Comment MCP peut révolutionner la façon dont les équipes DevOps utilisent l’IA

En ce qui concerne la sécurité, les agents MCP sont soumis à tous les risques accompagnés de tout type de technologie basée sur LLM. Ils ont le potentiel de divulguer des données sensibles car toutes les ressources disponibles pour un serveur MCP pourraient devenir exposées à un modèle d’IA tiers. Une solution potentielle consiste à éviter les modèles tiers en hébergeant des modèles localement (ou sur un serveur situé derrière un pare-feu) à la place, mais tous les modèles ne prennent pas en charge cette approche, et cela ajoute aux défis de configuration MCP.

Les serveurs MCP pourraient également effectuer des actions que vous ne voulez pas qu’elles effectuent, comme la suppression des ressources critiques. Pour contrôler ce risque, il est important d’appliquer une approche moins privile à la conception et à la gestion du serveur MCP en s’assurant qu’ils ne peuvent accéder qu’aux ressources minimales nécessaires pour prendre en charge un cas d’utilisation cible. Les capacités des serveurs MCP sont limitées au niveau d’accès à la sécurité disponible pour les utilisateurs, donc en restreignant les privilèges des utilisateurs, les administrateurs peuvent restreindre les risques de sécurité MCP.

MCP et l’avenir de l’IA dans DevOps

Certes, MCP n’est pas parfait. Mais cela constitue un énorme bond en avant en termes de la façon dont les équipes DevOps peuvent tirer parti de l’IA. C’est aussi une technologie qui est ici et maintenant, et que les ingénieurs DevOps peuvent commencer à utiliser aujourd’hui. À l’avenir, il est probable que MCP deviendra aussi intégral de DevOps que des technologies comme CI / CD.