Caroline Bishop
05 sept. 2025 00:23
Découvrez comment l'élicitation MCP améliore les interactions avec les outils d'IA en collectant les informations manquantes en amont, améliorant l'expérience de l'utilisateur grâce à des processus intuitifs et fluides, selon les dernières informations de GitHub.
GitHub est en train de créer une interaction plus fluide entre les outils d'IA et les utilisateurs grâce à la mise en œuvre de l'élicitation du Protocole de Contexte de Modèle (MCP). Cette approche vise à affiner l'expérience de l'utilisateur en recueillant des informations essentielles en amont, réduisant ainsi les frictions et améliorant la fonctionnalité des applications pilotées par l'IA, selon le blog de GitHub.
Comprendre l'élicitation MCP
À la base, l'élicitation MCP implique que l'IA s'arrête pour demander les détails nécessaires aux utilisateurs avant de procéder à une tâche, évitant ainsi de s'appuyer sur des hypothèses par défaut qui pourraient ne pas correspondre aux préférences de l'utilisateur. Cette fonctionnalité est actuellement prise en charge par GitHub Copilot dans Visual Studio Code, bien que sa disponibilité puisse varier selon les différentes applications d'IA.
Défis de mise en œuvre
Lors d'un récent stream, Chris Reddington de GitHub a souligné les défis rencontrés lors de la mise en œuvre de l'élicitation dans un serveur MCP pour un jeu au tour par tour. Initialement, le serveur disposait d'outils redondants pour différents types de jeux, ce qui entraînait une confusion et une sélection incorrecte des outils par les agents d'IA. La solution consistait à consolider les outils et à garantir des conventions de dénomination distinctes pour définir clairement l'objectif de chaque outil.
Rationalisation des interactions utilisateur
L'approche affinée permet aux utilisateurs de lancer un jeu avec des paramètres personnalisés plutôt que des paramètres par défaut. Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande une partie de morpion, le système identifie les détails manquants tels que le niveau de difficulté ou le nom du joueur, invitant l'utilisateur à fournir ces informations pour adapter la configuration du jeu de manière appropriée.
Aperçus techniques
La mise en œuvre de l'élicitation dans le serveur MCP implique plusieurs étapes clés : vérification des paramètres requis, identification des arguments optionnels manquants, initiation de l'élicitation pour recueillir les informations manquantes, présentation d'invites basées sur des schémas, et achèvement de la demande originale une fois toutes les données nécessaires collectées.
Leçons apprises
La session de développement de Reddington a souligné l'importance d'une dénomination claire des outils et d'un développement itératif. En affinant les noms des outils et en consolidant les fonctionnalités, l'équipe a réduit la complexité et amélioré l'expérience de l'utilisateur. De plus, l'analyse des demandes initiales des utilisateurs pour n'obtenir que les informations manquantes était cruciale pour affiner le processus d'élicitation.
Perspectives d'avenir
À mesure que les outils pilotés par l'IA continuent d'évoluer, l'intégration de l'élicitation MCP offre une voie prometteuse pour améliorer les interactions des utilisateurs. Cette approche simplifie non seulement l'expérience de l'utilisateur, mais aligne également les opérations d'IA avec les préférences des utilisateurs, ouvrant la voie à des applications plus intuitives et réactives.
Source de l'image : Shutterstock
Source : https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
