Vous disposez d'un agent IA capable d'appeler des API, de récupérer des documents et même de déclencher des flux de travail. Mais chaque fois que vous faites évoluer le système, des problèmes apparaissent. 🫨
Si vous êtes arrivé jusqu'ici, c'est que vous avez besoin d'une méthode plus claire et plus structurée pour gérer le comportement des agents. Les clients MCP jouent ici un rôle clé.
Dans ce guide, nous allons détailler ce que sont ces clients et comment ils fonctionnent. De plus, nous allons voir comment ClickUp gère les flux de travail agentés, sans toute l'infrastructure nécessaire. C'est parti !
Qu'est-ce qu'un client MCP ?
Le Model Context Protocol (MCP) est un cadre ouvert qui permet aux agents IA d'interagir en toute sécurité avec les systèmes d'entreprise. Il facilite la mémoire, le raisonnement contextuel et l'orchestration entre des outils et des services distribués.
Un client MCP est un composant essentiel de cette architecture, intégré à des applications d'IA telles que l'application de bureau Claude ou des frameworks d'agents personnalisés. Il établit une connexion étatique univoque avec un serveur MCP, gérant la communication entre le modèle d'IA et les systèmes externes.
Il joue un rôle essentiel dans l'infrastructure IA MCP en :
- Négociation des versions et des capacités du protocole avec les serveurs
- Gestion du transport des messages JSON-RPC (JavaScript Objet Notation-Remote Procedure Call)
- Découvrir et invoquer des outils et des API
- Accéder aux ressources de l'entreprise dans un contexte de sécurité
- Gestion des invites et des fonctions optionnelles telles que la gestion des racines et l'échantillon
Types de clients MCP :
- clients utilisant des outils simples :* clients de base pour les chatbots ou les IA qui effectuent des tâches simples et directes, comme appeler une calculatrice ou un outil météo
- *clients de framework agentique : clients plus avancés pour les agents IA qui gèrent une séquence d'appels d'outils afin d'atteindre des objectifs complexes en plusieurs étapes (par exemple, planifier un voyage en appelant des outils de réservation de vols et d'hôtels)
- *clients intégrés à une application : clients intégrés à une application spécifique (comme un CRM) pour permettre à un assistant IA de contrôler les fonctionnalités de cette application à l'aide du langage naturel.
- clients Orchestrator :* clients de haut niveau qui agissent comme un hub central, déléguant des tâches à différents serveurs d'outils ou coordonnant plusieurs agents IA pour exécuter des flux de travail complexes
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Principales fonctionnalités des clients MCP
Les clients MCP servent de pont opérationnel entre les agents IA et les systèmes d'entreprise, permettant des interactions IA riches en contexte, une prise de décision en temps réel et une exécution dynamique des tâches. Voici les principales fonctionnalités qui définissent leurs capacités :
- Établit des connexions : Maintenance d'une session univoque et avec état avec un code serveur MCP spécifique, garantissant des interactions isolées et sécurisées
- Négocie le protocole et les capacités : s'engage dans des processus de prise de contact initiaux afin d'harmoniser les versions du protocole et les fonctionnalités prises en charge par les deux parties, garantissant ainsi la compatibilité et un fonctionnement optimal
- Gère la communication bidirectionnelle : gère le routage des messages JSON-RPC, y compris les requêtes, les réponses et les notifications, entre l'application hôte et l'architecture client-serveur en connexion
- Découvre et exécute des outils : identifie les outils MCP disponibles exposés par le serveur et facilite leur invocation, permettant ainsi aux agents IA d'effectuer des actions telles que la récupération de données ou l'exécution de tâches
- *accède aux ressources et les gère : interagit avec diverses ressources fournies par le serveur, telles que des fichiers ou des bases de données, permettant aux agents IA d'intégrer des données externes dans leurs opérations
- *priorité à la sécurité et au contrôle d'accès : adopte une approche « local d'abord », dans laquelle les serveurs fonctionnent localement sauf autorisation explicite pour une utilisation à distance. Cela garantit le contrôle des données et des actions par l'utilisateur. Les informations d'authentification pour tester les serveurs MCP peuvent être gérées de manière sécurisée, par exemple via des variables d'environnement virtuel transmises au processus serveur
Client MCP vs API : explications
Les clients MCP et les API sont tous deux essentiels à l'interaction logicielle, mais ils ont des objectifs distincts. À la base, un client MCP est un composant spécifique conçu pour permettre aux agents IA d'interagir avec des outils externes, tandis qu'une API est un ensemble plus large de règles qui permet à différentes applications logicielles de communiquer entre elles.
Un client MCP offre l'assistance à la découverte à l'exécution, ce qui permet à l'IA de demander quels outils sont disponibles. En revanche, une API s'appuie généralement sur une documentation statique que les développeurs doivent lire pour comprendre comment interagir avec elle.
Cas d'utilisation des clients MCP
Vous trouverez ci-dessous des exemples spécifiques d'automatisation des flux de travail illustrant les capacités des clients MCP :
🤖 Coordination multi-agents
Dans les flux de travail complexes, plusieurs agents IA doivent souvent collaborer, chacun traitant des sous-tâches distinctes. Les clients MCP facilitent cette collaboration en fournissant un protocole unifié pour le partage de contexte et l'accès aux outils.
Chaque agent fonctionne de manière indépendante et communique de manière asynchrone via des tâches structurées par l'intermédiaire du client MCP, garantissant ainsi une résolution efficace et coordonnée des problèmes.
📌 Exemple : un système d'assistance informatique d'entreprise utilise plusieurs agents IA pour résoudre les problèmes des utilisateurs, tels que « Mon ordinateur portable ne s'allume plus depuis la dernière mise à jour logicielle. »
- En cas d'échec de la restauration, l'agent de remplacement de périphérique lance un échange de matériel
- L'agent de diagnostic matériel vérifie les composants physiques de l'appareil
- Si le matériel est fonction, l'agent de restauration logicielle évalue les mises à jour récentes
🧠 Anecdote amusante : Claude 4 Opus a joué à Pokémon Rouge pendant 24 heures d'affilée et s'est souvenu de tout. Il a utilisé MCP pour le suivi de sa progression, forfait ses mouvements et rester cohérent du début à la fin.
🤖 Agents à mémoire améliorée pour le service client
Les agents IA traditionnels ne sont souvent pas capables de conserver le contexte lors d'interactions prolongées. Les clients MCP résolvent ce problème en permettant aux agents de stocker et de récupérer des informations contextuelles d'une session à l'autre.
Dans la plupart des cas, l'assistance MCP permet aux agents d'accéder à des informations provenant de diverses sources, telles que des bases de données ou des documents, et de les intégrer, ce qui améliore la pertinence et la précision des réponses.
📌 Exemple : Une compagnie aérienne utilise des agents IA dotés de systèmes de mémoire intégrés pour améliorer son service client. Lorsqu'un voyageur fréquent demande un changement de vol, l'agent :
- Accède à la mémoire d'entité pour gérer des détails spécifiques tels que les nombres de fidélité
- Récupère les interactions collées et les préférences à partir de la mémoire à long terme
- Utilise la mémoire à court terme pour la maintenance du contexte pendant la session en cours
⚙️ Bonus : pour les agents qui s'appuient sur la mémoire et la récupération de documents, RAG vs MCP vs agents IA offre une analyse détaillée des différences entre les agents basés sur la mémoire et les approches traditionnelles.
🤖 Gestionnaires de tâches autonomes
Différents types d'agents IA, tels que ceux qui agissent en tant que PDG ou gestion de projet par l'IA, ont besoin d'accéder à divers outils et données pour forfait, exécuter et surveiller efficacement les tâches.
Les clients MCP offrent à ces agents un moyen unifié de s'assurer une connexion aux calendriers, aux outils de gestion de projet, aux plateformes de communication et bien plus encore via une interface de discuter interactive.
📌 Exemple : Une entreprise technologique met en œuvre un agent IA pour superviser les tâches de gestion de projet. L'agent :
- Résume les communications de l'équipe et les rapports d'avancement
- Surveille les échéanciers et les jalons des projets
- Déléguez les tâches aux membres de l'équipe en fonction de la charge de travail et de l'expertise
🚀 Avantage ClickUp : Utilisez l'IA pour hiérarchiser automatiquement les tâches en fonction du contexte réel, par exemple en marquant un bug comme urgent lorsqu'un client semble frustré. Passez moins de temps à trier et plus de temps à résoudre les problèmes.
Comment travaillent les clients MCP dans la pratique
Les clients MCP sont des passerelles basées sur des protocoles entre les applications de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et les systèmes d'entreprise. Ces clients sont des points de terminaison de communication structurés qui permettent à l'IA de raisonner avec un contexte externe et d'exécuter des décisions à grande échelle.
Voici comment ils fonctionnent en coulisses. 👇
Étape n° 1 : Initialisation de la session et négociation des capacités
Au démarrage, le client MCP initie une poignée de main avec le serveur MCP afin d'établir une session. Cela implique l'échange des versions du protocole et des capacités afin de garantir la compatibilité. Le client envoie une requête et le serveur répond en indiquant les fonctionnalités d'assistance prises en charge.
Cette négociation permet aux deux parties de comprendre les outils, les ressources et les invites disponibles, établissant ainsi l'étape d'une communication efficace.
🔍 Le saviez-vous ? Grâce à MCP Bridge, vous pouvez connecter plusieurs serveurs de protocole de contexte de modèle à une seule API RESTful. Cela vous offre plus de flexibilité sans avoir besoin d'une multitude d'intégrations différentes.
Étape n° 2 : Découverte des outils et fourniture du contexte
Une fois la session établie, le client effectue une requête sur le serveur pour découvrir les outils et ressources disponibles à l'aide de méthodes telles que tools/list. Le serveur répond avec une liste des capacités, comprenant des descriptions et des schémas d'entrée.
Le client présente ensuite ces capacités au modèle d'IA, souvent en les convertissant dans un format compatible avec son API d'appel de fonctions. Ce processus dote l'agent IA d'un ensemble de compétences élargi, lui permettant d'effectuer un plus large intervalle de tâches.
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Étape n° 3 : Invocation et exécution de l'outil
Lorsque l'agent IA détermine qu'un outil spécifique est nécessaire pour répondre à une demande de l'utilisateur, le client envoie une requête tools/call au serveur, en précisant le nom de l'outil et les arguments nécessaires.
Le serveur traite cette demande, interagit avec le système externe sous-jacent (par exemple, appelle une API, effectue une requête sur une base de données) et exécute l'action demandée. Le résultat est ensuite renvoyé au client dans un format standardisé.
🔍 Le saviez-vous ? L'IA peut collaborer sans jamais partager de données. Grâce à l'apprentissage contextuel fédéré, plusieurs modèles peuvent apprendre les uns des autres sans compromettre la confidentialité ou la conformité.
Étape n° 4 : Intégration et génération de réponses
Le client réintègre les résultats du serveur dans le contexte de l'application IA. Ces informations sont fournies au modèle IA, qui s'en sert pour déterminer ses réponses ou actions ultérieures.
Par exemple, si l'agent IA récupère des données dans une base de données, il peut utiliser ces informations pour répondre avec précision aux requêtes des utilisateurs. Cette intégration transparente garantit que l'agent IA peut fournir des réponses éclairées et pertinentes dans leur contexte.
🧠 Anecdote : Microsoft qualifie le MCP de « USB-C des applications IA », car il permet à l'IA de se connecter directement aux applications, aux services et aux outils Windows dans un flux continu.
📮 ClickUp Insight : 24 % des travailleurs affirment que les tâches répétitives les empêchent d'accomplir un travail plus significatif, et 24 % estiment que leurs compétences sont sous-utilisées. Cela signifie que près de la moitié des employés se sentent bloqués sur le plan créatif et sous-estimés. 💔
ClickUp vous aide à vous recentrer sur les tâches à fort impact grâce à des agents IA faciles à paramétrer, qui automatisent les tâches récurrentes en fonction de déclencheurs. En exemple, lorsqu'une tâche est marquée comme achevée, l'agent IA de ClickUp peut automatiquement attribuer l'étape suivante, envoyer des rappels ou mettre à jour le statut du projet, vous libérant ainsi des suivis manuels.
💫 Résultats concrets : STANLEY Sécurité a réduit de 50 % ou plus le temps consacré à la création de rapports grâce aux outils de reporting personnalisables de ClickUp—ce qui a permis à ses équipes de se concentrer davantage sur la prévision plutôt que sur la mise en forme.
Limites et considérations relatives à l'utilisation des clients MCP
Si les clients MCP offrent une base solide pour la création de systèmes d'IA agentielle, ils présentent toutefois plusieurs limites importantes à prendre en compte. 💭
- normes de protocole en évolution : *Le MCP en est encore à ses débuts dans son cycle de normalisation, ce qui signifie que certaines parties du protocole, les mises en forme de messages ou les capacités d'assistance peuvent changer
- Complexité liée au schéma : l'utilisation efficace du MCP dépend fortement de schémas JSON clairs et structurés pour les définitions d'outils, les formats d'invite, les instructions et les contrats de ressources. Des schémas mal définis peuvent avoir pour résultat des intégrations fragiles ou une utilisation incorrecte des outils par les agents LLM
- *surcoût des agents non standard : les agents qui ne prennent pas en charge nativement le protocole MCP nécessitent des couches d'encapsulation ou des adaptateurs personnalisés pour traduire la logique interne et les attentes du MCP
🚀 Avantage ClickUp : Alors que les clients MCP nécessitent une implémentation personnalisée et une installation technique, ClickUp vous permet d'automatiser les flux de travail routins sans écrire une seule ligne de code. Ce guide sur l'automatisation des processus métier manuels vous montre comment faire.
Comment ClickUp fournit-il l'assistance aux flux de travail d'agents de type MCP
Les clients MCP offrent des fonctionnalités puissantes, mais ils nécessitent souvent un assemblage manuel du contexte et un travail d'intégration important, en particulier entre des agents non standard.
ClickUp fait ici toute la différence.
C'est l'application de travail complète qui combine la gestion de projet, les documents et la communication d'équipe, le tout sur une seule plateforme, optimisée par l'automatisation et la recherche IA de nouvelle génération.
ClickUp n'est pas seulement le meilleur logiciel de gestion des tâches qui existe. Il vous évite également d'avoir à mettre en place une plateforme MCP en offrant l'assistance aux flux de travail d'agents de type MCP de manière plus unifiée et plus efficace, sans surcoût opérationnel. Voyons cela de plus près. 👀
Une mémoire contextuelle sans surcharge infrastructurelle
La plupart des installations MCP nécessitent l'assemblage de magasins vectoriels ou le chaînage d'invites, instructions.
ClickUp Brain résout ce problème.
Il s'agit du noyau neuronal de vos flux de travail agentés qui intègre directement la mémoire, le contexte et l'inférence dans votre espace de travail. Contrairement aux installations traditionnelles qui s'appuient sur des fenêtres de prompt peu profondes ou une mémoire liée à une API, ClickUp Brain comprend vos tâches, vos documents, vos échéanciers, vos commentaires et vos dépendances en temps réel.
Sa mémoire de projet persistante lui permet de se souvenir des mises à jour historiques, des blocages, de la durée enregistrée et de l'activité des personnes assignées. Si une tâche de votre backlog produit est sans cesse reportée, l'IA peut la signaler pour qu'elle soit traitée en priorité ou recommander de réaffecter les ressources en fonction du comportement passé.
📌 Exemple : Vous pouvez demander à ClickUp Brain : « Quelles sont les dernières nouvelles de l'équipe juridique et informatique concernant le projet A ? ». Il recherchera toutes les tâches, documents, commentaires et échéanciers associés, puis générera un rapport de progression avec les jalons achevés, les obstacles à surmonter et les risques signalés.
Tous les modèles LLM en un seul endroit
Avec ClickUp Brain, vous pouvez également accéder à divers modèles d'IA directement depuis votre environnement de travail. Passez de ChatGPT à Claude et Gemini. Résoudre des problèmes complexes n'a jamais été aussi simple.
Des agents IA autonomes à faire
ClickUp Brain interprète et structure en permanence les données de l'environnement de travail, permettant ainsi aux agents IA ClickUp d'agir avec un minimum d'intervention de l'utilisateur. Ces agents ne s'appuient pas sur des règles définies manuellement ou sur une mémoire externe. Ils héritent plutôt de la même intelligence contextuelle que celle sur laquelle fonctionne ClickUp Brain.
Voyons comment ces agents IA destinés à améliorer la productivité fonctionnent pour offrir une autonomie de type MCP à grande échelle :
- les agents d'automatisation des tâches* gèrent le travail récurrent tel que la planification des sprints ou le tri des tâches en attente, en déclenchant des actions en fonction du statut des tâches, des dates d'échéance ou des obstacles
- les analystes de données* traitent des indicateurs ou des résultats de campagne à l'aide de données liées à des projets afin de dégager des informations ou de détecter des anomalies
- les robots du service client* extraient des informations à partir de documents partagés et de fils de tâches afin de résoudre rapidement les questions internes ou celles posées par les clients
- *les moniteurs concurrents suivent le suivi des changements externes et compilent des rapports exploitables dans ClickUp, en synchronisant avec des intégrations telles que Google Alerts ou des ensembles de données publics
- les agents de tri *mapper les demandes ou les discussions entrantes aux tâches pertinentes, garantissant ainsi le suivi et la traçabilité
- *les agents de réponse exploitent des bases de connaissances internes telles que des documents, des wikis et des procédures opératoires normalisées pour répondre à des requêtes telles que « Quelle est la procédure d'escalade pour un bug de production ? »
Automatisations pour rationaliser les tâches répétitives
Les automatisations ClickUp sont parfaites pour gérer avec précision les tâches répétitives. Associées à ClickUp Brain, elles deviennent plus intelligentes, plus adaptables et plus faciles à configurer.
Bien que les agents Autopilot et les automatisations ClickUp suivent tous deux des flux de travail basés sur la logique, ils sont conçus pour différents types de tâches :
- *les agents Autopilot entrent en étape lorsque la situation nécessite des décisions contextuelles, des réponses de discussion ou la génération intelligente de contenu
- Les automatisations sont idéales pour gérer les actions routinières basées sur des règles définies. Pensez à la mise à jour du statut d'une tâche ou à son attribution à un collègue lorsqu'une condition est remplie
Avec AI Automation Builder, vous n'avez plus besoin d'assembler manuellement des flux de travail complexes. Il vous suffit de décrire ce que vous voulez en langage clair, par exemple « Attribuer toutes les tâches en retard au chef de projet et changer le statut à À risque », et ClickUp Brain créera instantanément le flux de travail avec les déclencheurs et les actions appropriés.
Vous pouvez effectuer une modification en cours ou publier en un seul clic.
Utilisez des variables telles que créateur de tâche, observateur ou utilisateur déclencheur pour que l'automatisation s'adapte en temps réel aux rôles et aux changements de propriété. Cela est particulièrement utile pour les équipes tournantes ou les flux de travail basés sur les clients.
à lire également : * Comment utiliser l'IA pour automatiser des tâches
Interopérabilité pour réduire les coûts liés à Toggl
Les intégrations ClickUp facilitent la connexion avec plus de 1 000 outils, dont Figma, Microsoft Teams et Google Drive.
Certaines des meilleures intégrations ClickUp permettent aux agents IA d'accéder à des données sur différentes plateformes et de les manipuler, garantissant ainsi l'interopérabilité et une gestion cohérente du contexte, un principe fondamental du MCP.
🔍 Le saviez-vous ? Les agents IA gèrent désormais d'autres agents IA. Avec MCP, un agent peut assigner des tâches à des sous-agents, suivre leur progression et intervenir à l'étape si quelque chose ne se passe pas comme prévu.
✨Bonus : Boostez votre flux de travail avec Brain Max, la solution d'IA la plus avancée de ClickUp à ce jour ! Brain Max combine une automatisation puissante, une gestion intelligente des tâches, des fonctionnalités de synthèse vocale et des informations en temps réel pour vous aider à travailler plus intelligemment, sans vous fatiguer. Que vous gériez des projets, collaboriez avec votre équipe ou optimisiez vos tâches quotidiennes, Brain Max est conçu pour faire passer votre productivité au niveau supérieur.
Prêt à découvrir le futur du travail ? En savoir plus sur Brain Max et débloquez tout le potentiel de votre équipe !
Offrez un répit à vos clients grâce à ClickUp
Si vous développez des agents qui doivent raisonner, mémoriser et agir à travers différents outils, les clients MCP vous offrent la flexibilité nécessaire pour concevoir précisément le flux d'informations.
Mais ils présentent également des limites. 👎
ClickUp présente un argument de poids en faveur d'une alternative offrant un comportement similaire à celui d'un agent, sans les contraintes techniques.
Avec ClickUp Brain, vous bénéficiez d'une IA qui comprend le contexte et d'automatisations qui gèrent les actions répétitives sans code. Et grâce aux intégrations, vos outils communiquent réellement entre eux. Parfois, les systèmes plus simples vous permettent d'aller plus loin, plus vite.
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Foire aux questions (FAQ)
En termes simples, un client MCP agit comme un traducteur et assistant spécialisé pour un agent IA, lui permettant d'utiliser des outils externes et d'accéder à des informations provenant du monde réel.
l'agent IA est le « penseur » ou le « cerveau ». Il s'agit de l'intelligence centrale qui prend les décisions, comprend les objectifs, raisonne et décide de ce qui doit être fait. C'est la partie qui a l'objectif. Le client MCP est le « communicateur » ou la « bouche et les oreilles ». Il s'agit d'un outil spécifique que l'agent IA utilise* pour interagir avec le monde extérieur. Il ne pense pas par lui-même.
Oui, il existe de nombreuses implémentations open source de clients MCP. Le protocole MCP étant lui-même une norme ouverte, son développement est soutenu par un écosystème open source solide. Ces implémentations peuvent prendre plusieurs formulaires, allant des kits de développement officiels aux applications communautaires permettant une utilisation flexible des outils.