Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert, introduit par Anthropic, qui permet aux assistants IA de se connecter à des outils et des sources de données via une interface commune. Ses coûts proviennent de la création ou de la configuration de serveurs MCP, de leur hébergement, de l’utilisation du modèle, du travail de sécurité et de la maintenance. Le retour provient du temps économisé sur des tâches qui nécessitaient auparavant de copier des données entre les systèmes, le ROI doit donc être mesuré par flux de travail, et non pour le “MCP” dans son ensemble.
Qu’est-ce que le MCP et pourquoi les entreprises l’adoptent-elles ?
Avant le MCP, connecter un assistant IA à un CRM, une base de données ou un stockage de fichiers signifiait généralement une intégration personnalisée pour chaque assistant et chaque outil. Le MCP définit un modèle client-serveur : un serveur MCP expose des outils, des ressources et des invites, et tout client compatible MCP, tel que Claude, ChatGPT, Cursor ou d’autres assistants qui le prennent en charge, peut les utiliser.
L’adoption a augmenté car le même serveur peut servir plusieurs assistants. Une entreprise qui construit un serveur MCP pour son entrepôt d’analyse peut permettre aux analystes de l’interroger depuis leur outil d’IA préféré. De nombreux fournisseurs publient désormais des serveurs MCP officiels pour leurs produits, ce qui réduit le coût de démarrage.
Quels sont les principaux composants de coût ?
Les lignes budgétaires se divisent en coûts ponctuels et récurrents. La plupart des équipes sous-estiment le côté récurrent, en particulier l’utilisation du modèle et les revues de sécurité.
- Découverte et conception : choix des flux de travail, définition des outils et des données auxquels un assistant peut accéder
- Construction ou configuration : configuration des serveurs MCP des fournisseurs ou écriture de serveurs personnalisés en TypeScript, Python ou un autre SDK
- Hébergement : exécution de serveurs distants sur une plateforme cloud, avec authentification et journalisation
- Utilisation du modèle : jetons consommés lorsque les assistants appellent des outils et lisent les résultats
- Sécurité : contrôle d’accès, configuration OAuth, portée des autorisations, examen des descriptions d’outils
- Maintenance : mises à jour lors des changements d’API, surveillance, support utilisateur
- Formation : apprendre au personnel quelles tâches confier à l’assistant et comment vérifier les résultats
Combien coûte la construction d’un serveur MCP ?
Les coûts varient trop pour un chiffre unique, alors pensez en termes de bandes d’effort. L’utilisation d’un serveur officiel existant d’un fournisseur peut prendre des heures de configuration et de test. Un serveur personnalisé simple qui enveloppe deux ou trois points de terminaison d’API en lecture seule peut prendre quelques jours à un développeur, tests inclus. Un serveur qui écrit des données, gère OAuth pour de nombreux utilisateurs et se connecte à des systèmes internes peut prendre des semaines, principalement en raison de la sécurité et des cas limites.
Utilisez votre propre taux journalier de développeur pour convertir ces bandes en budget, et ajoutez une marge pour la revue de sécurité. Les serveurs en lecture seule sont moins chers et plus sûrs pour commencer ; l’accès en écriture devrait venir après que l’équipe ait confiance dans le flux de travail.
Les jetons deviennent-ils chers ?
Ils peuvent le devenir. Chaque appel d’outil renvoie des données que le modèle lit, et les gros résultats consomment beaucoup de jetons. Un outil qui renvoie une exportation CRM complète alors que l’utilisateur n’avait besoin que de cinq enregistrements gaspille de l’argent à chaque appel. Concevez des outils pour renvoyer de petits résultats filtrés, ajoutez la pagination et testez l’utilisation des jetons par tâche typique avant le déploiement.