À l’ère du numérique, l’intelligence artificielle (IA) et les modèles de langage (LLM) jouent un rôle essentiel dans la transformation des entreprises et des interactions humaines. Ces technologies, autrefois réservées à des laboratoires de recherche, sont désormais présentes dans notre quotidien, que ce soit à travers les assistants vocaux sur nos smartphones ou les chatbots qui répondent à nos questions sur les sites web. Toutefois, leur adoption à grande échelle comporte des défis, notamment en ce qui concerne les coûts des services basés sur le cloud et les préoccupations croissantes liées à la confidentialité des données.
La connexion entre les LLM et les outils numériques est cruciale pour maximiser leur potentiel. Cela ouvre la voie à des applications innovantes, telles que l’automatisation des tâches, l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’optimisation des processus décisionnels. Cependant, cette interconnexion soulève également des questions de durabilité financière et de sécurité pour les utilisateurs. Bien que ces technologies allègent le fardeau des tâches répétitives, leur utilisation dans le cloud peut engendrer des coûts exponentiels, rendant leur accès difficile pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels.
C’est ici qu’intervient le Model Context Protocol (MCP), une solution qui relie efficacement un LLM à divers outils numériques tout en offrant une alternative aux services cloud. En exécutant des modèles de langage en local, les utilisateurs peuvent réduire leurs coûts et renforcer la sécurité de leurs données en gardant le contrôle sur celles-ci. Ce modèle d’exécution locale répond à deux exigences: l’efficacité économique et la protection des informations sensibles, un enjeu crucial à une époque où la cybercriminalité est en pleine expansion.
Dans un monde où la connectivité est primordiale, la capacité à intégrer l’IA dans nos outils de travail de manière sécurisée et économique devient une compétence indispensable. Cet article se penchera sur les avantages de l’utilisation du MCP avec des LLM exécutés localement, tout en explorant les étapes pratiques d’installation et de configuration, afin d’accompagner les utilisateurs vers une adoption éclairée de ces technologies révolutionnaires.
Connecter un LLM à des outils numériques avec le MCP
Dans un paysage numérique en constante évolution, l’intégration des modèles de langage (LLM) avec divers outils numériques s’avère essentielle. Le Model Context Protocol (MCP) émerge comme une solution clé pour faciliter cette connexion. En utilisant le MCP en tandem avec des LLM exécutés localement, il est possible de réduire les coûts tout en préservant la confidentialité des données. Cet article explore les avantages de cette approche, les étapes d’installation et de configuration, ainsi que les performances attendues.
Pourquoi utiliser le MCP avec un LLM en local ?
Coûts d’utilisation
L’utilisation du MCP avec un LLM exécuté localement représente une approche financièrement avantageuse. En effet, le MCP implique de nombreux échanges entre les outils et le LLM, ce qui entraîne une consommation excessive de tokens. Par exemple, les frais pour l’utilisation de Claude 4 Sonnet s’élèvent à 15 dollars pour un million de tokens, tandis que Claude 4 Opus peut coûter jusqu’à 75 dollars pour la même quantité. Ainsi, les dépenses peuvent rapidement atteindre plusieurs centaines d’euros par mois. En revanche, un LLM local ne nécessite que la puissance de calcul de la machine de l’utilisateur, ce qui engendre un surcoût électrique négligeable par rapport aux tarifs des modèles basés dans le cloud.
Confidentialité des données
La question de la confidentialité est cruciale dans l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle. L’exécution d’un LLM en local avec MCP permet d’éviter l’envoi de données sensibles vers des fournisseurs de cloud. Cela offre un meilleur contrôle sur les informations échangées, un aspect essentiel pour les applications critiques. Bien que cette approche ne puisse pas totalement éliminer le risque de prompt injection, elle permet de garder la maîtrise sur les données. De plus, l’association du MCP avec un LLM local peut être configurée pour fonctionner en environnement air-gap, garantissant ainsi une sécurité maximale.
Tiny Agents d’Hugging Face avec Ollama
Qu’est-ce que Tiny Agents ?
Actuellement, la méthode la plus accessible pour exécuter le MCP en local consiste à utiliser les Tiny Agents d’Hugging Face, associés à Ollama. Ollama permet de télécharger un LLM optimisé pour l’inférence sur un appareil, le rendant accessible via une API en localhost. Le client MCP d’Hugging Face agit comme une interface CLI, facilitant les échanges entre le serveur MCP et le LLM hébergé sur Ollama.
Prérequis
Avant de commencer l’installation, il est essentiel de disposer de la dernière version stable de Python, recommandée à 3.13.3 en juin 2025. Le téléchargement de Python doit se faire depuis le site officiel, et non à partir du Microsoft Store. Pour vérifier la version de Python, il est conseillé d’ouvrir PowerShell et de taper :
python --version
Il est impératif de mettre à jour si nécessaire.
Étapes d’installation
Pour installer Tiny Agents, il faut ouvrir PowerShell et exécuter la commande suivante :
pip install huggingface-hub
Ensuite, il convient de télécharger Ollama depuis le site officiel. Une fois l’installateur récupéré, il faut le lancer et suivre les instructions pour compléter l’installation.
Une fois Ollama installé, il est nécessaire de télécharger un modèle et de l’inférer. Le choix du modèle est fondamental. Il est recommandé d’opter pour un modèle qui supporte le function calling, avec une taille adaptée aux ressources de la machine. Les modèles de la famille Qwen3 d’Alibaba sont conseillés, notamment la version 1.7b pour un PC Windows classique sans GPU, car elle optimise la gestion des ressources.
Configuration
Pour configurer l’agent, il est nécessaire de créer un dossier sur l’ordinateur. Ce dossier peut être nommé comme souhaité. À l’intérieur, il faut créer deux fichiers texte: agent.json et prompt.md.
Dans agent.json, la configuration suivante doit être ajoutée pour établir la connexion entre l’agent et le serveur Ollama avec le modèle qwen3:1.7b. Cet exemple inclut également un premier serveur MCP, Playwright, qui permet au LLM d’ouvrir un navigateur et de naviguer sur le web de manière autonome.
Pour le fichier prompt.md, le contexte d’utilisation et les règles à respecter pour l’appel d’outils doivent être définis. Voici un exemple de prompt système à inclure :
You are a tool-using assistant. When invoking tools, you must return valid JSON objects without any comment, newline, or extra data.
Wrap tool arguments as a single-line JSON string, e.g. {"query": "benjamin polge"}
Do not add explanations or text outside the JSON object.
Exécution et ajout de serveurs MCP additionnels
Lancement de l’agent
Une fois la configuration terminée, l’agent peut être exécuté avec la commande suivante dans un nouveau PowerShell :
python path_to_your_agent_folder
Il est important de remplacer path_to_your_agent_folder par le chemin vers le dossier de l’agent. Une légère latence est à prévoir lors du lancement. L’agent sera alors opérationnel, et il sera possible d’interagir avec lui en langage naturel comme avec un chatbot.
Ajout de serveurs MCP
Dans la configuration de agent.json, un seul outil MCP a été utilisé (Playwright). Cependant, il est simple d’ajouter d’autres serveurs MCP. Il suffit d’incorporer la configuration du serveur MCP souhaité dans le fichier. Par exemple, pour ajouter un serveur permettant d’accéder aux fichiers locaux, il est possible d’intégrer le support du server-filesystem.
Les performances et la fiabilité d’un agent utilisant le MCP dépendent directement du modèle de langage sous-jacent. Les modèles de moins de 7 milliards de paramètres peuvent présenter des limitations significatives, entraînant des erreurs fréquentes dans le formatage JSON et une compréhension contextuelle limitée. Les modèles plus performants, dépassant 7 milliards de paramètres, requièrent cependant d’importantes ressources computationnelles. Sur la plupart des ordinateurs personnels, ces modèles peuvent engendrer des temps de génération très longs, voire ne pas fonctionner en raison d’une insuffisance de VRAM.
Pour les utilisateurs de Mac équipés des dernières puces Apple Silicon (M1, M2, M4…), la situation est nettement plus favorable. Ces puces sont optimisées pour l’intelligence artificielle embarquée et intègrent nativement un NPU, offrant ainsi une architecture de mémoire unifiée (RAM + VRAM). Cette conception permet d’exécuter des modèles de taille supérieure avec une efficacité remarquable, rendant l’expérience avec le MCP d’autant plus fluide.
Dans un contexte où l’intelligence artificielle s’impose comme un outil incontournable, explorer les méthodes d’intégration des modèles de langage avec des systèmes numériques devient crucial. L’utilisation du Model Context Protocol, associée à des LLM exécutés localement, répond efficacement aux préoccupations de coût et de sécurité. Cette approche permet aux utilisateurs de bénéficier d’une flexibilité et d’une maîtrise accrues sur leurs données, tout en favorisant l’innovation dans divers secteurs. Les enjeux liés à la confidentialité et aux coûts dans le domaine technologique soulèvent des questions plus vastes sur notre interaction avec les outils numériques. À mesure que ces technologies évoluent, il est essentiel de réfléchir à leur impact sur notre façon de travailler et de vivre. Les entreprises, qu’elles soient grandes ou petites, doivent envisager des solutions adaptées qui répondent non seulement à leurs besoins immédiats, mais aussi à ceux de la société dans son ensemble. Alors que l’écosystème numérique continue de se développer, la capacité à naviguer dans ces nouvelles réalités technologiques sera déterminante. L’exploration de solutions comme le MCP et les LLM locaux pourrait inspirer d’autres innovations, ouvrant la voie à une adoption plus large de l’intelligence artificielle tout en garantissant une protection des données et une efficacité économique. La recherche d’un équilibre entre progrès technologique et respect de la vie privée soulève des réflexions profondes. Ces choix ont des implications qui dépassent l’usage individuel, englobant des questions éthiques, économiques et sociétales qui façonneront notre avenir.
Aller plus loin
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Si vous souhaitez exécuter des modèles de langage directement sur votre machine, Ollama est l’outil qu’il vous faut. Ce site vous guide à travers un processus d’installation et de configuration clair et détaillé, vous permettant de tirer le meilleur parti des LLM optimisés pour l’inférence sur appareil. Grâce à ses explications précises, vous pourrez approfondir vos connaissances sur les exigences techniques et adopter les meilleures pratiques pour exploiter ces modèles de manière efficace.
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, OpenAI se distingue comme l’une des organisations pionnières. En visitant leur site, vous aurez accès à des recherches de pointe, à des articles fascinants et à des outils innovants liés à l’IA. Ce trésor d’informations est essentiel pour quiconque souhaite explorer les avancées technologiques et comprendre l’impact de l’IA sur notre société et sur notre quotidien.
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