Le Model Context Protocol, ou MCP, est en train de bouleverser l’univers de l’intelligence artificielle. Ce protocole permet aux grands modèles de langage (LLM) de ne plus se limiter à des réponses textuelles : ils peuvent désormais interagir directement avec des logiciels, des bases de données ou encore des services web. De la création de visuels 3D à l’analyse financière en passant par l’automatisation de la communication, MCP agit comme un pont entre le monde virtuel des IA et les outils réels. Voici 10 cas d’usage concrets que j’ai déniché illustrant la puissance de ce protocole 🚀.
Création d’agents vocaux personnalisés (ElevenLabs)
Le serveur elevenlabs-mcp permet de créer et de déployer des agents vocaux intelligents en seulement quelques lignes de prompt. En couplant cette technologie avec Claude Desktop et l’API Twilio, on peut générer des callbots opérationnels en temps réel. Par exemple, une entreprise peut programmer un agent pour appeler automatiquement ses anciens clients afin d’enquêter sur les raisons de leur désengagement. L’agent est capable de mener une conversation fluide, de poser des questions adaptées aux réponses reçues, et de conserver un ton courtois et professionnel. Je trouve que ce type d’automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de recueillir des insights précieux pour optimiser les stratégies de fidélisation. Les scripts vocaux sont entièrement personnalisables et l’on peut intégrer des modules d’analyse sémantique pour identifier des motifs dans les retours clients. Cette capacité ouvre également la voie à des usages plus complexes comme la prise de rendez-vous ou la gestion de support client de premier niveau.
Automatisation de messages vocaux sur WhatsApp
Grâce à l’intégration entre elevenlabs-mcp et whatsapp-mcp, il devient possible de gérer automatiquement les échanges vocaux sur WhatsApp. Le système fonctionne en trois étapes : transcription des messages vocaux entrants, génération de réponses adaptées via LLM, puis conversion de ces réponses en messages audio, éventuellement dans la voix de l’utilisateur. Cette technologie est particulièrement utile pour les professionnels très sollicités, comme les consultants, les commerciaux ou les influenceurs, qui souhaitent maintenir une interaction personnalisée avec leurs contacts tout en gagnant un temps considérable. Par exemple, un entrepreneur peut configurer l’IA pour répondre automatiquement aux demandes courantes de ses clients tout en préservant un ton amical et naturel. Le modèle peut aussi être formé pour filtrer les demandes urgentes et alerter l’utilisateur en cas de message prioritaire. En combinant cette fonctionnalité avec un agenda connecté, je pense que l’agent peut également proposer des créneaux de rendez-vous ou confirmer une disponibilité.
Génération de visuels 3D dans Blender
Le serveur blender-mcp utilise l’API Python de Blender pour permettre aux LLM de générer automatiquement des scènes 3D en réponse à des instructions textuelles. L’un des usages les plus parlants consiste à créer des objets simples pour des prototypes, des jeux vidéo ou des démonstrations visuelles. Par exemple, un designer peut demander à l’IA de modéliser un objet floral minimaliste avec une tige et des pétales blancs symétriques. Le résultat peut être ensuite personnalisé, animé ou exporté pour une intégration dans d’autres outils. Pour les débutants (comme moi 😅), cela représente un gain de temps énorme, leur permettant de visualiser leurs idées sans compétences techniques poussées. L’agent peut aussi être configuré pour suivre un cahier des charges spécifique : dimensions, textures, palettes de couleurs ou formes géométriques précises. On peut aussi aller plus loin en intégrant la logique de rendu automatique (shading, lumière, caméra) pour produire des rendus prévisualisables.
Automatisation de la navigation web (Playwright)
Ce use case est mon favori. Le serveur playwright-mcp, développé par Microsoft, révolutionne l’automatisation des tâches web. Contrairement à d’autres solutions basées sur des captures d’écran, ce serveur utilise une lecture structurelle des éléments HTML pour interagir efficacement avec les sites web. Un exemple concret : effectuer une veille quotidienne sur l’actualité technologique. L’agent IA peut visiter des dizaines de sites spécialisés (TechCrunch, VentureBeat, MIT Review…), extraire les articles pertinents, les résumer et envoyer un rapport structuré par email. Il est même possible de noter chaque source selon sa fiabilité et d’archiver automatiquement les liens. Ce cas d’usage peut être adapté pour surveiller la concurrence, rechercher des appels d’offres ou collecter des données produits sur des marketplaces. Grâce à l’intégration avec Gmail via MCP, l’envoi des comptes rendus est immédiat, avec une mise en page HTML propre et lisible.
Création automatisée de vidéos (MiniMax)
MiniMax-MCP permet d’aller plus loin dans la génération de contenus visuels en automatisant la production de vidéos. L’IA n’est pas seulement utilisée pour produire une vidéo à partir d’un prompt classique : elle est également capable de créer un prompt optimisé pour les modèles text-to-video. Cela signifie que le LLM comprend la scène souhaitée (ambiance, éléments visuels, style, mouvement) et reformule ces intentions en langage compatible avec le moteur vidéo de MiniMax. Exemple : un utilisateur peut décrire une scène de coucher de soleil dans une ville futuriste, et le système va générer un prompt riche en détails, adapté aux contraintes techniques. Cette méthode améliore considérablement la qualité des vidéos générées, rendant le contenu plus fidèle à l’intention créative. Cette technologie est idéale pour les créateurs de contenu, les équipes marketing ou les formateurs souhaitant enrichir leurs présentations. J’ai hâte de voir la suite.
Accès aux données financières en temps réel (Bloomberg)
Avec bloomberg-mcp, les IA peuvent se connecter à l’API BLPAPI pour accéder aux données financières en direct. Cela inclut les cours boursiers, les analyses, les tendances sectorielles, les devises et les matières premières. Un cas concret : l’IA peut lister les 10 actions du S&P 500 avec le plus faible ratio P/E, utile pour repérer des titres sous-évalués. Mais ce n’est pas tout. L’utilisateur peut également configurer un tableau de bord automatisé pour suivre des indicateurs financiers clés, obtenir des alertes sur des variations anormales ou encore produire un rapport hebdomadaire d’analyse. Cela transforme les LLM en véritables analystes financiers assistés 💰, capables de fournir en temps réel des informations utiles à la prise de décision. Ces agents peuvent aussi croiser les données avec des actualités économiques ou des résultats d’entreprises pour en tirer des analyses complètes.
Automatisation des workflows GitHub
En connectant un LLM à GitHub via un serveur MCP dédié, il devient possible d’automatiser des workflows entiers : création de dépôts, push de fichiers, génération automatique de README, commentaires sur des pull requests, etc. L’IA peut même faire des revues de code selon un style ou une convention définie. Cela permet, par exemple, à une équipe de développeurs de collaborer plus efficacement, en réduisant les frictions liées aux processus manuels. Un prompt bien construit peut déclencher une série d’actions : cloner un repo, exécuter des tests, déployer une version sur un environnement de staging, et notifier les membres de l’équipe. Pour les projets open source, cela permet aussi de trier les issues, proposer des correctifs ou guider les contributeurs débutants grâce à des messages personnalisés générés automatiquement.
Interaction avec les solveurs de contraintes mathématiques
Les LLM peuvent être connectés à des solveurs formels (comme Z3 ou Gurobi) pour résoudre des problèmes mathématiques complexes. Par exemple, dans le cadre d’un projet d’optimisation logistique, l’IA peut transformer un énoncé en langage naturel (minimiser le coût de livraison tout en respectant les contraintes de stock et de délais) en un problème mathématique formel. MCP permet ensuite d’envoyer ce problème au solveur, d’analyser les solutions retournées et de proposer des ajustements ou interprétations. Cette capacité est cruciale pour les domaines de l’ingénierie, des sciences, de l’économie ou encore de la planification urbaine. Elle ouvre aussi la voie à l’enseignement assisté par IA, avec des agents capables de corriger des exercices de manière rigoureuse et explicative.
Intégration aux IDE comme Replit ou Codeium
Avec un serveur MCP compatible, j’ai pu voir qu’un assistant IA peut coder en direct dans des environnements comme Replit. Il peut écrire, corriger, tester et structurer des programmes en suivant des instructions naturelles. Ce mode d’interaction est parfait pour les étudiants en programmation, les développeurs freelance ou même les enseignants. On peut imaginer un prompt qui demande à l’IA de créer une application web en React avec authentification, base de données et déploiement sur Vercel. L’agent gère l’ensemble de la chaîne, tout en documentant chaque étape. L’IDE devient ainsi un espace de collaboration temps réel avec une IA qui comprend les intentions, les erreurs courantes et qui propose des solutions sans avoir à sortir du contexte de travail.
Gestion documentaire dans Google Drive
Grâce à un serveur MCP dédié à Google Drive, les LLM peuvent interagir avec les documents, présentations et feuilles de calculs stockées dans le cloud. Un assistant peut rechercher automatiquement des fichiers, les lire, les synthétiser, générer de nouveaux rapports à partir de templates, ou encore planifier l’envoi de ces documents. Ce cas d’usage est particulièrement utile pour les responsables RH, les chefs de projet ou les commerciaux, qui manipulent quotidiennement une grande quantité de fichiers. Par exemple, un prompt peut demander la génération automatique d’un bilan de performance mensuel à partir des feuilles de temps saisies dans Google Sheets, puis intégrer les résultats dans une présentation Google Slides personnalisée, prête à être partagée avec la direction.
Conclusion
Le protocole MCP est en train de devenir une pièce centrale dans l’écosystème de l’IA. Il transforme les modèles de langage en agents capables d’agir concrètement sur le monde digital. Ces 10 cas d’usage ne sont qu’un avant-goût des possibilités offertes. Dans les mois à venir, on peut s’attendre à une multiplication des serveurs MCP, rendant l’IA toujours plus utile, proactive et ancrée dans le réel.
Je vois dans le MCP une révolution comparable à l’arrivée des premières plateformes visuelles comme Zapier ou Bubble. Là où ces outils ont permis aux non-développeurs de créer des automatisations et des apps sans écrire une ligne de code 💻, MCP pousse le concept encore plus loin : il offre aux LLM la possibilité de devenir des orchestrateurs intelligents, capables non seulement de suivre un scénario défini, mais aussi de s’adapter en temps réel aux données, aux comportements utilisateurs ou aux résultats analytiques. Dans le domaine du web analytics par exemple, on peut imaginer un agent IA branché à un serveur MCP capable d’analyser en continu les performances d’un site, de croiser les données de conversion avec les comportements utilisateurs, puis de proposer (ou même exécuter) des actions concrètes : modifier une landing page, déclencher une campagne e-mail, ou tester une nouvelle offre.
MCP ne fait pas qu’automatiser l’intelligence artificielle : il la rend opérationnelle et contextuelle. Le futur des workflows intelligents ne passera plus seulement par des scénarios figés, mais par des agents capables de comprendre, décider et agir. Pour les métiers du digital, du marketing à la gestion de projet en passant par l’ingénierie, il s’agit d’un changement de paradigme profond.
