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LLM and MCP: wiring a model into the SI without losing control

RAG to read docs is one job. Acting on tickets or stock is another. MCP is a bounded way to expose tools to a model.

A RAG chatbot is enough when you only need to read documentation. As soon as the model must act — open a ticket, read stock, pull a contract — people go back to copy-paste.

What MCP actually is

Model Context Protocol: a way to let an LLM call tools (ticketing, ERP, DMS, logs) with bounded rights. The model does not wander through the IT landscape. It calls what developers exposed.

Why developers care

They do not glue a plugin per AI vendor. They expose tools once, with scopes and a log. That is SI integration, not decorative prompting.

Data

It does not have to go through a public LLM. You choose the model, the region, what leaves. MCP tools stay with you (or in the EU). That is scoping: hosting, journals, who may call what.

FAQ

C’est quoi MCP, concrètement ?
Model Context Protocol : un protocole pour brancher un LLM sur des outils (ticket, ERP, GED, logs) avec des droits bornés. Le modèle n’entre pas dans le SI comme il veut. Il appelle des outils que des développeurs ont exposés.
Un chatbot RAG suffit-il, sans MCP ?
Pour lire de la doc, souvent oui. Dès qu’il faut agir — créer un ticket, lire un stock, un contrat — le copier-coller reprend. MCP sert à ça : des actions contrôlées, pas un chat à côté du SI.
Les données passent-elles par un LLM public ?
Pas forcément. On choisit le modèle, la région, ce qui sort. Les outils MCP restent chez vous (ou dans l’UE). C’est le cadrage : hébergement, journaux, qui a le droit d’appeler quoi.
Quel est l’intérêt pour les développeurs ?
Ils ne recollent pas un plugin par éditeur d’IA. Ils exposent des outils une fois, avec des scopes et un journal. C’est de l’intégration SI, pas du prompt décoratif.

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