Vous avez bricolé des API, manipulé des bots Slack et supplié ChatGPT de se comporter comme un coéquipier.
Mais sans contexte réel, l'IA ne fait que deviner. Elle ne fonctionne plus lorsque vos outils changent et hallucine lorsque vos données ne sont pas clairement mapper ou accessibles.
Le protocole de contexte de modèle (MCP) change la donne. Il crée un langage de partage entre votre modèle et votre pile : structuré, contextuel et évolutif. Le MCP vous permet de cesser de commercialiser une IA qui agit de manière intelligente et de commencer à développer une IA qui est intelligente.
Dans cet article, nous allons comprendre en détail le MCP et comment le mettre en œuvre. De plus, nous explorerons comment ClickUp peut servir d'alternative aux protocoles MCP. C'est parti ! 🤖
Qu'est-ce qu'un protocole de contexte de modèle ?
Le protocole de contexte de modèle est un cadre ou une ligne directrice utilisé pour définir, structurer et communiquer les éléments clés/le contexte (invites, historique des discussions, états des outils, métadonnées utilisateur, etc.) aux grands modèles linguistiques (LLM).
Il décrit les facteurs externes qui influencent le modèle, tels que :
- Qui utilisera le modèle (parties prenantes)
- Pourquoi le modèle est-il créé (objet) ?
- Où et comment il sera appliqué (cas d'utilisation, environnements)
- Quelles sont les contraintes existantes (techniques, éthiques, temporelles, etc.) ?
- Quelles hypothèses sont faites concernant le contexte réel ?
En termes simples, cela définit l'étape pour que le modèle fonctionne efficacement et garantit qu'il est techniquement fiable, pertinent et utilisable dans le scénario pour lequel il a été conçu.
Les principaux composants du MCP sont les suivants :
- Critères de validation : Décrit comment le modèle sera testé ou évalué en termes de précision et d'utilité
- Objectif : Indique clairement ce que le modèle est censé représenter ou résoudre
- Portée : définit les limites du modèle, par exemple ce qui est inclus et ce qui est exclu
- Concepts et variables clés : identifie les principaux composants, entités ou variables pris en charge par le modèle
- Relations et hypothèses : explique comment les concepts interagissent et quelles hypothèses sous-tendent le modèle
- Structure : décrit la mise en forme du modèle (par exemple, diagramme, équations mathématiques, simulations)
MCP vs LangChain
LangChain est un framework convivial pour les développeurs qui permet de créer des applications utilisant des agents LLM. Le MCP, quant à lui, est un protocole qui normalise la manière dont le contexte est transmis aux modèles à travers les systèmes.
LangChain vous aide à créer, et MCP aide les systèmes à communiquer entre eux. Comprenons mieux la différence entre les deux.
| Fonctionnalité | LangChain | Modèles MCP |
| Focus | Développement d'applications avec les LLM | Normalisation du contexte LLM et des interactions entre les outils |
| Outils | Chaînes, agents, mémoire, récupérateurs | Protocole permettant aux LLM d'accéder aux outils, aux données et au contexte |
| Évolutivité | Modulaire, évolutif grâce à ses composants | Conçu pour les déploiements à grande échelle et multi-agents |
| Cas d'utilisation | Chatbots, systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG), automatisation des tâches | Orchestration IA entreprise, systèmes multimodèles |
| Interopérabilité | Limite aux outils de l'écosystème | Élevé, permet de changer de modèle et d'outil |
*vous souhaitez voir à quoi ressemblent les automatisations basées sur le MCP dans la pratique ?
Consultez le guide ClickUp sur l'automatisation des flux de travail par l'IA, qui montre comment différentes équipes, du marketing à l'ingénierie, mettent en place des flux de travail dynamiques et complexes qui reflètent les atouts du protocole de contexte de modèle en matière d'interaction en temps réel.
MCP vs RAG
Le RAG et le MCP améliorent tous deux les LLM grâce à des connaissances externes, mais diffèrent en termes de timing et d'interaction.
Alors que le RAG récupère les informations avant que le modèle ne génère une réponse, le MCP permet au modèle de demander des données ou de déclencher des outils pendant la génération via une interface standardisée. Comparons les deux.
| Fonctionnalité | RAG | MCP |
| Focus | Récupération de l'information pertinente pour la génération de réponses | Interaction en temps réel entre les outils et les données pendant le processus |
| Mécanisme | Récupère d'abord les données externes, puis génère | Demande de contexte pendant la génération |
| Idéal pour | Bases de connaissances statiques ou semi-structurées, systèmes d'assurance qualité | Outils en temps réel, API, bases de données intégrées aux outils |
| Limite | Limite par le moment de la récupération et la fenêtre contextuelle | Latence due aux sauts de protocole |
| Intégration | Oui, les résultats RAG peuvent être intégrés dans les couches contextuelles MCP | Oui, il peut intégrer RAG dans MCP pour des flux plus riches |
Si vous développez un système hybride RAG + MCP, commencez par un système de gestion des connaissances propre au sein de ClickUp.
Vous pouvez appliquer le modèle de base de connaissances de ClickUp pour organiser votre contenu de manière cohérente. Cela aide vos agents IA à extraire des informations précises et à jour sans avoir à fouiller dans un fouillis d'informations.
MCP vs agents IA
Alors que le MCP est l'interface, divers types d'agents IA agissent en tant qu'acteurs.
Les modèles MCP normalisent la manière dont les agents accèdent aux outils, aux données et au contexte, agissant comme un connecteur universel. Les agents IA utilisent cet accès pour prendre des décisions, effectuer des tâches et agir de manière autonome.
| Fonctionnalité | MCP | Agents IA |
| Rôle | Interface standard pour l'accès aux outils/données | Systèmes autonomes qui exécutent des tâches |
| Fonction | Sert de pont entre les modèles et les systèmes externes | Utilise les serveurs MCP pour accéder au contexte, aux outils et prendre des décisions |
| Cas d'utilisation | Connexion des systèmes d'IA, des bases de données, des API et des calculateurs | Écrire du code, résumer des données, gérer des flux de travail |
| Dépendance | Couche de protocole indépendante | S'appuie souvent sur le MCP pour un accès dynamique aux outils |
| Relation | Permet une fonction contextuelle | Exécute des tâches à l'aide du contexte et des capacités fournis par le MCP |
❗️À quoi ressemble un agent IA qui comprend tout votre travail ? Découvrez-le ici. 👇🏼
⚙️ Bonus : Vous avez besoin d'aide pour déterminer quand utiliser RAG, MCP ou une combinaison des deux ? Cette comparaison approfondie entre RAG, MCP et les agents IA vous explique tout à l'aide de schémas et d'exemples.
Pourquoi le contexte est-il important dans les modèles /IA ?
Pour les systèmes d'IA modernes, le contexte est fondamental. Le contexte permet aux modèles d'IA générative d'interpréter l'intention de l'utilisateur, de clarifier les entrées et de fournir des résultats qui sont précis, pertinents et exploitables. Sans cela, les modèles hallucinent, comprennent mal les invites, et génèrent des résultats peu fiables.
Dans le monde réel, le contexte provient de diverses sources : enregistrements CRM, historiques Git, journaux de discuter, sorties API, etc.
Avant le MCP, l'intégration de ces données dans les flux de travail de l'IA impliquait l'écriture de connecteurs personnalisés pour chaque système [une approche fragmentée, sujette aux erreurs et non évolutive].
Le MCP résout ce problème en permettant aux modèles d'IA d'accéder de manière structurée et lisible par machine aux informations contextuelles, qu'il s'agisse de l'historique des saisies de l'utilisateur, d'extraits de code, de données d'entreprise ou de fonctionnalités d'outils.
Cet accès standardisé est essentiel pour le raisonnement agentique, car il permet aux agents IA de planifier et d'agir intelligemment à l'aide de données pertinentes en temps réel.
De plus, lorsque le contexte est partagé efficacement, les performances de l'IA s'améliorent à tous les niveaux :
- Réponses plus pertinentes dans les tâches linguistiques, de code, et multimodales
- Moins d'hallucinations et d'erreurs, grâce à l'ancrage des données en temps réel
- Meilleure mémoire et meilleur flux dans les discussions longues ou les tâches complexes
- Intégration simplifiée avec les outils, les agents pouvant réutiliser les données et les actions via des interfaces standard
Voici un exemple illustrant comment l'IA de ClickUp comble ce manque de contexte, sans que vous ayez à vous occuper des workflows MCP complexes ou du code. Nous nous en chargeons !
💡 Conseil de pro : pour approfondir vos connaissances, apprenez à utiliser les agents basés sur la connaissance dans l'IA pour récupérer et utiliser des données dynamiques.
Comment le protocole de contexte de modèle travaille-t-il ?
Le MCP suit une architecture client-serveur, dans laquelle les applications d'IA (clients) demandent des outils, des données ou des actions à des systèmes externes (serveurs). Voici une description détaillée du fonctionnement du MCP dans la pratique. ⚒️
🧩 Établissement de la connexion
Lorsqu'une application d'IA (comme Claude ou Cursor) démarte, elle initialise les clients MCP qui se connectent à un ou plusieurs serveurs MCP. Ces évènements envoyés par le serveur peuvent représenter n'importe quoi, depuis une API météo jusqu'à des outils internes tels que des systèmes CRM.
🧠 Anecdote : Certains serveurs MCP permettent aux agents de lire les soldes de jetons, de vérifier les NFT ou même de déclencher des contrats intelligents sur plus de 30 réseaux blockchain.
👀 Découvrez les outils et les fonctionnalités
Une fois la connexion établie, le client effectue une découverte des capacités, en demandant à chaque serveur : Quels outils, ressources ou invites êtes-vous le fournisseur, prestataire ?
Le serveur répond avec une liste de ses capacités, qui est enregistrée et mise à la disposition du modèle d'IA pour qu'il puisse l'utiliser en cas de besoin.
📮 ClickUp Insight : 13 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage souhaitent utiliser l'IA pour prendre des décisions difficiles et résoudre des problèmes complexes. Cependant, seules 28 % d'entre elles déclarent utiliser régulièrement l'IA dans leur travail.
Une raison possible : les préoccupations en matière de sécurité ! Les utilisateurs peuvent ne pas vouloir partager des données sensibles relatives à la prise de décision avec une IA externe. ClickUp résout ce problème en intégrant la résolution de problèmes basée sur l'IA directement dans votre environnement de travail sécurisé. Des normes SOC 2 aux normes ISO, ClickUp est conforme aux normes de sécurité des données les plus strictes et vous aide à utiliser en toute sécurité la technologie d'IA générative dans votre environnement de travail.
🧠 Identifier le besoin d'un contexte externe
Lorsqu'un utilisateur saisit une requête (par exemple, « Quel temps fait-il à Chicago ? »), le modèle d'IA analyse la requête et se rend compte qu'il a besoin de données externes en temps réel qui ne sont pas disponibles dans son ensemble d'apprentissage.
Le modèle sélectionne un outil adapté parmi les capacités MCP disponibles, comme un service météo, et le client prépare une requête pour ce serveur.
🔍 Le saviez-vous ? Le MCP s'inspire du protocole LSP (Language Server Protocol) et étend ce concept aux flux de travail IA autonomes. Cette approche permet aux agents IA de découvrir et d'enchaîner dynamiquement des outils, favorisant ainsi la flexibilité et l'évolutivité dans les environnements de développement de systèmes IA.
✅ Exécution et gestion des réponses
Le client envoie une requête au serveur MCP, en précisant :
- L'outil à invoquer
- Paramètres (par exemple, emplacement, date)
Le serveur MCP traite la demande, effectue l'action requise (comme récupérer les données météorologiques) et renvoie le résultat dans un format mis en forme par machine. Le client IA intègre ces informations renvoyées.
Le modèle génère ensuite une réponse basée à la fois sur les nouvelles données et sur l'invite, les instructions originales.
Récupérez des informations depuis votre environnement de travail à l'aide de ClickUp Brain
💟 Bonus : Découvrez Brain MAX, l'assistant IA autonome de ClickUp qui vous évite d'avoir à créer vos propres flux de travail MCP personnalisés à partir de zéro. Au lieu de rassembler des dizaines d'outils et d'intégrations, Brain MAX est pré-assemblé et prêt à l'emploi, unifiant tout votre travail, vos applications et vos modèles d'IA dans une seule plateforme puissante.
Grâce à une intégration approfondie de l'espace de travail, à la conversion de la voix en texte pour une productivité mains libres et à des réponses hautement pertinentes et spécifiques à chaque rôle, Brain MAX vous offre le contrôle, l'automatisation et l'intelligence que vous attendez d'une solution sur mesure, sans aucune installation ni maintenance. C'est tout ce dont vous avez besoin pour gérer, automatiser et accélérer votre travail, directement depuis votre bureau !
Défis courants liés à la gestion du contexte dans l'IA
La gestion du contexte dans les systèmes d'IA est essentielle, mais loin d'être simple.
La plupart des modèles d'IA, quelle que soit leur architecture ou leurs outils, sont confrontés à une série d'obstacles communs qui limitent leur capacité à raisonner avec précision et cohérence. Ces obstacles comprennent :
- Les limites de jetons et les fenêtres contextuelles courtes restreignent la quantité d'informations pertinentes qu'une IA peut prendre en compte à la fois, ce qui conduit souvent à des réponses incomplètes ou superficielles
- Les sources de données fragmentées rendent difficile la collecte du contexte approprié, en particulier lorsque les informations sont dispersées entre différentes bases de données, applications et mises en forme
- L'absence de mémoire à long terme entre les sessions oblige les utilisateurs à répéter les informations, ce qui rompt la continuité des tâches en plusieurs étapes
- L'ambiguïté des entrées utilisateur, en particulier dans les discussions à plusieurs tours, peut perturber l'IA en l'absence d'un contexte historique clair
- La latence et le coût deviennent un sujet de préoccupation lors de la récupération de données d'entraînement ou de contexte en temps réel à partir de systèmes externes
- L'absence de méthode standard pour partager ou maintenir le contexte entre les outils et les équipes entraîne souvent des doublons, des incohérences et une collaboration qui limite
Ces problèmes révèlent la nécessité d'une gestion du contexte standardisée et efficace, ce à quoi les protocoles MCP visent à répondre.
🔍 Le saviez-vous ? Au lieu d'envoyer directement des commandes, les modules s'abonnent aux flux de données pertinents. Cela signifie qu'une jambe robotisée peut se contenter d'écouter passivement les mises à jour d'équilibre et ne passer à l'action que lorsque cela est nécessaire.
Le protocole de contexte de modèle en action
Le MCP facilite l'intégration de diverses sources d'informations, garantissant ainsi que l'IA offre des réponses précises et adaptées au contexte.
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples pratiques illustrant comment le MCP peut être appliqué dans différents scénarios. 👇
1. Copilotes alimentés par l'IA
L'une des applications les plus utilisées des copilotes IA est GitHub Copilot, un assistant IA qui aide les développeurs à écrire et à déboguer du code.
Lorsqu'un développeur écrit une fonction, Copilot doit avoir accès à :
- historique du code : *La /IA récupère le contexte du code actuel pour suggérer des complétions de code pertinentes
- *bibliothèques externes : Copilot formule des requêtes pour obtenir les dernières versions des bibliothèques ou des frameworks, garantissant ainsi la compatibilité du code avec les versions les plus récentes
- Données en temps réel : Si le développeur demande une mise à jour sur une convention de codage ou une pratique de gestion des erreurs, Copilot récupère la documentation la plus récente
🧠 Anecdote : MCP Guardian agit comme un videur pour l'utilisation des outils d'IA. Il vérifie les identités, bloque les demandes douteuses et enregistre tout. Car un accès libre aux outils = chaos en matière de sécurité.
2. Assistants virtuels
Les assistants virtuels tels que Google Assistant ou Amazon Alexa s'appuient sur le contexte pour fournir des réponses pertinentes. Par exemple :
- *discussions précédentes : Google Assistant mémorise les requêtes précédentes, telles que vos préférences de voyage, et adapte ses réponses en conséquence lorsque vous lui demandez des informations sur les options de vol ou les réservations d'hôtel
- Outils externes : il effectue une requête auprès d'API tierces (par exemple, des agrégateurs de vols comme Skyscanner) pour obtenir des informations en temps réel sur les vols disponibles
📖 À lire également : Comment utiliser l'invite de chaîne de pensée (avec exemple)
3. Systèmes de gestion des connaissances
Les outils de gestion des données basés sur l'IA, tels qu'IBM Watson, aident les organisations à extraire des informations critiques à partir de bases de données ou de référentiels de documents volumineux :
- Contexte de recherche : IBM Watson utilise des modèles MCP pour analyser les requêtes de recherche précédentes et ajuster les résultats en fonction des préférences de l'utilisateur et de l'historique de recherche
- Référentiels externes : Watson peut effectuer des requêtes sur des référentiels externes (par exemple, des bases de connaissances, des articles de recherche ou des documents d'entreprise) afin de récupérer les informations les plus précises et les plus pertinentes
- Recommandations personnalisées : En fonction des interactions de l'utilisateur, Watson peut suggérer des documents pertinents, des FAQ ou du matériel de formation adaptés au rôle de l'utilisateur ou aux projets en cours
Organisez, filtrez et recherchez les connaissances de votre entreprise avec ClickUp Enterprise Search
🪄 Avantage ClickUp : créez une base de connaissances vérifiée et structurée dans ClickUp Docs et exploitez-la via ClickUp Knowledge Management comme source contextuelle pour votre passerelle MCP. Enrichissez Docs avec du contenu et des médias riches pour obtenir des recommandations IA précises et personnalisées à partir d'une source centralisée.
4. Santé
Dans l'espace de la santé, des plateformes telles que Babylon Health fournissent des consultations virtuelles avec les patients. Ces systèmes d'IA s'appuient fortement sur le contexte :
- *antécédents du patient : /IA doit avoir accès aux dossiers médicaux, aux symptômes et aux consultations précédentes du patient afin de prendre des décisions éclairées
- Données médicales externes : il peut récupérer des données médicales en temps réel (par exemple, les dernières recherches sur les symptômes ou les traitements) afin de fournir des conseils de santé plus précis
- réponses dynamiques : *Si les symptômes du patient évoluent, l'IA utilise le MCP pour mettre à jour sa base de connaissances et ajuster les suggestions de traitement en conséquence
🔍 Le saviez-vous ? La plupart des MCP n'ont pas été conçus dans un souci de sécurité, ce qui les rend vulnérables dans les scénarios où les simulations ou les systèmes robotiques sont mis en réseau.
Comment mettre en œuvre un protocole de contexte de modèle
La mise en œuvre d'un protocole de contexte de modèle permet à votre application IA d'interagir avec des outils, des services et des sources de données externes de manière modulaire et standardisée.
Voici un guide étape par étape pour le paramétrer. 📋
Étape n° 1 : définir les outils, les ressources et les gestionnaires
Commencez par déterminer les outils et ressources que votre serveur MCP proposera :
- Les outils sont des actions que le serveur peut effectuer (par exemple, appeler une API météo, exécuter une requête SQL)
- Les ressources sont des données statiques ou dynamiques (par exemple, des documents, des fichiers de configuration, des bases de données)
- Pour chaque outil, définissez : Schéma d'entrée (par exemple, champs obligatoires tels que ville, requête, etc.) Mettre en forme de sortie (par exemple, JSON-RPC structuré) Méthode de collecte de données appropriée pour recueillir les entrées
- Schéma d'entrée (par exemple, champs obligatoires tels que la ville, la requête, etc.)
- Mettre en forme de sortie (par exemple, JSON-RPC structuré)
- La méthode appropriée pour collecter les données nécessaires
- Schéma d'entrée (par exemple, champs obligatoires tels que la ville, la requête, etc.)
- Mettre en forme de sortie (par exemple, JSON-RPC structuré)
- La méthode appropriée pour collecter les données nécessaires
Implémentez ensuite des gestionnaires. Il s'agit de fonctions qui traitent les demandes d'outils entrantes provenant du client :
- Validez les entrées pour vous assurer qu'elles respectent la mise en forme attendue
- Exécutez la logique de base (par exemple, récupérer des données à partir d'une API, traitement des données)
- Mettez en forme et renvoyez les résultats pour que le client puisse les utiliser
📌 Exemple : un outil de résumé de documents peut valider le type de fichier d'entrée (par exemple, PDF ou DOCX), extraire le texte à l'aide d'un analyseur de fichiers, transmettre le contenu à un modèle ou un service de résumé, et renvoyer un résumé concis accompagné des thèmes clés.
💡 Conseil de pro : Configurez des écouteurs d'évènements qui déclenchent des outils spécifiques lorsque certaines actions se produisent, comme la soumission d'une entrée par un utilisateur ou la mise à jour d'une base de données. Inutile de laisser les outils fonctionner en arrière-plan lorsqu'il ne se passe rien.
Étape n° 2 : créer ou configurer le serveur MCP
Utilisez un framework tel que FastAPI, Flask ou Express pour exposer vos outils et ressources en tant que points de terminaison HTTP ou services WebSocket.
Il est important de :
- Suivez une structure de point de terminaison cohérente pour tous les outils (par exemple, /invoke/résumer-document)
- Renvoyez des réponses JSON avec une structure prévisible afin que les clients puissent les utiliser facilement
- Regroupez les capacités sous un point de terminaison /capabilities afin que les clients puissent découvrir les outils disponibles
💡 Conseil de pro : Traitez le contexte comme du code. Chaque fois que vous modifiez sa structure, créez une nouvelle version. Utilisez des horodatages ou des hachages de validation afin de pouvoir revenir en arrière sans difficulté.
Étape n° 3 : Paramétrer le client MCP
Le client MCP fait partie de votre système d'IA (par exemple, Claude, Cursor ou un agent personnalisé) qui communique avec votre serveur.
Au démarrage, le client effectue une connexion au serveur MCP et récupère les capacités disponibles (outils/ressources) via le point de terminaison /capabilities. Il enregistre ensuite ces outils pour une utilisation interne, afin que le modèle puisse décider quel outil appeler pendant une session.
💡 Conseil de pro : Injectez des métadonnées invisibles dans le contexte, telles que les scores de fiabilité des outils ou les horodatages. Les outils peuvent les utiliser pour prendre des décisions plus intelligentes, par exemple en ignorant les données obsolètes ou en favorisant les résultats provenant de sources hautement fiables.
Étape n° 4 : testez avec un client compatible MCP
Avant la mise en service, testez votre serveur MCP distant avec un client IA réel :
- Utilisez un outil tel que Claude Bureau, qui prend en charge le MCP dès son installation
- Essayez des cas d'utilisation typiques (par exemple, demander à Claude la météo du jour) pour vérifier que : Les entrées sont validées correctement Le bon outil est invoqué Les réponses sont renvoyées dans le bon format mis en forme
- Les entrées sont validées correctement
- L'outil approprié est invoqué
- Les réponses sont renvoyées dans la mise en forme appropriée
- Les entrées sont validées correctement
- L'outil approprié est invoqué
- Les réponses sont renvoyées dans la mise en forme appropriée
Cela permet d'assurer une intégration transparente avec les outils d'entreprise et d'éviter les erreurs d'exécution en production.
Étape n° 5 : Ajoutez la sécurité, les permission et l'observabilité
Pour protéger les outils ou les données sensibles :
- Appliquez des invitations de permission avant d'accéder à des outils critiques ou à des ressources personnelles
- Ajoutez la journalisation, la surveillance et la limite de fréquence pour le suivi de l'utilisation et la détection des anomalies
- Utilisez des champs d'application ou des rôles utilisateur pour limite les outils pouvant être utilisés par chaque utilisateur
- Créez une couche mémoire ou état pour stocker les résultats précédents et maintenir la continuité
- Testez sous charge et surveillez les indicateurs de performance (latence, taux de réussite, etc.)
Vous pourrez ainsi créer des systèmes d'IA puissants et flexibles qui adaptent l'accès au contexte de manière claire, sans avoir à écrire des intégrations personnalisées pour chaque outil ou cas d'utilisation.
Limites des modèles MCP
Si les protocoles de contexte de modèle résolvent les défis clés du partage de contexte, ils comportent toutefois certains inconvénients :
- Dépendance aux outils : le MCP nécessite des serveurs et des outils compatibles. Les systèmes hérités et les API non standard sont difficiles à intégrer
- Complexité de l'installation : L'installation initiale, la définition des outils et la rédaction des gestionnaires exigent de l'effort technique, ce qui représente une courbe d'apprentissage pour les nouvelles équipes
- Surcoût lié à la latence : Chaque appel externe entraîne des retards de réponse, en particulier lorsque plusieurs outils sont enchaînés
- problèmes de sécurité :* l'exposition des outils et des sources de données augmente la surface d'attaque. Les contrôles d'accès fins et la journalisation des audits restent immatures
- coordination multi-serveurs limite : *l'assemblage du contexte entre les serveurs n'est pas fluide, ce qui entraîne des résultats fragmentés ou incohérents
Comment ClickUp AI peut remplacer les protocoles de contexte de modèle
Les protocoles de contexte de modèle fournissent aux systèmes d'IA un moyen structuré de récupérer du contexte externe via des appels standardisés. Cependant, la création et la maintenance de ces systèmes peuvent s'avérer complexes, en particulier dans les environnements de travail collaboratifs.
ClickUp adopte une approche différente. Il intègre le contexte directement dans votre environnement de travail, là où le travail est réellement effectué. Cela fait de ClickUp une couche d'amélioration et un système agentique profondément intégré, optimisé pour les équipes.
Comprenons mieux tout cela. 📝
Intégrer la mémoire dans l'environnement de travail
Au cœur des capacités d'IA de ClickUp se trouve ClickUp Brain, un moteur contextuel qui agit comme un système de mémoire intégré.
Contrairement aux MCP traditionnels qui s'appuient sur un historique d'invites superficielles ou des bases de données externes, Brain comprend la structure de votre environnement de travail et mémorise les informations essentielles relatives aux tâches, commentaires, échéanciers et documents. Il peut :
- Identifiez les goulots d'étranglement en vous basant sur les retards et les obstacles historiques
- Répondez à des requêtes spécifiques au rôle, telles que « À qui appartient ceci ? » ou « Le service d'assurance qualité l'a-t-il examiné ? »
- Transformez les notes de réunion en tâches structurées, achevées avec des attributions et des échéances
📌 Exemple : demandez à Brain de « résumer les progrès des campagnes marketing du deuxième trimestre » et il fera référence aux tâches, statuts et commentaires associés dans tous les projets.
Automatisation des réponses, des attributions de tâches et des actions
Alors que les implémentations MCP nécessitent un ajustement continu des modèles, ClickUp, en tant que logiciel d'automatisation des tâches, intègre la prise de décision et l'exécution dans un même système.
Avec ClickUp Automations, vous pouvez déclencher des actions en fonction d'évènements, de conditions et de logiques sans écrire une seule ligne de code. Vous pouvez également utiliser ClickUp Brain pour créer des automatisations d'entrée de données personnalisées avec un langage naturel, ce qui facilite la création de flux de travail personnalisés.
Tirez parti de ClickUp Brain pour créer des déclencheurs personnalisés avec ClickUp Automatisation
📌 Exemple : Déplacez les tâches vers en cours lorsque le statut change, attribuez le chef d'équipe lorsque la tâche est marquée Haute priorité et alertez le propriétaire du projet si la date d'échéance n'est pas respectée.
📖 À lire également : Guide des automatisations dans ClickUp (avec des exemples d'utilisation)
S'appuyant sur ces fondements, les agents ClickUp Autopilot introduisent un nouveau niveau d'autonomie intelligente. Ces agents alimentés par l'IA fonctionnent sur :
- déclencheurs* (par exemple, mises à jour des tâches, mentions dans le chat)
- Conditions (par exemple, le message contient urgent)
- Actions (par exemple, résumer un fil de discussion, attribuer une tâche, envoyer une notification)
- Outils (par exemple, publier dans des canaux, mettre à jour des champs)
- Connaissances (par exemple, documents internes, tâches, formulaires, et historique des discussions)
Transformer les informations en contexte exploitable
ClickUp, en tant qu'agent IA, utilise les données existantes de votre espace de travail pour agir de manière plus intelligente sans installation. Voici comment vous pouvez transformer toutes les informations de votre espace de travail en contexte prêt à l'emploi :
- *tâches et sous-tâches : attribuez des suivis, générez des résumés ou ajustez les priorités dans ClickUp Tasks. L'IA extrait directement les informations des assignés, des dates d'échéance et des commentaires
- Documents et wikis : demandez à l'IA de se référer aux connaissances de l'équipe, de résumer la documentation ou d'extraire les points clés pendant la planification à l'aide de Docs
- *champs personnalisés avec IA : utilisez vos propres balises, catégories ou scores pour personnaliser les réponses. L'IA interprète vos métadonnées afin d'adapter les résultats au langage de votre équipe
- *commentaires et discuter : poursuivez les discussions dans différents fils de discussion ou générez des actions à partir des discussions
Découvrez ici les champs personnalisés avec IA en action. 👇🏼
L'avenir des protocoles de contexte de modèle
À mesure que l'IA continue de passer des chatbots statiques à des systèmes dynamiques multi-agents, le rôle des MCP deviendra de plus en plus central. Soutenus par de grands noms tels que OpenAI et Anthropic, les MCP promettent une interopérabilité entre des systèmes complexes.
Mais cette promesse soulève de grandes questions. 🙋
Pour commencer, la plupart des implémentations MCP actuelles sont de niveau démonstration, utilisent un transport studio basique, ne prennent pas en charge le protocole HTTP et n'offrent aucune authentification ou autorisation intégrée. Cela ne permet pas leur adoption par les entreprises. Les cas d'utilisation réels exigent sécurité, observabilité, fiabilité et évolutivité flexible.
Pour combler cette lacune, le concept de MCP Mesh a vu le jour. Il applique des modèles de maillage de services éprouvés (comme ceux utilisés dans les microservices) à l'infrastructure MCP. MCP Mesh contribue également à assurer la sécurité de l'accès, la communication, la gestion du trafic, la résilience et la découverte sur plusieurs serveurs distribués.
Dans le même temps, les plateformes basées sur l'IA telles que ClickUp démontrent que les modèles contextuels profondément intégrés dans les applications peuvent offrir une alternative plus pratique dans les environnements centrés sur l'équipe.
À l'avenir, nous pourrions voir apparaître des architectures hybrides, ouvrant la voie à des agents IA à la fois conscients et opérationnels.
Échangez des protocoles contre de la productivité avec ClickUp
Le protocole de contexte de modèle normalise la manière dont /IA peut accéder aux systèmes externes, mais nécessite une installation technique complexe.
Bien que puissant, le MCP nécessite une installation technique, ce qui augmente le temps de développement, les coûts et les défis liés à la maintenance continue.
ClickUp offre une alternative pratique avec ClickUp Brain et Automatisations intégrés directement à votre environnement de travail.
Il comprend automatiquement le contexte des tâches, les données du projet et l'intention de l'utilisateur. Cela fait de ClickUp une solution low-code idéale pour les équipes qui souhaitent disposer d'une IA évolutive et sensible au contexte sans frais d'ingénierie supplémentaires.
✅ Inscrivez-vous dès aujourd'hui sur ClickUp!