FR

MCP contre gRPC : Comment les agents IA et les LLM se connectent aux outils et aux données.

#Outils d'IA
2025-10-28 12:3917 min de lecture

Introduction au contenu
Poser des questions

La vidéo discute des défis auxquels sont confrontés les agents d'IA alimentés par de grands modèles de langage (LLMs) pour se connecter à des services externes comme la réservation de vols, la vérification des stocks et des bases de données. Elle présente deux protocoles : le Protocole de Contexte de Modèle (MCP), qui a été créé pour que les agents d'IA puissent accéder aux outils et aux données, et gRPC, un cadre largement utilisé pour connecter des microservices qui excelle en termes de performance mais qui n'a pas été conçu avec l'IA en tête. La vidéo met en lumière les caractéristiques natives à l'IA de MCP, telles que la découverte en temps réel et la capacité pour les LLMs d'extraire des données externes de manière dynamique, en le comparant aux capacités de sérialisation binaire et de streaming de gRPC. Alors que MCP permet une découverte intuitive et une utilisation des outils, gRPC offre de la vitesse mais nécessite des couches supplémentaires pour la traduction AI. En fin de compte, la vidéo suggère qu'à mesure que les systèmes d'IA évoluent, MCP servira d'interface de découverte, tandis que gRPC sera utilisé pour gérer des demandes à haut débit.

Informations clés

  • Les agents d'IA alimentés par des modèles de langage de grande taille (LLMs) font face à des défis pour communiquer avec des services externes pour des tâches telles que la réservation de vols ou l'interrogation de bases de données.
  • MCP (Model Context Protocol), introduit par Anthropic à la fin de 2024, est conçu spécifiquement pour que les agents d'IA relient les LLM (modèles de langage de grande taille) aux outils et aux données.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) est un framework RPC bien connu pour connecter des microservices, mais n'a pas été initialement conçu pour des applications d'IA.
  • Les deux protocoles abordent les défis liés aux limitations de la fenêtre de contexte des LLM, qui ne peuvent pas stocker toutes les informations nécessaires en même temps.
  • MCP permet aux LLMs d'interroger des systèmes externes de manière dynamique au lieu d'essayer d'intégrer toutes les données dans une fenêtre de contexte.
  • MCP comprend des primitives telles que des outils, des ressources et des invites avec des descriptions en langage naturel pour une compréhension facile par les LLM.
  • Dans MCP, la découverte est intégrée au protocole, permettant aux agents d'IA de comprendre rapidement les capacités disponibles.
  • gRPC offre des fonctionnalités telles que la sérialisation binaire efficace, le streaming bidirectionnel et des performances améliorées, mais fournit des informations structurelles au lieu du contexte sémantique requis par les LLM.
  • Une couche d'adaptateur est souvent nécessaire dans les implémentations gRPC pour traduire les requêtes en langage naturel en appels RPC spécifiques pour les agents d'IA.
  • MCP utilise JSON-RPC 2.0 pour la communication, qui est lisible par l'homme, tandis que gRPC utilise des protocoles buffers pour la communication binaire, ce qui entraîne un parser de messages plus rapide.
  • MCP est le mieux adapté pour la découverte d'IA, tandis que gRPC excelle en vitesse et en efficacité pour les charges de travail à fort débit.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Agents d'IA et Protocoles de Communication

Les agents IA, alimentés par de grands modèles de langage (LLMs), nécessitent une communication efficace avec des services externes pour des tâches telles que les réservations de vol et les vérifications d'inventaire. La discussion se concentre sur deux protocoles - le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) et l'Appel de Procédure à Distance de Google (gRPC) - et leur rôle dans l'amélioration des capacités d'IA agentique.

Protocole de Contexte de Modèle (MCP)

Introduit par Anthropic, MCP est conçu pour les agents d'IA facilitant les connexions entre les LLM et les outils et données externes. Il offre des primitives telles que des outils, des ressources et des invites, permettant des requêtes dynamiques et une découverte en temps réel des capacités.

gRPC (Google Remote Procedure Call)

gRPC est un cadre RPC rapide et fiable qui organise la communication entre les microservices. Il utilise des tubes de protocole pour une sérialisation binaire efficace et un streaming en temps réel. Cependant, il lui manque le contexte sémantique nécessaire pour les LLM, ce qui nécessite souvent une couche de traduction AI supplémentaire.

Limitations de la fenêtre de contexte dans les LLMs.

Les LLMs font face à des limitations en raison de leur fenêtre de contexte, qui restreint la quantité d'informations qu'ils peuvent retenir. MCP permet à ces modèles d'interroger des systèmes externes pour des données en temps réel, contournant les contraintes de grands ensembles de données ou de bases de données.

L'adaptabilité des agents IA

MCP favorise l'adaptabilité des agents IA, leur permettant de tirer parti de nouveaux outils et capacités sans nécessiter de reformation. Cette flexibilité contraste avec gRPC, qui nécessite généralement des connaissances spécifiques sur les détails du service.

Flux de communication dans MCP et gRPC

Les processus de communication pour MCP et gRPC diffèrent fondamentalement. MCP utilise JSON-RPC pour les connexions, ce qui permet une interaction en langage naturel, tandis que gRPC utilise HTTP/2 avec des protocoles buffers, offrant une communication binaire plus rapide mais nécessitant un adaptateur pour les intentions compatibles avec l'IA.

Mécanismes de découverte

MCP intègre la découverte dans son protocole, permettant aux agents IA d'accéder dynamiquement aux outils et ressources disponibles. En revanche, gRPC ne fournit que des informations structurelles, nécessitant une couche d'adaptateur pour une compréhension et une utilisation plus larges.

Comparaison de l'efficacité et de la performance

MCP est conçu pour l'IA, offrant une clarté sémantique, tandis que gRPC excelle en vitesse et en évolutivité. Le choix entre les deux protocoles dépendra des exigences spécifiques de l'application à mesure que les agents d'IA évoluent d'assistants simples à des systèmes de production robustes.

Questions et réponses connexes

Qu'est-ce que le MCP ?

MCP, ou Protocole de Contexte de Modèle, est un protocole conçu sur mesure développé par Anthropic à la fin de 2024 pour que les agents d'IA connectent de grands modèles de langage (LLMs) à des outils et des données.

gRPC et MCP sont deux technologies utilisées pour la communication entre services, mais elles ont des différences clés.gRPC est une plateforme de communication open source développée par Google, basée sur le protocole HTTP/2. MCP, ou Multicluster Communication Protocol, est un protocole développé pour faciliter la communication entre des clusters de services.L'une des principales différences entre gRPC et MCP réside dans leur architecture. gRPC utilise un modèle de communication basé sur des appels de procédures distantes (RPC), tandis que MCP s'appuie sur une architecture orientée événement qui s'appuie sur des événements pour déclencher des communications.Une autre distinction est le support des langages de programmation. gRPC offre un support étendu pour plusieurs langages, y compris Java, C++, Python, et bien d'autres. MCP, en revanche, est principalement utilisé dans des contextes de microservices spécifiques, ce qui limite son adoption par certains langages.La performance est également un facteur où gRPC peut avoir un avantage, en raison de son utilisation d’HTTP/2 qui permet des communications plus rapides et efficaces. MCP, étant plus orienté vers la gestion de réseaux complexes, peut introduire une surcharge.Enfin, l'intégration des outils et des services est différente. gRPC bénéficie d'une large adoption et d'une forte communauté, ce qui facilite l'intégration avec divers outils de développement et de déploiement. MCP, étant moins répandu, peut nécessiter plus d'efforts pour intégrer divers services.En résumé, gRPC et MCP diffèrent par leur architecture, le support de langages, la performance et l'intégration avec d'autres outils.

gRPC est un cadre d'appel de procédure à distance qui offre rapidité et fiabilité, mais qui n'a pas été conçu avec l'IA en tête. Il nécessite une couche de traduction IA supplémentaire, tandis que MCP est spécifiquement construit pour l'IA, fournissant un contexte sémantique et une découverte en temps réel.

Quelles sont les limitations des LLMs ?

Les LLMs sont fondamentalement limités par leur fenêtre de contexte et les données d'entraînement auxquelles ils ont été exposés. Ils ne peuvent pas contenir des bases de données clients entières ou des flux de données en temps réel directement dans leur contexte.

Comment les agents d'IA surmontent-ils les limitations des LLM ?

Les agents d'IA peuvent interroger des systèmes externes à la demande pour des informations spécifiques, améliorant ainsi leurs capacités sans surcharger leur fenêtre de contexte.

Quels sont les éléments clés du protocole MCP ?

MCP fournit trois primitives clés : des outils (des fonctions comme 'obtenir la météo'), des ressources (des données comme des schémas de base de données) et des invites (des modèles d'interaction), le tout avec des descriptions en langage naturel pour les LLMs.

Quel est l'aspect du flux de communication dans le MCP ?

Dans MCP, le flux commence par une application hôte se connectant à un client MCP, qui interagit ensuite avec un serveur MCP qui se connecte à des services externes, avec des résultats renvoyés par le même chemin.

gRPC gère les requêtes en utilisant un modèle simple et efficace. Lorsqu'un client souhaite faire une demande, il envoie un appel à un service spécifique. Ce service est généralement défini à l'aide de Protocol Buffers, un langage de définition d'interface qui facilite la sérialisation des données.Le serveur reçoit la demande, traite les informations, et renvoie une réponse au client. gRPC utilise HTTP/2 pour le transport, ce qui permet une communication bidirectionnelle et des performances améliorées. De plus, avec gRPC, il est possible d'établir des flux de données en temps réel, offrant ainsi une interactivité accrue entre le client et le serveur.Les demandes et les réponses sont structurées en utilisant des messages bien définis, ce qui simplifie la gestion des données échangées.Ainsi, gRPC fournit un moyen efficace et performant pour gérer les requêtes entre applications distribuées.

gRPC utilise HTTP/2 pour la communication, permettant le streaming bidirectionnel et le multiplexage, ce qui permet de traiter plusieurs requêtes simultanément.

Quel est le mécanisme de découverte dans MCP ?

MCP dispose d'une découverte intégrée, permettant aux clients de se connecter à un serveur MCP et d'appeler immédiatement des commandes comme tool/list ou resources/list pour comprendre les capacités disponibles de manière sémantique.

Pourquoi les développeurs ont-ils besoin d'une couche de traduction IA pour gRPC ?

Les développeurs ont besoin d'une couche de traduction AI car gRPC fournit des informations structurelles via des définitions protobuf plutôt que du contexte sémantique, nécessitant une étape supplémentaire pour traduire l'intention en langage naturel en appels RPC spécifiques.

Comment les efficacités des MCP et des gRPC se comparent-elles ?

MCP utilise JSON-RPC 2.0 avec des messages basés sur du texte, ce qui le rend plus facile à lire mais souvent plus verbeux. En revanche, gRPC utilise des protocoles binaires avec des buffers, qui sont plus rapides et plus petits mais moins lisibles par les humains.

Plus de recommandations de vidéos

Partager à: