Lancée en 2024 comme un projet parallèle d'Anthropic, MCP est devenue une infrastructure partagée pour la quasi-totalité des principales plateformes d'IA dès 2026. Le nombre de téléchargements mensuels du SDK avoisine désormais les 97 millions. Le nombre de serveurs publics a dépassé les 10 000.
Environ 45 % des sociétés de logiciels utilisent MCP en production sous une forme ou une autre, pourtant environ quatre serveurs exposés à Internet sur dix sont toujours livrés sans aucune authentification.
Nous intégrons des agents aux outils marketing de nos clients depuis les débuts du protocole. Nous avons donc rassemblé les chiffres fiables, écarté les données surestimées et ajouté nos propres estimations là où les données publiques font défaut.
Ce décalage entre le battage médiatique et la réalité explique en grande partie les statistiques d'adoption de MCP en 2026. Nombre d'équipes en parlent, mais rares sont celles qui l'utilisent en production. Et encore plus rares sont celles qui l'utilisent en toute sécurité.
Statistiques d'adoption MCP 2026 : Les chiffres clés que les spécialistes du marketing nous demandent sans cesse
On nous interroge presque systématiquement sur le MCP lors de nos réunions stratégiques. La question revient souvent : « Est-ce une norme sérieuse, ou un simple acronyme voué à disparaître l’année prochaine ? » C’est une question légitime. Nombre de normes pour agents immobiliers ont fait une apparition remarquée avant de disparaître discrètement.
Nous avons donc utilisé les données brutes plutôt que les données recyclées. Les informations qui suivent s'appuient sur les rapports de l'écosystème d'Anthropic , le registre officiel MCP, l'API publique de GitHub et une enquête auprès d'entreprises dont la taille de l'échantillon est connue. Lorsqu'une donnée provient de notre propre modélisation, elle est clairement identifiée.
| Métrique | 2024 (Année de lancement) | 2025 | 2026 (Actuel) | Ce que notre équipe en déduit |
|---|---|---|---|---|
| Téléchargements mensuels du SDK (Python et TypeScript) | Environ 100 000 le premier mois | 97 millions | Plus de 400 million | Une croissance d'environ 4 000 fois en deux ans. Le volume de téléchargements rivalise désormais avec celui des bibliothèques web établies. |
| Serveurs MCP publics actifs | Environ 50 serveurs de référence | Plus de 10,000 | 9 652 derniers enregistrements dans le registre officiel | Le nombre de registres ne reflète pas la taille réelle de l'écosystème car les serveurs d'entreprises privées n'y figurent jamais. |
| Dépôts GitHub étiquetés mcp-server | négligeable | Environ 7 800 selon les décomptes communautaires | 15,926 | L'offre des développeurs double plus vite que les listes de registres sélectionnés. |
| Serveurs de référence référentiel étoiles | des milliers à un seul chiffre | Des dizaines de milliers | 86 148 étoiles, 10 799 fourchettes | L'activité de fork indique que les équipes développent des variantes privées, et ne se contentent pas de lire la documentation. |
| Équipes logicielles d'entreprise en production | Pratiquement zéro | Premiers pilotes seulement | 45 % des développeurs de logiciels interrogés | La production comprend à la fois le déploiement limité et le déploiement à grande échelle. Le déploiement à grande échelle représente à lui seul 19 %. |
| Modèle de gouvernance | Vendeur unique (anthropique) | Don à la Fondation Agentic AI | Gestion de la Fondation Linux | La gouvernance neutre a permis de lever la principale objection des entreprises que nous avons entendue jusqu'en 2025. |
| Serveurs dans le répertoire des connecteurs Claude | Indisponible | Développement initial du répertoire | Plus de 950 | Les annuaires spécialisés comptent plus que les simples chiffres une fois que les acheteurs commencent à évaluer les fournisseurs. |
AFFiNCO Read : On cite souvent le nombre de téléchargements car il impressionne. Nous, on s’intéresse plutôt au nombre de forks et aux enregistrements des registres. Les forks nous indiquent combien d’équipes déploient des solutions privées, et c’est dans ces déploiements privés que les budgets des agences sont réellement alloués.
De 100 000 à 400 millions de téléchargements : analyse de la courbe de croissance
Les courbes de croissance ont généralement tendance à se stabiliser une fois représentées graphiquement, mais MCP fait exception à cette règle. La courbe continue de s'accentuer, ce qui est inhabituel à ce stade de développement d'un protocole.
Une comparaison pertinente s'impose. React a mis environ trois ans pour atteindre 100 millions de téléchargements mensuels sur npm. MCP a atteint une échelle comparable en seize mois environ, puis a quadruplé son nombre de téléchargements.
Une telle rapidité signifie généralement deux choses : soit la norme a résolu un problème que d'autres contournaient déjà, soit les fournisseurs ont fortement contribué à son adoption. Avec MCP, les deux se sont produits simultanément.
Chronologie de l'adoption : comment un protocole fournisseur est devenu une infrastructure partagée
Nous trouvons la vue par année plus utile que les totaux bruts. L'adoption d'une norme d'intégration suit un ordre prévisible : les développeurs en premier, les fournisseurs d'outils en deuxième, les entreprises en troisième, et la gouvernance en dernier.
Le MCP a condensé les quatre étapes en deux ans, ce qui explique pourquoi tant d'équipes marketing ont l'impression d'être à la traîne. La plupart d'entre elles ne le sont pourtant pas du tout. Elles ont atteint leur objectif à un rythme tout à fait normal, malgré un calendrier atypique.
L'assistance client a été assurée par ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Code et GitHub. La gouvernance a ensuite été confiée à la Fondation Agentic AI, dont l'importance primait sur tout palier de téléchargement.
L'année 2026 marque un tournant : l'adoption de la spécification sans état est devenue un sujet d'achat plutôt qu'un sujet de développement. La révision de cette spécification s'est accompagnée d'une autorisation renforcée, et des entreprises nommées ont commencé à publier leurs engagements de production.
Figma, Intuit, Netlify, Zoom, Xero et PostHog ont tous été compilés avec la nouvelle version avant sa publication. Cloudflare, AWS Bedrock et Vercel ont documenté leurs propres procédures de déploiement.
Notre prévision pour 2027 suit une tendance différente. La croissance de l'offre ralentit tandis que l'infrastructure de confiance devient le facteur déterminant.
Nos projections : Notre modèle prévoit entre 750 et 900 millions de téléchargements mensuels de SDK d’ici fin 2026. La croissance ralentit en pourcentage tout en s’accélérant en volume absolu, ce qui correspond exactement à l’adoption d’une norme en phase finale.
Pourquoi 2026 est devenue l'année où le MCP a cessé d'être optionnel
Deux éléments ont modifié les calculs des entreprises, et aucun n'était lié au nombre de téléchargements.
La gouvernance était la priorité. Anthropic a fait don de MCP à la Fondation Agentic AI, un fonds dédié relevant de la Fondation Linux. Anthropic, Block et OpenAI l'ont cofondée, avec le soutien de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare et Bloomberg.
Cette simple mesure a mis fin à l'objection que nous entendions le plus souvent lors de nos échanges avec les clients. Les équipes d'approvisionnement cessent de s'inquiéter de la mainmise des fournisseurs dès lors qu'un organisme neutre détient le cahier des charges.
La deuxième étape a consisté en une refonte technique. La révision de la spécification de 2026 a rendu le protocole fondamentalement sans état. Les échanges de clés de session et les en-têtes d'identifiants de session ont été entièrement supprimés.
Pour les agences comme la nôtre, ce dernier point est crucial. Les environnements clients restent opérationnels pendant des années. Un protocole sans politique de dépréciation est un protocole que l'on ne peut recommander de manière responsable à un client dans le cadre d'un contrat de trois ans.
Combien de serveurs MCP existent actuellement, et pourquoi les chiffres divergent-ils ?
Demandez à trois sources différentes combien de serveurs MCP existent et vous obtiendrez trois réponses. Aucune ne ment, elles comptent simplement des choses différentes.
Nous considérons le nombre de serveurs comme quatre mesures distinctes, car leur regroupement produit des chiffres absurdes qui sont ensuite cités pendant des mois.
On constate un écart important entre les 90 000 serveurs répertoriés et les 10 000 serveurs exécutables. Environ neuf serveurs sur dix échouent aux tests d'exécution de base lors de contrôles à grande échelle.
Nous avons constaté des taux similaires en interne. Lorsque notre équipe a évalué les serveurs candidats pour les flux de travail de reporting client, la plupart ont échoué au niveau de la gestion de l'authentification , des dépendances obsolètes ou de l'absence de réponses d'erreur.
Chiffres fiables : tout chiffre dépassant 20 000 serveurs est à considérer comme du bruit de fond, sauf si la source précise sa méthode de vérification. Selon nous, le nombre réel de serveurs publics de qualité professionnelle se situe entre 2 500 et 4 000.
Adoption de la production en entreprise : qui a réellement déployé des solutions ?
Les données d'enquêtes sur les solutions MCP sont confuses. Une affirmation largement relayée avançait un taux d'adoption en production de 78 % en entreprise, sans aucun échantillon vérifiable à l'appui. Ce chiffre a depuis été retiré par plusieurs éditeurs.
La source la plus fiable que nous ayons trouvée a interrogé 300 responsables techniques de haut niveau issus de grandes entreprises, répartis équitablement entre les secteurs du logiciel, des services financiers et du commerce de détail. Près de 60 % des répondants travaillaient dans des organisations de plus de 5 000 employés.
Les titres des répondants étaient majoritairement des directeurs techniques, des ingénieurs principaux et des directeurs de la plateforme d'IA. Tous étaient réellement responsables des décisions d'investissement en IA, ce qui est crucial lorsqu'on évalue la capacité de production plutôt que de se fier à une simple opinion.
| Étape d'adoption | Tous les secteurs d'activité étudiés | Cohorte de logiciels | Que se cache derrière ce nombre ? | Note de notre praticien |
|---|---|---|---|---|
| Planification ou évaluation des options | 29 % | 26 % | Étude de cas rédigée, rien de construit pour l'instant | La plupart des blocages ici concernent l'approbation de sécurité plutôt que le budget. |
| Pilote | 30 % | 30 % | Une équipe, un cas d'utilisation, généralement en lecture seule | Les pilotes qui restent en lecture seule sont beaucoup plus souvent mis en production. |
| Production limitée | 29 % | 26 % | Charges de travail en direct, groupe d'utilisateurs restreint | La configuration typique consiste à placer les outils de développement avant les flux de travail métier. |
| Utilisation à grande échelle dans la production | 12 % | 19 % | Plusieurs équipes, plusieurs systèmes connectés | Les entreprises de logiciels dominent clairement le commerce de détail et les services financiers dans ce secteur. |
| Production totale combinée | 41 % | 45 % | Déploiement limité et déploiement général combinés | Solide pour un protocole de deux ans, bien en deçà du taux de 78 % précédemment enregistré. |
| Classée parmi les cinq principales priorités de l'entreprise | Varie selon le secteur | 49 % | Réponses critiques et hautement prioritaires | Le taux le plus élevé de tous les secteurs étudiés |
Le secteur du commerce de détail a présenté un constat similaire, avec plus de 40 % d'utilisation en production. Le secteur financier était à la traîne, ce qui n'a surpris personne ayant déjà participé à un processus d'évaluation des fournisseurs par une banque.
Un détail de cette étude mérite une attention particulière : seulement 11 % des répondants ont déclaré utiliser ou construire des serveurs MCP en production à titre personnel, tandis que 50 % étaient en phase d’expérimentation.
Ce décalage entre l'adoption organisationnelle et l'expérience pratique individuelle explique de nombreux échecs de déploiement. Les entreprises acquièrent les compétences plus rapidement que leurs employés ne les développent.
Quelles sont les fonctionnalités que les entreprises intègrent réellement à leurs agents d'IA ?
Les objectifs de connexion sont plus révélateurs du niveau de maturité que les pourcentages d'adoption. Les équipes connectent d'abord les systèmes à faible risque, puis étendent leur réseau à mesure que la confiance grandit.
L'ordre ci-dessous correspond presque exactement à ce que nous observons lors de nos missions chez nos clients. Le contrôle de version et la documentation sont traités en premier car ils impliquent de nombreuses lectures et ont peu d'impact.
| Note de notre praticien | Partager Connecter | Modèle d'accès typique | Équivalent de la pile marketing | Niveau de risque que nous attribuons |
|---|---|---|---|---|
| Gestion de versions (GitHub, GitLab, Bitbucket) | 63 % | Création de requêtes de lecture et d'extraction | Référentiels de contenu et magasins d'actifs de campagne | Faible à modéré |
| Systèmes de documentation (Confluence, Notion, wikis) | 62 % | Lecture seulement | Charte graphique, documents de positionnement, briefs de campagne | Low |
| Suivi des problèmes (Jira, Linear, Asana) | 54 % | Lire la suite création de billets | tableaux de production de campagne et files d'attente créatives | Modérée |
| Infrastructure cloud (AWS, GCP, Azure) | 53 % | Lire plus actions ciblées | Entrepôts de données alimentant les modèles d'attribution | Haute |
| Analyse de la qualité et de la sécurité du code | 49 % | Lecture seulement | Audit de site et robots d'exploration SEO techniques | Low |
| Surveillance et observabilité (Datadog, New Relic) | 46 % | Lecture seulement | Plateformes d'analyse et tableaux de bord des comptes publicitaires | Faible à modéré |
| Communication d'équipe (Slack, Teams) | 37 % | Lire plus de messages | canaux clients et voies d'approbation internes | Accès en écriture élevé |
| Registres et orchestration des conteneurs | 35 % | Lire plus les déclencheurs de déploiement | pipelines de publication et déploiement du CMS | Haute |
Nous soumettons chaque compte client géré à une approbation explicite pour l'accès en écriture. Nos agents IA peuvent générer une réaffectation budgétaire et la signaler, mais un stratège la confirme avant tout mouvement de dépenses. Les déploiements en lecture seule n'ont jamais entraîné d'incident chez nous. En revanche, ailleurs, les déploiements en écriture seule ont provoqué de nombreux problèmes.
Les cas d'utilisation qui obtiennent l'approbation budgétaire dès maintenant
Les équipes de développement logiciel ont fait état d'un ensemble clair de priorités, chacune d'entre elles ayant un point commun : éliminer les tâches répétitives plutôt que de remplacer le jugement.
Les profils des utilisateurs confirment cette tendance. Les développeurs de logiciels représentent 80 % des utilisateurs principaux, suivis par les analystes de données et les scientifiques (68 %).
Les travailleurs du savoir représentent 47 % et le management 32 %. Le marketing n'apparaît pas encore comme une catégorie à part entière dans les enquêtes MCP auprès des entreprises, ce qui constitue pourtant une opportunité que nous ne cessons de souligner auprès de nos clients.
La sécurité demeure le principal obstacle, et à juste titre.
Les préoccupations liées à la sécurité figurent en tête des obstacles cités par 64 % des répondants du secteur des logiciels. Ce pourcentage est particulièrement élevé par rapport aux secteurs des services financiers et de la distribution, malgré une réglementation plus stricte dans ces derniers.
Les équipes de développement logiciel comprennent mieux la surface d'attaque et sont donc plus vigilantes. Nous considérons cela comme un signe positif plutôt que comme une alerte.
La gestion des identifiants sur l' ensemble des serveurs publics pose problème. Un audit portant sur plus de 5 200 serveurs a révélé que 88 % d'entre eux exigent une forme d'authentification.
Parmi ces systèmes, 53 % utilisent des clés API statiques ou des jetons d'accès personnels. Seuls 8.5 % utilisent OAuth, tandis qu'environ 79 % transmettent les clés via des variables d'environnement.
L'utilisation de clés statiques dans les variables d'environnement est une pratique que nous avons abandonnée dans nos projets clients il y a des années. La voir dominer un écosystème tout nouveau a été véritablement inquiétant.
| Sécurité trouvée | La valeur de mesure | Échantillon ou portée | Conséquence pratique | Contrôle que nous recommandons |
|---|---|---|---|---|
| Serveurs nécessitant des identifiants | 88 % | Audit de plus de 5 200 serveurs publics | Presque chaque serveur possède un secret d'accès | Comptes de service limités, jamais de jetons personnels |
| Utilisation de clés API statiques ou de PAT | 53 % | Audit des mêmes qualifications | Pas de rotation, pas d'expiration, pas de période de révocation | Jetons à durée de vie courte avec rotation automatique |
| Adoption d'OAuth sur les serveurs publics | 8.5 % | Audit des mêmes qualifications | La plupart des serveurs ne peuvent pas se lier à une identité d'entreprise. | Exiger une authentification OAuth ou OIDC avant l'approbation du marché public |
| Serveurs open source présentant des vulnérabilités générales | 7.2 % | Étude académique portant sur 1 899 serveurs | Environ un sur quatorze présente un défaut connu | Analyse des dépendances avant toute installation |
| Serveurs porteurs de risques d'empoisonnement par les outils | 5.5 % | Même étude académique | Instructions cachées dans les descriptions des outils | Examen des manifestes signés et des métadonnées |
| Vulnérabilité accrue aux attaques par rapport aux intégrations directes | 23% à 41% plus élevé | 847 scénarios d'attaque répartis sur 5 serveurs | La commodité des protocoles a un coût mesurable | Liste blanche des outils et contrôles d'approbation humaine |
| Autorisations basées sur les rôles en place | 67 % | enquête sur les entreprises de logiciels | La majorité applique déjà le contrôle d'accès | Étendre à la portée par outil plutôt que par serveur |
| Journalisation et surveillance des audits en place | 60 % | enquête sur les entreprises de logiciels | Quatre personnes sur dix sont toujours incapables de reconstituer les actions de l'agent. | Consignez chaque appel d'outil avec attribution à l'utilisateur. |
Notre analyse des risques : l’empoisonnement d’outil est le type d’attaque que nous présentons en premier à nos clients. Une description d’outil infectée s’exécute à chaque lancement, silencieusement, pour chaque utilisateur, jusqu’à ce que quelqu’un s’en aperçoive. L’injection de prompts traditionnelle nécessite des envois répétés. Celle-ci est déployée une seule fois et reste active en permanence.
Où les entreprises hébergent leurs plateformes MCP et à qui elles font confiance pour les développer.
Les choix d'hébergement se répartissent plus équitablement que prévu. Aucun modèle ne domine , ce qui laisse penser que les équipes cherchent encore la solution optimale.
La stratégie de développement fait l'objet d'un consensus bien plus large. Environ 69 % des entreprises de logiciels prévoient de développer leur plateforme MCP en interne à l'aide de composants open source.
Environ 35 % utilisent des solutions propriétaires en interne, 37 % les développent en collaboration avec un expert externe et seulement 9 % externalisent entièrement le processus. La préférence pour les logiciels libres est très marquée, avec 35 % d'entre eux exprimant une nette préférence.
La responsabilité incombe principalement aux équipes de sécurité (37 %), puis aux équipes d'IA ou de plateformes de données (32 %), et enfin aux équipes d'ingénierie (23 %). La responsabilité des métiers opérationnels ne représente que 4 %.
C’est ce dernier chiffre que nous communiquons aux directeurs marketing. Si votre équipe gère le flux de travail mais pas la sécurité, vous devrez attendre qu’une autre personne prenne en charge chaque modification.
Que signifient les statistiques d'adoption de MCP pour les équipes marketing et agences ?
La recherche sur les plateformes de marketing d'entreprise est dominée par les cas d'utilisation liés à l'ingénierie. Le marketing est à peine mentionné comme catégorie à part entière, et le nombre de déploiements publics pour les serveurs CRM ou les plateformes publicitaires reste non vérifié.
Nous pensons que cette absence est temporaire et qu'il convient d'agir rapidement. Les opérations marketing sont soumises à des contraintes d'outillage plus importantes que presque toutes les autres fonctions.
Prenons l'exemple d'une semaine de campagne classique. CRM, plateformes publicitaires, web analytics , emails de suivi client, plateformes de données clients, documentation, messagerie, systèmes de support et tableaux de bord de projet : tous ces outils contribuent à la réponse.
Chaque frontière entre ces systèmes correspond à un point où quelqu'un recopie des données dans un tableur. MCP supprime la copie, pas la réflexion.
Cette distinction influence notre façon d'évaluer le travail des agents pour nos clients. Un agent qui établit un résumé de ses performances gagne un temps précieux sans avoir à intervenir dans aucune décision.
Un agent qui modifie les offres sans vérification ne réalise aucune économie, car un stratège finit de toute façon par contrôler la modification. L'automatisation n'est rentable que lorsqu'elle permet d'éliminer les tâches que personne ne souhaite effectuer.
Il existe une deuxième raison pour laquelle nous incitons nos clients à adopter une plateforme de marketing multicanal (MCP) plus tôt que la plupart des agences. La dette d'intégration s'accumule insidieusement, et les solutions marketing traditionnelles en sont particulièrement chargées.
Créez un connecteur personnalisé entre votre plateforme analytique et un outil d'IA, et vous en serez propriétaire définitivement. Changez d'outil d'IA l'année prochaine et le processus recommence.
Il suffit de créer un serveur une seule fois pour que tous les clients compatibles puissent l'utiliser. Compte tenu de la rapidité avec laquelle les fournisseurs de modèles changent de position, la portabilité revêt désormais une réelle valeur commerciale.
| Flux de travail marketing | Comment le MCP s'applique | L'accès que nous accordons | Risque à contrôler | Gain de temps estimé |
|---|---|---|---|---|
| Rapports de campagne multicanaux | L'agent rassemble les données analytiques, CRM et publicitaires dans un seul résumé. | Lecture seulement | Fuites d'accès au niveau des lignes, hypothèses d'attribution | 6 à 9 heures par client et par mois |
| Surveillance des concurrents et des SERP | Les serveurs de données Web explorent et structurent les pages des concurrents à la demande | Sources externes en lecture seule | Limites de débit, mise en cache obsolète, cibles bloquées | 4 à 7 heures par client et par mois |
| Enrichissement et routage des prospects | L'agent connecte le CRM, les données firmographiques et le routage des ventes | Lecture et écriture contrôlée | Enregistrements en double, limites de consentement | 3 à 5 heures par client et par mois |
| Recherche créative et concise | L'agent demande des informations sur les campagnes précédentes, les documents de marque et les notes relatives au public cible. | Lecture seulement | Dérive des règles de la marque, allégations non approuvées | 5 à 8 heures par campagne |
| Automatisation du cycle de vie et de la fidélisation | L'agent combine des segments, des données d'événements et des bibliothèques de modèles | Brouillon uniquement, envoi humain | Envois hors segment, dépassements de fréquence | 4 à 6 heures par client et par mois |
| Récupération des connaissances internes | Guides de recherche d'agents, documents de positionnement et historique de campagne | Lecture seulement | Documents obsolètes, métadonnées de propriété manquantes | 2 à 4 heures par personne et par mois |
Les gains de temps mentionnés ci-dessus proviennent de notre propre expérience en gestion de comptes clients, et non d'études publiées. Nous indiquons des fourchettes plutôt que des chiffres précis, car la complexité des comptes varie énormément. Ces données doivent être considérées comme des éléments de planification, et non comme des garanties.
Les serveurs de données Web que nous utilisons réellement dans les flux de travail de nos clients
La plupart des solutions MCP marketing reposent sur une capacité essentielle : obtenir des données web propres dans un agent sans avoir à créer de scraper.
Deux serveurs couvrent la majeure partie des besoins de notre équipe, et ils résolvent des problèmes différents.
Firecrawl convertit toute URL en Markdown propre et prêt à l'emploi. Son serveur MCP propose des outils de web scraping, d'exploration, de cartographie de site et de recherche.
Le gain d'efficacité est réel. Firecrawl indique qu'en prétraitant correctement les pages, il renvoie environ 93 % de jetons en moins qu'avec du HTML brut.
La réduction du nombre de jetons peut sembler être une préoccupation des développeurs. Il s'agit en réalité d'une question de marge, car les dépenses en jetons pour un crawl important s'accumulent rapidement au sein d'une liste de clients.
Firecrawl bénéficie également d'une réelle popularité auprès des développeurs, avec plus de 40 000 étoiles sur GitHub et 1.25 million de développeurs actifs. Son approche novatrice basée sur les compétences réduit encore davantage la charge de travail pour les équipes souhaitant un accès web sans avoir à déployer un serveur complet.
Apify résout un problème différent. Son serveur MCP expose plus de 30 000 acteurs sous forme d’outils, couvrant des données structurées de plateforme que les robots d’exploration génériques gèrent mal.
Nous faisons appel à Apify lorsqu'un client a besoin de données de places de marché, de résultats cartographiques ou de profils à grande échelle. Le contrôle total des proxys, la sélection des pays et la gestion des sessions sont essentiels pour les cibles protégées.
Taille du marché et flux financiers vers l'infrastructure des agents
Les prévisions doivent être abordées avec scepticisme ; nous les présentons donc comme des prévisions et non comme des faits avérés. Toutefois, de manière générale, l’analyse financière confirme ce que les données d’adoption montrent déjà.
| Mesure du marché | Valeur 2025 | Valeur 2026 | Horizon de prévision | Taux de croissance | Confiance que nous accordons |
|---|---|---|---|---|---|
| Modèle Contexte Protocole marché | 1.20 milliards USD | Non publié séparément | 28.36 milliards USD par 2035 | 37.22 % de croissance annuelle composée | Maison d'analystes unique et modérée |
| Marché américain des MCP | 1.06 milliards USD | Non publié séparément | 24.26 milliards USD par 2035 | 36.72 % de croissance annuelle composée | Modérée |
| marché mondial des agents IA | 7.6 milliards USD | 10.9 milliards USD | 110.5 milliards USD par 2032 | 47.13 % de croissance annuelle composée | Modéré à élevé |
| Applications d'entreprise avec agents spécifiques à une tâche | Sous 5% | 40 % prévus d'ici la fin de l'année | Expansion continue | Augmentation par huit en un an | Prévisions élevées des principaux analystes |
| Projets d'IA agentielle menacés d'annulation | Non mesuré | Non mesuré | Plus de 40 % d'ici fin 2027 | Attribué à de faibles rendements et à des lacunes en matière de gouvernance | Haut, et il vaut la peine de planifier en conséquence. |
| Serveurs MCP spécifiques au marketing (estimation AFFiNCO) | Moins de 4 % des inscriptions | Environ 7 % à 9 % des inscriptions | Nous prévoyons une croissance de 15 % à 18 % d'ici 2028. | Notre propre modélisation, et non des recherches publiées | Directionnel uniquement |
Ces prévisions d'annulation méritent davantage d'attention. Plus de 40 % des projets d'IA agentielle pourraient être abandonnés d'ici fin 2027.
La plupart de ces échecs sont dus à des rendements insuffisants et à des lacunes en matière de gouvernance. Aucun de ces problèmes n'est lié au protocole , et c'est précisément pourquoi l'adoption du MCP à elle seule ne garantit rien.
Selon nos estimations, au sein des agences, environ une agence sur six utilise actuellement au moins un serveur MCP dans les flux de travail clients en production. Nous prévoyons que ce chiffre atteindra une agence sur trois d'ici 2027, les flux de travail liés au reporting et à la recherche étant prioritaires par rapport à l'exécution des campagnes.
Adoption par les clients : Quelles plateformes d’IA prennent en charge MCP aujourd’hui ?
La prise en charge des plateformes est l'aspect le mieux documenté de toute l'histoire des solutions MCP. Tous les principaux fournisseurs le documentent publiquement.
- Claude et Claude Desktop offrent une assistance client d'origine ainsi qu'un répertoire de connecteurs contenant plus de 950 serveurs.
- ChatGPT prend en charge les connecteurs et les serveurs distants via son interface d'outils.
- Google Gemini prend en charge les outils MCP grâce à des boucles d'appel d'outils automatiques dans son SDK.
- Microsoft Copilot Studio connecte les agents aux serveurs existants via un transport en flux continu
- GitHub propose un serveur officiel, et Vercel, Netlify et Cloudflare documentent tous les méthodes de déploiement.
- AWS Bedrock AgentCore exécute MCP en parallèle des protocoles agent-à-agent en tant que valeurs par défaut complémentaires.
La compatibilité entre fournisseurs est ce qui distingue une norme d'une fonctionnalité propre à un fournisseur. Les plateformes concurrentes sont rarement d'accord sur quoi que ce soit, c'est pourquoi un consensus sur ce point est crucial.
Erreurs fréquentes que nous observons lors du déploiement de MCP
Nous avons désormais analysé suffisamment de déploiements d'agents pour identifier des tendances. La plupart des échecs reproduisent un petit nombre d'erreurs évitables.
L'erreur concernant le nombre d'outils surprend le plus, car ajouter des outils donne l'impression d'accroître les fonctionnalités. En pratique, plus le nombre d'options augmente, moins les agents choisissent les bons outils.
Nous limitons le nombre d'outils connectés par flux de travail et répartissons les agents par fonction. Un agent gère les rapports, un autre la recherche, et aucun n'a accès aux outils de l'autre.
Les défaillances de gouvernance suivent elles aussi un schéma prévisible. Un projet pilote est mené avec succès, la direction demande son extension, et personne ne réexamine les autorisations accordées pendant la phase de test.
Les identifiants des pilotes sont presque toujours trop larges, car les restreindre ralentit le projet pilote. Déployer cette même configuration à l'échelle d'une organisation entraîne le même problème de permissions trop permissives.
Notre règle relative aux comptes clients est suffisamment simple à appliquer. Chaque passage du stade pilote au stade de production déclenche un nouvel examen des autorisations, le périmètre précédent étant annulé.
Projections AFFiNCO : Où ces chiffres nous mèneront-ils ensuite ?
Il est temps d'affirmer notre position. Ces estimations reposent sur les déploiements chez nos clients, les échanges avec nos partenaires et les taux de croissance mentionnés ci-dessus, et non sur des chiffres officiels.
Nous avons la plus grande confiance dans le projet OAuth. L'autorisation est désormais alignée sur les systèmes d'identité en production , ce qui élimine la principale justification technique des clés statiques.
Notre plus grande incertitude concerne le calendrier des technologies marketing. Historiquement, les plateformes marketing ont été lentes à ouvrir des interfaces programmatiques, et rien ne laisse présager une urgence pour le moment.
Comment nous avons compilé ces statistiques d'adoption du MCP
La méthode a son importance lorsqu'un sujet génère autant de données recyclées. Nous avons appliqué une hiérarchie simple lors de la rédaction de cet article.
Tout pourcentage sans indication de source, d'échantillon et de dénominateur a été exclu. Cette règle à elle seule a permis d'éliminer plusieurs chiffres largement diffusés, dont l'affirmation, désormais abandonnée, d'un taux de production de 78 %.
Nos propres chiffres n'apparaissent que dans des encadrés et des lignes de tableau clairement identifiées. Nous préférons détailler nos calculs plutôt que de laisser croire au lecteur que notre modélisation est une étude rigoureuse.
Conclusion sur l'adoption des MCP en 2026
MCP est passé du statut de protocole intéressant à celui d'infrastructure courante. Avec 400 millions de téléchargements mensuels, une gouvernance neutre, une compatibilité multi-fournisseurs et une adoption à 45 % en production d'entreprise, cette conclusion est difficilement contestable.
Le problème non résolu concerne la couche opérationnelle. La sécurité des identifiants sur les serveurs publics reste déficiente, les attaques par empoisonnement d'outils ne bénéficient d'aucune protection largement déployée, et les plateformes commerciales commencent à peine à proposer leurs propres serveurs.
Nos conseils aux clients sont restés inchangés malgré chaque révision de ces statistiques d'adoption de MCP. Commencez par des connexions en lecture seule aux systèmes auxquels vous faites déjà confiance. Consignez tout. Gate effectue les écritures uniquement après une intervention humaine.
Les équipes qui adoptent cette approche économisent déjà de précieuses heures chaque mois. Celles qui ne la mettent pas en œuvre s'exposent à des incidents qu'elles n'ont pas encore connus.
Sources et lectures complémentaires
- Anthropic : Don du protocole de contexte de modèle et création de la fondation Agentic AI
- Anthropique : Présentation des spécifications MCP 2026 à Claude
- Protocole de contexte de modèle : la spécification de 2026
- Protocole de contexte de modèle : Spécification officielle
- Stacklok : État des protocoles de contexte de modèle dans les logiciels 2026
- Stacklok : État des protocoles de contexte de modèle dans le commerce de détail en 2026
- Fondation Linux : Création de la Fondation Agentic AI
- Développeurs Google : Mise à l’échelle de l’infrastructure des agents d’IA avec MCP sans état
- Cloudflare : La nouvelle génération de MCP
- Microsoft : Kit de développement logiciel (SDK) officiel MCP C# version 2.0
- DevSecOps pratique : Statistiques de sécurité MCP 2026
- Alliance pour la sécurité du cloud : Note de recherche sur l’empoisonnement des outils MCP et l’exécution automatique
- Journal de cybersécurité et de protection de la vie privée : Modélisation des menaces MCP et analyse de l’empoisonnement des outils
- arXiv : Recherche sur la modélisation des menaces du protocole MCP (Model Context Protocol)
Ali
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