MCP Apps : Pourquoi les interfaces interactives dans les conversations AI vont changer notre façon de concevoir les logiciels

Le Model Context Protocol vient de recevoir sa mise à jour la plus importante. Voici ce que cela signifie pour les développeurs, les entreprises et l'avenir de l'interaction humain-AI.

La fin des workflows copier-coller

Depuis deux ans, les assistants AI sont remarquablement puissants — et remarquablement limités. On pouvait demander à Claude d'analyser ses données de vente, mais les résultats revenaient sous forme de texte. On pouvait demander à ChatGPT d'aider à planifier un sprint, mais il fallait tout transférer manuellement dans Jira. L'AI comprenait parfaitement l'intention, puis livrait la réponse dans le mauvais format.

Le 26 janvier 2026, le Model Context Protocol a livré sa première extension officielle : MCP Apps. Et c'est peut-être le développement le plus important dans l'outillage AI depuis le lancement de MCP fin 2024.

MCP Apps permet aux outils de renvoyer des composants d'interface interactifs qui s'affichent directement dans la conversation AI. Pas de liens vers des tableaux de bord externes. Pas de captures d'écran. De véritables interfaces fonctionnelles — avec des boutons, des curseurs, des formulaires, des données en temps réel et une communication bidirectionnelle entre l'interface et le modèle AI.

Les implications vont bien au-delà du « chat mais en plus joli ».

Ce que sont réellement les MCP Apps

À la base, MCP Apps est d'une simplicité trompeuse. Lorsqu'un serveur MCP définit un outil, il peut désormais inclure un champ _meta.ui.resourceUri pointant vers une application HTML/JavaScript empaquetée. Lorsque l'outil est invoqué, l'hôte (Claude, ChatGPT, VS Code, Goose) rend cette application dans un iframe sandboxé au sein de la conversation.

L'innovation clé n'est pas l'iframe — c'est la couche de communication bidirectionnelle. L'application intégrée peut :

• Recevoir les résultats des outils du modèle AI
• Rappeler les outils du serveur (récupérer plus de données, déclencher des actions)
• Mettre à jour le contexte du modèle (informer l'AI de ce que l'utilisateur vient de cliquer, sélectionner ou configurer)
• Ouvrir des liens dans le navigateur de l'utilisateur
• Envoyer des messages de suivi pour faire avancer la conversation

Cela crée une boucle de rétroaction : l'AI suggère, l'utilisateur interagit avec l'interface, l'interface informe l'AI de ce qui s'est passé, et l'AI s'adapte. C'est la première fois que nous avons une véritable collaboration humain-AI-interface dans une seule surface.

Les partenaires de lancement racontent l'histoire

Au lancement de MCP Apps, neuf intégrations étaient disponibles dès le premier jour : Amplitude, Asana, Box, Canva, Clay, Figma, Hex, Monday.com et Slack — avec Salesforce juste derrière. Dès la deuxième semaine, plus de 75 applications étaient disponibles dans Claude seul.

Ce ne sont pas des démos jouets. Considérez les workflows réels :

• Figma dans Claude : Discutez d'une fonctionnalité avec votre équipe, puis créez et itérez sur des diagrammes dans la même conversation. L'AI voit vos modifications et suggère des améliorations en temps réel.
• Amplitude dans ChatGPT : Demandez des métriques de pipeline et obtenez un tableau de bord interactif. Filtrez par région, explorez les comptes en détail, exportez des rapports — tout sans quitter le chat.
• Asana dans Goose : Planifiez un sprint de manière conversationnelle tout en ajustant les délais, réaffectant les tâches et mettant à jour les dépendances en ligne.

Le schéma est cohérent : éliminer le changement de contexte. La charge cognitive du va-et-vient entre l'assistant AI et l'outil spécialisé disparaît entièrement.

La pile protocolaire : MCP Apps en contexte

MCP Apps n'existe pas de manière isolée. Il fait partie d'une pile protocolaire agentique émergente qui définit comment les systèmes AI interagissent avec les outils, entre eux et avec les humains :

MCP Apps occupe une position unique : c'est la couche d'interface du protocole d'intégration AI le plus largement adopté. Avec 97 millions de téléchargements SDK mensuels et plus de 10 000 serveurs actifs, MCP a déjà conquis la couche outils. MCP Apps étend cette dominance à la couche interface.

Le protocole AG-UI de CopilotKit est complémentaire, pas concurrent — il fournit le transport d'événements/états runtime, tandis que MCP Apps fournit la spécification de l'interface. En fait, CopilotKit a annoncé le support de MCP Apps le même jour, permettant aux développeurs d'intégrer les interfaces MCP App dans leurs propres applications.

Pourquoi cela change tout pour les développeurs

1. Write Once, Run Everywhere (pour de vrai cette fois)

Créez une MCP App et elle fonctionne dans Claude, ChatGPT, VS Code, Goose, les IDE JetBrains et tout futur client supportant le protocole. Une seule base de code. Chaque grande plateforme AI.

C'est la première fois que nous avons une véritable portabilité d'interface multiplateforme pour les outils AI. Avant MCP Apps, construire un plugin ChatGPT, une intégration Claude et une extension VS Code signifiait trois bases de code séparées. Maintenant c'en est une seule.

2. L'AI voit ce que fait l'utilisateur

C'est la partie subtile mais révolutionnaire. Lorsqu'un utilisateur interagit avec une MCP App — clique sur un bouton, ajuste un curseur, sélectionne une option — l'application peut appeler updateModelContext() pour informer l'AI. Le modèle ne génère pas simplement une interface et s'en va. Il reste dans la boucle.

// Quand l'utilisateur sélectionne une option de configuration
await app.updateModelContext({
  content: [{ 
    type: "text", 
    text: "User selected production environment with enhanced security" 
  }]
});

Cela permet des interactions avec état et sensibles au contexte qui étaient auparavant impossibles. L'AI peut offrir des suggestions de plus en plus pertinentes basées sur ce que l'utilisateur fait réellement dans l'interface.

3. Les outils deviennent des produits

Avant MCP Apps, un serveur MCP était de l'infrastructure invisible. Maintenant, il peut avoir un visage. Les développeurs peuvent construire des outils qui ne se contentent pas de traiter des données — ils présentent des expériences. Un outil d'analyse ne renvoie pas simplement des chiffres ; il présente un tableau de bord interactif. Un estimateur de projet ne calcule pas simplement les coûts ; il vous permet d'explorer des scénarios avec des curseurs et des bascules.

Cela transforme les serveurs MCP d'utilitaires backend en produits distribuables avec de véritables interfaces utilisateur.

Le modèle de sécurité : réfléchi, pas parfait

Exécuter du code d'interface tiers à l'intérieur d'un assistant AI est intrinsèquement risqué. MCP Apps aborde cela par des défenses en couches :

• Sandboxing iframe : l'interface s'exécute dans des iframes restreints — pas d'accès à la fenêtre parente, pas de requêtes réseau arbitraires
• Templates pré-déclarés : les hôtes examinent le HTML avant le rendu, empêchant l'injection de code dynamique
• JSON-RPC auditable : toute communication interface-hôte est enregistrable — pas de canal caché
• Consentement utilisateur : les hôtes peuvent exiger une approbation pour les appels d'outils initiés par l'interface

Pour les entreprises, cela signifie maintenir des listes blanches de serveurs approuvés, auditer les journaux de messages et implémenter des contrôles d'accès au moindre privilège. La spécification fournit les primitives ; l'implémentation est la responsabilité de l'organisation.

Ce que cela signifie pour les entreprises

Le nouveau canal de distribution

MCP Apps crée un canal de distribution qui n'existait pas auparavant. Lorsque quelqu'un connecte un serveur MCP, il obtient l'accès à vos outils et à votre interface. Vos expériences interactives atteignent les utilisateurs partout où ils travaillent avec l'AI — et c'est de plus en plus partout.

Pour les entreprises SaaS, cela signifie que votre produit peut vivre simultanément dans Claude, ChatGPT et VS Code sans maintenir trois intégrations séparées. Pour les agences et studios, cela signifie que la création de MCP Apps devient une offre de service — une offre en phase précoce de demande avec pratiquement aucune concurrence.

La fin du changement d'applications

Andrew Harvard de Block le formule bien : « L'avenir se concentre sur les utilisateurs naviguant à travers un agent de confiance unique plutôt qu'en changeant de contexte entre des expériences fragmentées. »

Si cela se concrétise, l'assistant AI devient l'interface principale pour le travail de connaissance. Les applications individuelles deviennent des composants enfichables qui apparaissent quand c'est nécessaire et se retirent quand ils ne le sont pas. On n'ouvre pas Figma — on dit à Claude qu'on a besoin d'un diagramme, et Figma apparaît.

C'est un modèle fondamentalement différent de Microsoft 365 Copilot ou Google Gemini Workspace, qui intègrent l'AI dans des suites de productivité existantes. MCP Apps inverse la relation : les applications se branchent sur l'AI, pas l'inverse.

Pour les entreprises évaluant leur stratégie AI

Si vous construisez un produit qui s'intègre avec l'AI :

1. Construisez un serveur MCP maintenant — c'est le standard d'intégration le plus largement adopté
2. Ajoutez MCP Apps pour les expériences interactives — vos concurrents ne l'ont probablement pas encore fait
3. Pensez interface d'abord — l'ère des outils AI en texte seul se termine
4. Concevez pour le contexte — votre application vivra aux côtés d'autres outils dans une conversation ; rendez-la compositionnelle

Si vous adoptez des outils AI pour votre équipe :

1. Évaluez les plateformes compatibles MCP — elles vous donneront l'écosystème d'outils le plus large
2. Auditez la prolifération de vos outils — MCP Apps peut consolider les workflows multi-outils en expériences de conversation unique
3. Formez aux workflows conversationnels — les schémas d'interaction de votre équipe vont changer

Ce que nous construisons

Chez Context Studios, nous construisons des serveurs MCP depuis le lancement du protocole. Notre serveur d'automatisation de contenu possède plus de 45 outils dans sept domaines — publication de blog, réseaux sociaux, SEO, génération d'images, recherche et gestion des connaissances. Nous avons récemment mis à niveau nos MCP Apps pour inclure :

• Un estimateur de projet interactif avec des curseurs pour l'ajustement de périmètre, des bascules de fonctionnalités, des diagrammes d'architecture et une capture de leads intégrée
• Un hub de découverte de contenu avec rendu complet d'articles, filtrage par tags, recherche et changement de langue

Ce ne sont pas des démos — ce sont des outils de production qui fonctionnent dans Claude et ChatGPT, apportant une valeur réelle à quiconque connecte notre serveur.

L'opportunité est massive et précoce. Presque personne n'a encore de MCP Apps en production. L'écosystème est grand ouvert pour les développeurs qui agissent vite.

La vue d'ensemble : ce qui vient ensuite

MCP Apps est la première extension officielle de MCP, mais ce ne sera pas la dernière. La spécification établit un modèle pour étendre le protocole au-delà de ses primitives de base. Comme l'a noté Clare Liguori d'AWS : « La capacité de rendre des interfaces dynamiques directement dans la conversation facilite l'exploitation des capacités des serveurs MCP de manière pratique. »

Voici ce que nous anticipons :

1. UI générative : des modèles AI qui n'invoquent pas seulement des interfaces préconstruites mais génèrent des interfaces personnalisées à la volée. Les briques de base sont déjà présentes dans A2UI et AG-UI.
2. Orchestration Multi-Agent App : Agent Teams (Opus 4.6) + MCP Apps = plusieurs agents qui se coordonnent tout en présentant des interfaces unifiées aux utilisateurs.
3. Dynamiques de marketplace : à mesure que les registres de serveurs MCP mûrissent, les MCP Apps avec d'excellentes interfaces auront un avantage de distribution — les utilisateurs préfèrent les outils qu'ils peuvent voir et avec lesquels ils peuvent interagir.
4. Consolidation des workflows d'entreprise : le modèle « un agent, plusieurs outils » remplacera le modèle « plusieurs apps, plusieurs onglets » pour les travailleurs du savoir dans les 2-3 prochaines années.

Le changement va du text-first à des interactions AI experience-first. MCP Apps est la première véritable infrastructure pour y parvenir.

Pour commencer

Le dépôt ext-apps comprend des exemples fonctionnels : visualisations 3D, cartes interactives, visionneuses de documents, tableaux de bord en temps réel et notation musicale. Le SDK est @modelcontextprotocol/ext-apps sur npm.

Si vous êtes développeur : choisissez un exemple proche de ce que vous construisez et commencez par là. La boucle de développement est simple — déclarez des outils avec des métadonnées UI, servez du HTML empaqueté via ui://, utilisez la classe App pour la communication.

Si vous êtes une entreprise : parlez à votre équipe de développement de l'intégration MCP. La fenêtre d'avantage du premier arrivé est ouverte en ce moment.

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Context Studios est un studio de développement AI-natif basé à Berlin. Nous construisons des serveurs MCP, des agents AI et des applications web modernes. Si vous cherchez à construire une MCP App ou à intégrer l'AI dans votre produit, parlons-en.

FAQ

Quelle est la différence entre MCP et MCP Apps ?

MCP (Model Context Protocol) est le protocole de base pour connecter les modèles AI aux outils et données externes. MCP Apps est la première extension officielle qui ajoute des capacités d'interface interactive — les outils peuvent désormais renvoyer des interfaces visuelles, pas seulement du texte.

Quelles plateformes AI supportent MCP Apps ?

En février 2026 : Claude (web + desktop), ChatGPT, VS Code, Goose et les IDE JetBrains explorent le support. Le standard est multiplateforme par conception.

Dois-je construire des interfaces séparées pour chaque plateforme AI ?

Non. C'est l'avantage clé — construisez une MCP App et elle fonctionne sur tous les clients compatibles. L'hôte gère le rendu et le sandboxing.

Est-il sûr d'exécuter des interfaces tierces dans les conversations AI ?

MCP Apps utilise le sandboxing iframe, des templates pré-déclarés, une communication JSON-RPC auditable et des exigences de consentement utilisateur. Les utilisateurs entreprise devraient maintenir des listes blanches de serveurs et des journaux d'audit.

Comment MCP Apps se compare-t-il aux plugins ChatGPT ?

MCP Apps est un standard ouvert gouverné par l'Agentic AI Foundation (Linux Foundation), pas une plateforme propriétaire. Il fonctionne sur plusieurs clients AI, pas un seul.

Les MCP Apps peuvent-elles accéder à mes données ?

Uniquement ce que vous accordez explicitement. MCP Apps hérite du modèle de sécurité de MCP : les utilisateurs doivent consentir à l'accès aux données, et les hôtes contrôlent quelles informations sont partagées avec les serveurs.