveurs MCP sur des cas d’usage pilotes (automatisation, recherche d’informations, orchestration d’outils).
  • Anticiper les évolutions de vos architectures pour intégrer ces nouvelles couches d’interaction entre IA et systèmes métiers.

Conclusion : vers une IA intégrée et maîtrisée

Les API ont permis aux machines de se parler. Le MCP va plus loin : il permet à l’intelligence artificielle de s’intégrer dans l’écosystème informatique de manière sécurisée, structurée et contrôlable.

Pour les organisations, c’est une opportunité de tirer parti de l’IA sans sacrifier la sécurité ni la gouvernance. Mais c’est aussi un défi : celui de repenser les architectures, de former les équipes, et d’adopter les bonnes pratiques dès maintenant.

Chez Sparks, nous accompagnons les équipes IT dans leur montée en compétences sur les technologies qui transforment les métiers du numérique, et au-delà.

À retenir :
✅ Les API connectent les logiciels entre eux.
✅ Le MCP connecte l’IA aux systèmes de manière sécurisée.
✅ MCP ne remplace pas les API, il les encapsule pour les rendre utilisables par les modèles.
✅ Pour les DSI : une opportunité de maîtriser l’intégration de l’IA dans l’entreprise.