Le Model Context Protocol (MCP) est la prise qui permet à une IA comme Claude ou ChatGPT de lire vos données et d'agir dans vos outils, sans développement sur mesure pour chaque outil. Quand nous avons publié cet article en mars 2025, c'était un projet d'Anthropic encore jeune. En octobre 2026, c'est un standard hébergé par la Linux Foundation, pris en charge par OpenAI, Google et Microsoft, et Webflow publie son propre serveur MCP.
Dans cet article, on vous explique ce qu'est le MCP, comment il fonctionne, où il en est aujourd'hui (spécification, gouvernance, outils compatibles), et ce qu'il change concrètement pour une équipe qui gère un site Webflow.
Article publié en 2025, entièrement mis à jour le 6 octobre 2026.
C'est quoi le MCP en IA ?
Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la façon dont une application d'IA se connecte à des sources de données et à des outils externes. La documentation officielle le compare à un port USB-C pour les applications d'IA : un format de prise commun, quel que soit l'appareil branché.
Un modèle de langage seul ne connaît que ce qu'il a appris et ce que vous lui collez dans la conversation. Il ne peut ni lire votre CRM, ni modifier une page de votre site. Le MCP lui donne cet accès, de façon encadrée.
Anthropic l'a rendu open source le 25 novembre 2024, avec une première série de serveurs pour Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres et Puppeteer.
Le problème qu'il résout : M × N
Sans standard, connecter M applications d'IA à N outils demande M × N intégrations : chaque assistant doit avoir son propre connecteur pour chaque service. Avec le MCP, chaque application implémente le protocole une fois (un client), chaque service l'implémente une fois (un serveur), et on passe à M + N.
C'est ce qui explique son adoption rapide : un éditeur qui publie un serveur MCP devient utilisable dans Claude, ChatGPT, Cursor ou VS Code en même temps.
Comment fonctionne le MCP
Hôte, client, serveur
La spécification distingue trois rôles :
- l'hôte, l'application d'IA que vous utilisez (Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code) ;
- le client, le connecteur que l'hôte ouvre vers chaque serveur ;
- le serveur, le programme qui expose un service (GitHub, une base de données, votre CMS).
Les messages sont échangés au format JSON-RPC 2.0. Deux transports sont standardisés : stdio, quand le serveur tourne sur votre machine, et Streamable HTTP, quand il est hébergé à distance. Pour les serveurs distants, l'autorisation repose sur OAuth 2.1 : vous vous connectez au service, vous acceptez les droits demandés, et l'IA n'obtient que ce jeton.
Les trois briques d'un serveur MCP
Un serveur MCP peut proposer trois types d'éléments, qui se distinguent par qui décide de les utiliser (spécification, Server Features) :
| Brique | Ce que c'est | Qui la déclenche | Exemple |
|---|---|---|---|
| Tools (outils) | des fonctions que l'IA peut exécuter | le modèle | créer un item CMS, lancer une requête SQL |
| Resources (ressources) | des données fournies comme contexte | l'application | le contenu d'un fichier, l'historique Git |
| Prompts | des modèles d'instructions prêts à l'emploi | l'utilisateur | une commande « audit SEO » dans un menu |
Dans la pratique, ce sont surtout les tools qui font la valeur d'un serveur : c'est par eux que l'IA passe de « je vous explique quoi faire » à « je l'ai fait ».
Ce qui se passe quand vous posez une question
- L'application récupère la liste des outils proposés par les serveurs connectés, avec leur description.
- Le modèle choisit l'outil utile pour votre demande et prépare les paramètres.
- L'application vous demande l'autorisation (la spécification impose le consentement de l'utilisateur avant tout appel d'outil).
- Le serveur exécute l'action et renvoie le résultat, que le modèle utilise pour répondre ou enchaîner l'étape suivante.
En mars 2025, on l'avait testé dans Claude Desktop avec un serveur MCP communautaire pour Airbnb : on demande un logement, Claude demande l'autorisation d'utiliser l'outil, puis répond avec des annonces réelles.
MCP ou API : quelle différence ?
Un serveur MCP s'appuie presque toujours sur l'API du service qu'il expose. Il ajoute par-dessus une couche que tous les assistants IA savent lire.
| API classique | Serveur MCP | |
|---|---|---|
| Pour qui | un développeur qui écrit du code | une application d'IA |
| Découverte | on lit la documentation | l'IA récupère la liste des outils et leur description |
| Intégration | une par application cliente | une seule, réutilisée par tous les clients compatibles |
| Autorisation | propre à chaque API | OAuth 2.1 selon un schéma commun (serveurs distants) |
| Qui décide de l'appel | le code | le modèle, avec l'accord de l'utilisateur |
Si vous avez déjà une API, il s'agit donc de décider si vous la rendez aussi accessible aux assistants IA, en plus des développeurs.
Où en est le MCP en octobre 2026
La spécification
Le protocole est versionné par date. Les révisions publiées sont celles du 5 novembre 2024, du 26 mars 2025, du 18 juin 2025, du 25 novembre 2025 et du 28 juillet 2026, la version en vigueur. D'après son journal des changements, cette dernière version :
- rend le protocole sans état : plus de poignée de main initiale ni de session côté HTTP, chaque requête porte sa version et les capacités du client ;
- range les tâches longues (Tasks) dans une extension officielle, à côté de MCP Apps, qui permet d'afficher des interfaces (formulaires, graphiques) directement dans la conversation ;
- déprécie trois fonctions côté client (Roots, Sampling, Logging), avec une fenêtre minimale de douze mois avant leur retrait.
Pour un développeur qui maintient un serveur, ces changements comptent. Pour une équipe marketing qui utilise des serveurs existants, ils sont invisibles.
La gouvernance
Le 9 décembre 2025, Anthropic a confié le MCP à l'Agentic AI Foundation, un fonds de la Linux Foundation cofondé par Anthropic, Block et OpenAI, avec le soutien de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare et Bloomberg. Le projet est désormais une entité de la Linux Foundation, sous licence Apache 2.0.
La gouvernance technique repose sur des mainteneurs nommés à titre individuel (aucun siège n'est réservé à une entreprise), et toute évolution passe par une proposition publique, une SEP. Le risque de fragmentation qu'on évoquait en 2025, avec des versions concurrentes selon les éditeurs, est donc nettement plus faible.
L'adoption
À la date de ce transfert, Anthropic comptait plus de 10 000 serveurs MCP publics actifs et plus de 97 millions de téléchargements mensuels des SDK Python et TypeScript. Depuis, un registre officiel recense les serveurs publics ; il est encore en préversion.
Quels outils prennent en charge le MCP
Côté applications d'IA (les clients) :
| Éditeur | Où le MCP est pris en charge |
|---|---|
| Anthropic | Claude (applications web et bureau, Claude Code), via les connecteurs |
| OpenAI | ChatGPT, avec les applications et le mode développeur : actions en écriture en bêta sur les offres Business, Enterprise et Edu, lecture seule sur Pro. L'API Responses accepte aussi des serveurs MCP distants |
| Gemini CLI, en local comme à distance | |
| Microsoft | VS Code avec GitHub Copilot (depuis la version 1.102) et Copilot Studio |
| Cursor | l'éditeur de code, en stdio et en HTTP |
Côté services (les serveurs), le paysage a changé depuis 2025. La plupart des serveurs de référence publiés par Anthropic (GitHub, Slack, Puppeteer, Postgres, Google Drive…) sont archivés : les éditeurs publient maintenant leurs propres serveurs officiels. GitHub, par exemple, propose un serveur MCP hébergé, disponible pour tous depuis septembre 2025. Le réflexe à avoir : chercher d'abord le serveur publié par l'éditeur du service, avant un serveur communautaire.
Des annuaires comme Smithery existent toujours pour découvrir des serveurs, mais un serveur communautaire mérite une lecture attentive avant de lui confier un accès.
Le serveur MCP de Webflow
Pour une équipe qui gère un site Webflow, c'est l'usage le plus concret du MCP. Webflow publie un serveur MCP officiel, construit sur ses API, avec lequel un agent IA travaille directement dans vos projets.
Ce qu'il permet
D'après la documentation de Webflow :
- gérer le CMS : créer des collections, définir les champs, mettre à jour des items en masse, publier ou dépublier ;
- gérer les pages, les assets, les formulaires et le sitemap, et mettre à jour les métadonnées SEO (title, description, Open Graph) ;
- construire et modifier le design : éléments, classes, composants, variables, interactions GSAP ;
- lire les données de Webflow Analyze (option payante) : sessions, pages vues, pages les plus consultées ;
- lancer des audits de contenu : liens cassés, textes alternatifs manquants.
Comment le connecter
Webflow propose un connecteur pour Claude, une application dans ChatGPT et un plugin pour Cursor ; pour les autres outils (Claude Code, Windsurf…), on ajoute l'adresse https://mcp.webflow.com/mcp (guide d'installation). On autorise ensuite l'accès par OAuth. Chaque autorisation donne accès à un seul workspace.
L'application MCP Bridge s'installe automatiquement au moment de l'autorisation. Le Designer ne doit être ouvert que pour quelques fonctions : capturer un aperçu visuel d'un élément, lire ou changer la sélection, la page ou le breakpoint en cours.
Les garde-fous prévus
L'agent travaille avec vos rôles et vos permissions Webflow, et rien de plus. Ses modifications apparaissent dans le journal d'activité du site. Et chaque site peut définir des Agent Instructions, des règles propres au site (marque, design system, conventions CMS) que l'agent suit.
La documentation liste aussi des limites : pas d'interactions Classic, pas de création d'items CMS dans une langue secondaire, pas de gestion des accès au workspace.
Ce qu'on en a retenu chez Digidop
Lors de notre live Webflow x Claude, Lucas Clairet et Florian Bodelot ont montré Claude au travail sur des projets Webflow : audit SEO, gestion du CMS, traduction, construction de pages. Notre conclusion tient en une ligne : Claude est un copilote, pas un pilote automatique. Les résultats restent variables, l'API Webflow a ses limites, et une relecture humaine reste obligatoire avant publication.
Pour l'installation pas à pas, on a écrit un guide dédié : comment connecter Claude à votre projet Webflow.
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Les limites et les risques à connaître
- Un serveur MCP agit avec vos droits. Une IA qui peut publier une page peut aussi en publier une mauvaise. Les mêmes précautions qu'avec un prestataire s'appliquent : droits minimaux, relecture, journal des actions.
- La spécification le dit elle-même : le MCP ne peut pas imposer ses principes de sécurité au niveau du protocole. Le consentement, les permissions et l'affichage clair des actions dépendent de l'application et du serveur.
- Les descriptions d'outils fournies par un serveur doivent être considérées comme non fiables, sauf si le serveur l'est. Un serveur communautaire mal conçu, ou malveillant, peut orienter le modèle.
- Plus on connecte de serveurs, plus le modèle doit choisir parmi beaucoup d'outils, et plus les erreurs de choix deviennent probables. Mieux vaut brancher les serveurs dont on a besoin pour la tâche du moment.
Notre avis
En mars 2025, on présentait le MCP comme une promesse. En octobre 2026, la question de savoir s'il va s'imposer est réglée : OpenAI, Google et Microsoft l'ont adopté, et sa gouvernance ne dépend plus d'un seul éditeur.
Pour une équipe marketing, reste à choisir les tâches à confier à un agent, et le contrôle qu'on garde dessus. Sur un site Webflow, les tâches répétitives et vérifiables sont les bonnes candidates : compléter des métadonnées SEO, nettoyer une collection CMS, repérer les textes alternatifs manquants, préparer une traduction. Le design d'une page d'offre ou la publication sans relecture, beaucoup moins.
Et si vous éditez un service ou un outil, publier un serveur MCP devient une question de visibilité, au même titre qu'une API documentée : sans lui, les assistants IA ne peuvent pas l'utiliser pour le compte de vos clients. C'est la suite logique de ce qu'on décrit dans votre site est-il prêt pour les agents IA ?.
Questions fréquentes
C'est quoi le MCP en IA ?
Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui standardise la façon dont une application d'IA se connecte à des outils et à des données externes : fichiers, bases de données, CRM, CMS, API. Une application compatible peut utiliser n'importe quel serveur MCP sans intégration sur mesure.
Qu'est-ce qu'un serveur MCP ?
C'est le programme qui expose un service à l'IA, sous forme d'outils (actions), de ressources (données) et de prompts (modèles d'instructions). Il peut tourner sur votre ordinateur ou être hébergé par l'éditeur du service, comme les serveurs de GitHub ou de Webflow.
Quelle différence entre MCP et une API ?
Le MCP ne remplace pas les API : un serveur MCP s'appuie généralement sur l'API du service. Il ajoute une couche commune que tous les assistants IA savent lire, avec la description des outils, leurs paramètres et l'autorisation.
Quels outils prennent en charge le MCP en 2026 ?
Claude, ChatGPT (applications et mode développeur), l'API Responses d'OpenAI, Gemini CLI, Visual Studio Code avec GitHub Copilot, Microsoft Copilot Studio et Cursor, entre autres. Côté services, GitHub et Webflow publient chacun un serveur MCP officiel.
Le MCP est-il sécurisé ?
Le protocole prévoit une autorisation basée sur OAuth 2.1 pour les serveurs distants et exige le consentement de l'utilisateur avant chaque appel d'outil. Mais la spécification précise qu'elle ne peut pas imposer ces principes : la sécurité dépend de l'application et du serveur choisis.
Le MCP est-il gratuit et open source ?
Oui. La spécification et les SDK sont publiés sous licence Apache 2.0 et le projet est hébergé par la Linux Foundation. Les services auxquels un serveur MCP donne accès restent, eux, soumis à leurs propres abonnements.
Peut-on connecter Webflow à Claude ou ChatGPT avec le MCP ?
Oui. Webflow publie un serveur MCP officiel, avec un connecteur pour Claude, une application dans ChatGPT et un plugin pour Cursor. On autorise l'accès à un workspace par OAuth, puis l'IA peut gérer le CMS, les pages, le SEO et une partie du design.
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