Les API (Application Programming Interface) ont longtemps été l'épine dorsale des intégrations logicielles, permettant aux applications et services de communiquer de manière transparente. Chaque fois que vous utilisez une application comme Google Maps pour trouver un itinéraire, vérifier la météo, réserver un vol ou effectuer un paiement en ligne, vous utilisez très probablement une API.

Ces derniers mois, cependant, le Model Context Protocol (MCP) est apparu comme un standard révolutionnaire. Le MCP s'impose rapidement comme la référence universelle pour intégrer les grands modèles linguistiques (LLM) avec des données et services externes.

Ce protocole, spécialement conçu pour connecter directement les LLM à des services et données externes, a amené les développeurs et les architectes système à se poser la question : les API « traditionnelles » sont-elles destinées à disparaître ?

La réponse est non. Au contraire : avec l'avènement du MCP, les API deviennent encore plus stratégiques et centrales dans les architectures modernes.

Qu'est-ce qu'une API (et pourquoi reste-t-elle essentielle) ?

Les API permettent aux logiciels et applications de communiquer entre eux. Une API expose des points d'accès (endpoints) à travers lesquels un client peut accéder à des fonctionnalités spécifiques. Par exemple :

• GET /WW-top/{country}/{vatCode_companyNumber_taxCode_or_id} permet d'accéder à plus de 60 données sur des entreprises du monde entier à partir d'un code TVA, d'un numéro d'identification fiscale ou d'un identifiant d'entreprise.

• POST /EU-QES_automatic permet d'apposer des signatures qualifiées sur des documents de manière massive.

L'adoption des API est généralisée et continue de croître, grâce à leur fiabilité, leur standardisation, leur documentation claire et leur réutilisation facile. Elles constituent la base de presque tous les services numériques que nous utilisons quotidiennement.

Qu'est-ce que le MCP et pourquoi est-il révolutionnaire ?

Le Model Context Protocol (MCP), initialement développé par Anthropic, est un standard ouvert récent qui spécifie comment les entreprises d'IA peuvent connecter leurs modèles à des données, des applications SaaS, des fichiers, des bases de données et des API. Le MCP vise à simplifier et à renforcer l'interaction entre les LLM et les ressources externes en fournissant un cadre de communication structuré et modulaire.

Une caractéristique distinctive : la sélection de l'outil (ressource) est effectuée dynamiquement par le LLM lui-même, en fonction de l'entrée de l'utilisateur et des ressources disponibles. Le MCP permet aux modèles d'IA de :

• Découvrir dynamiquement les outils disponibles.

• Sélectionner de manière autonome ceux qui sont pertinents pour la tâche en cours.

• Les interroger de manière contextuelle, sans nécessiter d'appels explicites de la part du client.

Par exemple, si un utilisateur demande à un chatbot des informations sur une entreprise italienne, le LLM sélectionne automatiquement l'outil d'information commerciale le plus approprié — le tout orchestré via MCP.

Différences clés : MCP vs. API REST

Bien que le MCP et les API RESTful permettent tous deux l'intégration avec des services externes, ils présentent des différences fondamentales :

Aspect	API RESTful	MCP
Mode d'invocation	Appels HTTP explicites (GET, POST, etc.), implémentation manuelle requise	Interaction directe avec un contexte structuré ; le LLM invoque de manière autonome les outils nécessaires
Contrôle & Orchestration	Le contrôle est entièrement entre les mains du client (le développeur/système décide quand et comment utiliser chaque API)	Le modèle d'IA décide s'il doit accéder à des sources externes en fonction du contexte et de la demande utilisateur
Gestion de l'intégration	Chaque API nécessite une intégration dédiée — code personnalisé, formats spécifiques, gestion des clés/erreurs	Intégration via un contexte structuré et partagé — le modèle peut orchestrer des centaines d'APIs via une interface commune
Scalabilité/Chatbots	Les nouvelles APIs nécessitent des modifications de code, ce qui ajoute une charge de travail pour le développement	Les nouveaux outils peuvent être ajoutés dynamiquement au contexte ; le modèle les reconnaît et les utilise automatiquement
Types de sortie	Sorties brutes ou structurées (ex. JSON, XML) nécessitant un traitement manuel	Le modèle d'IA interprète et intègre directement les données dans des réponses naturelles et adaptées au contexte

MCP et API : des technologies complémentaires

Dans la plupart des cas, les API elles-mêmes servent d'outils invoqués par un serveur MCP. Il ne s'agit pas de choisir l'un plutôt que l'autre, mais de comprendre comment ils se complètent ou quand une approche est préférable.

Le MCP offre aux LLM une interface standard pour découvrir et utiliser des outils via de simples invites en langage naturel, et ces outils sont souvent des API. Ainsi, les API ne perdent pas leur importance — elles deviennent une composante encore plus cruciale des infrastructures d'IA modernes.

Le MCP agit comme une couche d'abstraction qui simplifie et uniformise l'accès à des outils complexes. Les API constituent la base solide qui fournit les fonctionnalités que le MCP exploite pour accomplir ses tâches.

Est-il toujours pertinent d'utiliser des appels API directs (sans MCP) ?

Les requêtes API directes restent précieuses, notamment lorsque :

• Vous travaillez avec un nombre limité d'outils.

• Vous avez besoin d'un contrôle précis sur les types de sortie (par exemple, des jeux de données) et les coûts.

• Vous avez besoin de temps de réponse garantis ou d'interfacer avec des systèmes hérités.

L'avenir des intégrations d'IA

Les intégrations d'IA seront de plus en plus simples, dynamiques et évolutives. Le Model Context Protocol représente une étape importante dans cette direction — non pas en remplaçant les API, mais en améliorant leur valeur dans un monde où l'IA est de plus en plus autonome, mais a toujours besoin d'un accès facile à des outils et des données fiables, sécurisés et structurés.