Serveur MCP vs Outils vs Compétence agent

Le développement natif IA s'accélère, et de plus en plus d'ingénieurs intègrent des outils comme Claude, Cursor et des extensions d'IA pour VS Code dans leur flux de travail. Mais la confusion est courante :

• Qu'est-ce qu'un serveur MCP exactement ?
• En quoi les outils MCP diffèrent-ils du serveur ?
• Quand on parle d'utilisation d'outil, qu'est-ce que cela signifie ?
• Qu'est-ce qu'une compétence Claude Code, et comment cela s'intègre-t-il ?
• Quand utiliser chacun d'eux ?
• Comment ces couches collaborent-elles pour des tâches d'ingénierie réelles ?

Cet article donne une explication claire et pratique des trois concepts, de leurs frontières et de la manière dont ils façonnent la prochaine génération du développement logiciel.

MCP : Trois composants, un protocole#

MCP (Model Context Protocol), créé par Anthropic, est une manière standardisée pour les modèles IA d'accéder à des ressources externes, APIs, outils, bases de données ou systèmes internes.

Il existe trois éléments principaux :

• Serveur MCP : Un service backend qui expose des capacités aux clients IA
• Outils MCP : Les actions spécifiques, appelables, fournies par le serveur
• Fournisseurs MCP : Intégrations comme Claude Desktop, Cursor, extensions VS Code

Et en dehors de MCP, mais souvent confondu avec :

• Claude Code Skill : L'intelligence de programmation intégrée de Claude dans les IDE

Comprendre ces couches vous aide à concevoir de meilleurs flux de travail IA.

Que sont les outils ? (Utilisation générale d'outils IA)#

Avant de parler des outils MCP ou des compétences Claude Code, il est utile de comprendre ce que signifie “outils” dans le monde de l'IA en général.

Dans les systèmes LLM modernes, les outils sont :

Des opérations externes qu'un modèle IA peut appeler pour réaliser quelque chose dans le monde réel, au-delà de la simple génération de texte.

Ils donnent au modèle de l'autonomie. Un outil peut être quasiment n'importe quoi :

• un endpoint d'API
• une requête de base de données
• une opération sur le système de fichiers
• une action dans le navigateur
• exécuter du code
• envoyer un email
• créer un utilisateur
• interagir avec des ressources cloud
• appeler une fonction LLM

Quand le modèle décide d'appeler un outil, il sort du pur langage et effectue une action ayant des effets réels.

Pourquoi les outils existent#

Les outils existent car les modèles uniquement textuels atteignent très vite leurs limites.

Un modèle peut expliquer des choses, raisonner sur un problème ou rédiger du code, mais il ne peut pas toucher tes systèmes. Il ne sait pas interroger ta base de données, modifier un fichier, appeler une API, déployer quelque chose dans le cloud ou lancer une opération longue en plusieurs étapes.

Une fois que tu donnes au modèle un ensemble d'outils, ces lacunes disparaissent. Le modèle gagne une manière contrôlée d'interagir avec l'infrastructure réelle, tout en gardant des frontières strictes sur ce qu'il peut faire et comment. Les outils apportent la structure, la sécurité et la couche d'exécution qui manquent fondamentalement aux modèles purement textuels.

L'idée centrale de l'utilisation des outils#

Un outil est défini par un contrat :

Quand le modèle voit cette définition, il peut :

• comprendre ce que fait l'outil
• raisonner sur quand l'utiliser
• construire l'objet d'entrée
• appeler l'outil
• intégrer la sortie dans ses prochaines étapes

Les outils transforment effectivement un LLM en orchestrateur.

Frontières importantes#

Les outils sont souvent mal compris comme étant plus puissants qu'ils ne le sont. Ce n'est pas une forme d'intelligence, ils ne contiennent pas de règles métier, d'autorisations ou de logiques de flux de travail. Un outil est simplement une petite opération bien définie que le modèle peut appeler, rien de plus. Le comportement global que tu observes, comme les workflows multi-étapes ou la prise de décision, ne vient pas de l'outil lui-même, mais du modèle qui enchaîne plusieurs outils grâce à son propre raisonnement.

Pourquoi les outils comptent dans les écosystèmes d'agents#

Les frameworks modernes d'agents : OpenAI Functions, Claude Tools, MCP, LangChain reposent tous sur le même principe : un LLM ne devient réellement utile que lorsqu'il peut agir. Le langage seul ne suffit pas ; le modèle a besoin d'un moyen d'agir dans le monde réel.

Les outils sont la couche qui permet cela. Ils relient le raisonnement du modèle avec les véritables capacités de ton système, et ce dans un environnement contrôlé et sous permissions. Avec ce pont en place, l'IA cesse d'être un simple générateur de texte passif et devient plus proche d'un opérateur capable de récupérer des données, modifier des fichiers, coordonner des workflows ou déclencher des processus backend.

En conséquence, l'utilisation d'outils est devenue discrètement la colonne vertébrale de presque toute application sérieuse d'IA aujourd'hui, des assistants IDE et de l'automatisation backend aux copilotes DevOps, à l'automatisation IAM, aux agents de données, et aux moteurs de flux d'entreprise. MCP s'inscrit dans cette évolution en proposant un protocole cohérent pour exposer ces outils, standardisant la manière dont les modèles découvrent et interagissent avec les réelles capacités d'un système.

Serveur MCP : la couche de capacités backend pour l'IA#

Pense à un serveur MCP comme à un service backend qui expose des capacités bien cadrées aux assistants IA. Plutôt que de donner au modèle un accès illimité à tes systèmes, tu encapsules les parties que tu veux lui permettre d'utiliser : API internes, logique d'authentification, opérations sur la base de données, workflows métier ou vérifications d'autorisations.

En pratique, une plateforme IAM comme Logto peut exposer des actions telles que :

• lister ou créer des organisations
• générer des tokens d'organisation ou M2M
• inspecter l'accès d'un utilisateur à une API
• lire la configuration de l'application
• produire des scripts backend sécurisés selon la configuration du locataire

La valeur d'un serveur MCP vient de la structure autour de ces capacités.

Plutôt que d'éparpiller les intégrations sur différents clients, tout repose derrière une seule interface bien définie. Cela apporte plusieurs avantages pratiques :

• plusieurs clients IA peuvent réutiliser la même logique backend
• les frontières de sécurité et d'autorisation sont centralisées
• tu gardes un contrat cohérent pour chaque agent
• les systèmes d'entreprise conservent un contrôle strict sur ce que l'IA peut réellement faire

Pour cette raison, les serveurs MCP s'intègrent naturellement dans les environnements où la justesse et le contrôle d'accès sont cruciaux : systèmes d'identité, paiements, CRM, DevOps et outils d'administration interne.

Outils MCP : actions atomiques exposées aux modèles IA#

Dans la section précédente, nous avons parlé des outils, mais les outils ne sont pas des serveurs ; ce sont les actions individuelles à l'intérieur d'un serveur.

Exemples d'outils :

• create_organization
• invite_member
• list_applications
• generate_backend_snippet
• inspect_user_access

Les outils sont :

• petits
• sans état
• faciles à appeler pour les LLM
• les blocs de construction de workflows plus larges

Ils ne maintiennent pas le contexte et ne fournissent pas à eux seuls de politique de sécurité. Ce sont tout simplement les "fonctions" exposées via MCP.

Compétence Claude Code : la couche d'intelligence IDE#

Les compétences Claude Code ne font pas partie de MCP.

Ce sont les capacités intégrées de Claude dans des environnements tels que :

• Cursor
• Claude Desktop
• éditeurs VS Code / JetBrains

Exemples de compétences Code :

• lecture de dépôts entiers
• application de modifications multi-fichiers
• génération de nouveaux modules
• débogage de logs
• refactorisation de code
• exécution de tâches sur de multiples fichiers

Ce que Claude Code ne peut pas faire : Les compétences Claude Code ne peuvent pas gérer les autorisations d'organisation, accéder aux données des locataires, exécuter des workflows métiers sécurisés, appeler directement ton infrastructure interne, ou modifier des ressources de production protégées. Ces limitations sont précisément la raison d'être de MCP.

Visualisation de la relation#

En résumé :

• Compétence Claude Code = raisonnement sur le code
• Outils MCP = actions
• Serveur MCP = capacités + sécurité + contexte métier

Ils se complètent, sans se remplacer.

Pourquoi les serveurs MCP deviennent le point d'entrée pour l'IA en entreprise#

Les serveurs MCP résolvent un des problèmes fondamentaux du développement IA : un modèle n'a aucune compréhension de tes systèmes internes à moins que tu exposes ces systèmes de manière structurée et sécurisée. Sans cette couche, le modèle est limité à deviner, associer des motifs ou générer des instructions qu'il ne peut pas exécuter.

Un serveur MCP fournit ce pont manquant. Il offre un endroit contrôlé pour exposer les fonctionnalités internes, à tes conditions, tout en gardant intactes les frontières de sécurité. Avec cette configuration, le modèle accède à de réelles capacités sans contourner ton infrastructure ou modèle d'autorisation. En pratique, un serveur MCP te permet :

• de rendre accessibles les fonctions du backend en toute sécurité
• d'appliquer authentification et autorisations à chaque action
• de garder une interface unique et cohérente pour plusieurs agents IA
• de prendre en charge des workflows multi-étapes sans intégrer la logique dans les prompts
• de permettre au modèle d'agir avec puissance, mais toujours dans des limites définies

C'est aussi pourquoi les plateformes IAM comme Logto s'alignent si naturellement avec MCP.

Des concepts tels que permissions, jetons, organisations, scopes et flux M2M se traduisent directement dans les garanties de sécurité qu'un serveur MCP est conçu pour appliquer, faisant de l'identité la colonne vertébrale d'une exécution IA sûre.

Quand utiliser serveur MCP vs outils vs compétence Claude Code ?#

L'avenir : les trois couches travaillant ensemble#

Le système IA le plus fort combinera les trois :

• Claude Code pour le raisonnement et la refactorisation de code
• Outils MCP pour les opérations atomiques
• Serveur MCP pour les fonctionnalités backend sécurisées

Ensemble, ils permettent :

1. Intelligence IDE
2. Outils exécutables
3. Capacités de niveau entreprise

Cette pile transforme l'IA d'un « chatbot utile » en :

• opérateur IAM
• assistant DevOps
• moteur d'automatisation du backend
• exécuteur de workflow

Et pour les plateformes comme Logto, elle devient la couche naturelle de distribution pour l'identité et l'autorisation.

Résumé final#

Serveur MCP

Un service backend exposant des capacités systèmes sécurisées à l'IA.

Outils MCP

Actions atomiques fournies par le serveur. Pensez-y comme des fonctions appelables.

Compétence Claude Code

Intelligence IDE qui comprend le code et effectue des modifications sophistiquées, mais ne peut accéder aux systèmes sécurisés seule.

Ensemble : l'IA comprend ton code (Claude Code), exécute des actions précises (outils), et effectue des workflows sécurisés utilisant tes systèmes internes (Serveur MCP).

C'est la base de la prochaine génération du développement dirigé par l'IA.