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Serveur MCP vs Outils vs Compétence agent

Serveurs MCP, usage d'outils et compétences d'agent : comprendre les couches du développement IA moderne

Guamian

Product & Design

11/20/2025

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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 ?

Scénario	Meilleur choix
Édition de code multi-fichiers	Compétence Claude Code
Exécuter une action simple	Outils MCP
Exposer des workflows d'entreprise sécurisés	Serveur MCP
Intégrer des capacités backend internes	Serveur MCP
Construire une fonctionnalité IA dans un produit	Serveur MCP + Outils
Permettre aux développeurs d'interagir avec l'infrastructure via IDE	Compétence Claude Code + Serveur MCP
Réaliser des opérations d'identité / contrôle d'accès	Serveur MCP

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 :

Intelligence IDE
Outils exécutables
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.

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

Pourquoi les outils existent#

L'idée centrale de l'utilisation des outils#

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

Quand utiliser serveur MCP vs outils vs compétence Claude Code ?

L'avenir : les trois couches travaillant ensemble

Résumé final