MCP est-il mort en 2026 ?

MCP est-il mort en 2026 ?

Non, mais ceux qui disaient « MCP est mort » avaient un vrai argument. Un fil sur r/WebAfterAI soutenait que cette affirmation est exagérée, et il a raison : le registre officiel de MCP comptait environ 9 652 serveurs le 24 mai 2026, Anthropic recense plus de 10 000 serveurs publics actifs, et les SDK totalisent plus de 97 millions de téléchargements par mois. Un protocole affichant de tels chiffres, gouverné conjointement par les plus grandes entreprises d'IA et de cloud, n'est pas un cadavre. Mais ceux qui l'enterraient n'inventaient rien non plus.

Ce sur quoi les critiques avaient raison

Le reproche central était le context bloat, et il était fondé. Chaque serveur MCP que vous connectez charge toutes ses définitions d'outils dans la fenêtre de contexte du modèle dès le départ, que l'agent les utilise ou non. Connectez cinq serveurs comptant chacun vingt outils et vous aurez dépensé des milliers de tokens à décrire des fonctions avant que le modèle ne lise le moindre message de l'utilisateur. À grande échelle, c'est plus lent, plus bête et plus cher. Les gens ne se plaignaient pas d'un cas hypothétique. Ils mesuraient de vraies factures de tokens.

Les correctifs qui sont arrivés

Cette critique est aujourd'hui en grande partie traitable. Anthropic a publié une approche par exécution de code où l'agent écrit du code qui appelle les outils au lieu de charger chaque définition dans le contexte ; un workflow a réduit les tokens de 98,7 %. Le chargement différé (paresseux) des outils signifie que les définitions n'arrivent que lorsqu'un outil est réellement sollicité. Le Code Mode de Cloudflare pousse la même idée : laisser le modèle générer du code face à une surface d'API plutôt que de bourrer le prompt de schémas. Rien de tout cela n'existait au moment de la panique initiale. Le reproche du bloat a vieilli pour devenir un problème d'ingénierie résolu, pas une raison d'abandonner le protocole.

L'argument selon lequel MCP n'est pas mort

Regardez qui le soutient. Le 9 décembre 2025, MCP a été donné à la nouvelle Agentic AI Foundation sous l'égide de la Linux Foundation, cofondée par Anthropic, Block et OpenAI, avec le soutien de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare et Bloomberg. OpenAI a livré la prise en charge de MCP dans le Developer Mode de ChatGPT en octobre 2025. La compatibilité côté clients couvre désormais ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot, VS Code et Claude. Quand votre plus grand concurrent adopte votre protocole puis le cogouverne avec vous via une fondation neutre, « mort » est le mauvais mot.

Le contrepoids honnête

L'élan n'est pas l'omniprésence. Une enquête Stacklok de 2026 a révélé que seules 41 % environ des organisations exécutent MCP en production (29 % de façon limitée, 12 % de façon large), 30 % de plus étant encore en phase pilote. C'est une forte courbe d'adoption, pas un standard établi. Et voici la partie que les défenseurs sautent : pour tout ce qui figure déjà dans les données d'entraînement du modèle, une CLI ou un court script bat souvent un serveur MCP haut la main. Le modèle connaît git, curl, jq et les options de ffmpeg sur le bout des doigts. Envelopper cela dans MCP ajoute un saut réseau et un coût en contexte pour des capacités que le modèle pourrait invoquer directement. MCP gagne sa place ailleurs : produits SaaS sans bonne CLI, authentification et audit à l'échelle de l'équipe, accès à une base de données que l'on veut derrière des garde-fous. Choisissez selon la tâche. Ne choisissez pas un camp.

La place de Scavio

Nous exploitons un serveur MCP hébergé à https://mcp.scavio.dev/mcp (authentification via l'en-tête x-api-key, 33 outils couvrant Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart et TikTok). C'est un exemple concret du cas où MCP gagne vraiment : il n'existe pas de bonne CLI pour « chercher sur Reddit, TikTok et Amazon avec une seule authentification », donc une couche d'outils est la bonne forme. La facturation se fait au crédit, à $0.005 par appel, ce qui signifie qu'une connexion inactive ne coûte rien : vous payez quand un outil s'exécute, pas pour garder le serveur attaché. Voilà l'argument honnête. Si une CLI fait déjà votre travail, utilisez la CLI.

À retenir : une règle pour MCP face à une CLI

Voici la règle que j'appliquerais. Si la capacité est quelque chose que le modèle connaît déjà par son entraînement (une CLI courante, une commande publique bien documentée, une opération de fichiers standard), prenez d'abord un script : vous dépenserez moins de tokens et moins de sauts. Sortez MCP quand la cible est un SaaS ou un service sans CLI propre, quand vous avez besoin d'une authentification et de journaux d'audit d'équipe, ou quand vous voulez une couche de protection devant une base de données. MCP est-il mort ? Non. Est-il toujours la réponse ? Non plus. En 2026, c'est un outil qui s'est taillé une vraie niche, a corrigé son pire défaut et a obtenu le soutien de tous les grands laboratoires, et c'est une histoire plus intéressante que la nécrologie ou le battage.