Plugins ChatGPT ou MCP : ce qui a changé et quoi utiliser maintenant

Les plugins ChatGPT n’existent plus. Ils ont cessé de fonctionner le 9 avril 2024, et rien de semblable n’est revenu depuis. Ce qui est revenu, c’est une idée plus large : le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui permet à un seul serveur d’outils de dialoguer avec ChatGPT, Claude, Gemini et une longue liste d’autres assistants. Si vous avez créé un plugin en 2023, ou si vous vous apprêtez à connecter votre première intégration d’IA aujourd’hui, la question est simple : qu’est-ce qui a changé, et que faut-il utiliser maintenant ?

Cet article vous donne les dates, un tableau comparatif, une explication en termes simples du fonctionnement de MCP et une courte liste de décisions. Chaque section se termine par quelque chose que vous pouvez mettre en pratique.

Ce qu’étaient vraiment les plugins ChatGPT

Les plugins ont été lancés en bêta en mars 2023 comme première façon officielle de permettre à ChatGPT d’appeler des services externes : recherche de vols, réservation de restaurants, moteur de calcul, assistant d’achat. Pendant environ un an, ils ont été la principale réponse d’OpenAI à la question « comment ChatGPT accède-t-il à mes données ? ». Puis ils ont été retirés.

Comment fonctionnait un plugin

Un plugin était un petit service web accompagné de deux fichiers. Le premier, ai-plugin.json, se trouvait à une adresse fixe sur votre domaine et indiquait à ChatGPT le nom du plugin ainsi qu’une description en langage courant. Le second était une spécification OpenAPI listant chaque point de terminaison proposé par le plugin. ChatGPT lisait les descriptions, décidait quand une demande de l’utilisateur correspondait, appelait votre point de terminaison et intégrait la réponse dans sa réponse.

Côté utilisateur, c’était manuel. Vous ouvriez la boutique de plugins, installiez un plugin et l’activiez pour la conversation, avec une limite de trois plugins actifs à la fois, car chaque description occupait de la place dans le prompt.

Ce fonctionnement présentait quatre caractéristiques à retenir :

• Une seule plateforme. Un plugin ne fonctionnait qu’à l’intérieur de ChatGPT.
• Un seul sens. Le modèle appelait votre API, et c’était toute la conversation.
• Une configuration manuelle. Chaque personne choisissait et activait les plugins à la main.
• Un budget de prompt. Les descriptions se disputaient une quantité limitée de contexte.

💡 Astuce : un manifeste de plugin était en pratique un argumentaire écrit pour le modèle. Plus votre description était claire, plus ChatGPT choisissait votre point de terminaison. Les descriptions d’outils MCP fonctionnent de la même façon, donc une bonne rédaction reste payante.

Pourquoi ils ont disparu

Les raisons étaient pratiques plutôt que spectaculaires. Trouver un bon plugin dans la boutique relevait de la chance. Chaque plugin était une intégration sur mesure, écrite pour un seul assistant. Les modèles devenaient aussi meilleurs pour appeler directement des fonctions, et les GPT personnalisés sont arrivés en novembre 2023, regroupant instructions, fichiers et Actions dans un objet partageable que personne n’avait besoin d’assembler à la main.

Le calendrier a été court. Les plugins n’acceptaient plus de nouvelles conversations après le 19 mars 2024, et le 9 avril 2024, les conversations existantes avec un plugin ont cessé de fonctionner à leur tour. Si vous aviez un plugin en production, cette date a marqué sa fin.

La chronologie, des plugins aux apps

Le chemin qui mène des plugins à la configuration actuelle comporte plus d’étapes que ce que la plupart des résumés laissent entendre. Voici les jalons datés.

Les GPT et les Actions ont pris le relais

Un GPT personnalisé permettait à un créateur de rédiger des instructions, de joindre des fichiers de connaissances et d’ajouter des Actions, c’est-à-dire des appels d’API décrits avec OpenAPI, le même format que celui utilisé par les plugins. En ce sens, les Actions étaient des plugins dans un emballage plus agréable. L’utilisateur n’assemblait plus rien : il ouvrait un GPT terminé et lui parlait. Le problème restait le même : un GPT vivait à l’intérieur de ChatGPT et nulle part ailleurs.

MCP arrive chez Anthropic

Anthropic a présenté MCP en novembre 2024 comme un standard ouvert pour connecter les systèmes d’IA aux outils et aux données. L’idée était simple : au lieu d’écrire une intégration par assistant, on écrit un seul serveur que n’importe quel assistant compatible peut utiliser. Imaginez un seul port universel remplaçant un tiroir plein de chargeurs.

OpenAI adopte MCP

En mars 2025, OpenAI a adopté le protocole, et tout au long de 2025 il a également lancé des connecteurs pour les données professionnelles, comme Gmail, Google Drive et Microsoft 365. L’adoption s’est répandue rapidement : MCP est désormais intégré à ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor et Visual Studio Code. Lorsque le projet a rejoint la Linux Foundation en décembre 2025, il revendiquait plus de 10 000 serveurs actifs et plus de 97 millions de téléchargements mensuels de SDK.

Apps et le Plugin Directory

Lors de DevDay, le 6 octobre 2025, OpenAI a annoncé les Apps dans ChatGPT, construites sur l’Apps SDK, lui-même basé sur MCP. Puis, le 9 juillet 2026, l’App Directory est devenu le Plugin Directory. Un plugin regroupe désormais des compétences, des apps et des modèles d’apps, tandis que les apps restent les intégrations qui connectent ChatGPT ou Codex aux données et aux actions externes. Les connexions d’apps existantes ont continué de fonctionner, et chaque app existante a été intégrée dans un plugin.

💡 Attention au vocabulaire : le mot « plugin » est de retour, mais son sens a changé. Aujourd’hui, un plugin est un ensemble de compétences, d’apps et de modèles, et non un manifeste OpenAPI. Si un tutoriel décrit ai-plugin.json, il décrit le système de 2023.

Le fonctionnement de MCP en détail

MCP semble abstrait tant que l’on ne voit pas ses trois composantes et ce qu’un serveur peut offrir.

Hôtes, clients et serveurs

• Hôte : l’application avec laquelle vous parlez, comme ChatGPT, Claude ou un éditeur de code.
• Client : un connecteur à l’intérieur de l’hôte qui maintient une connexion avec un seul serveur.
• Serveur : le programme qui expose vos outils et vos données.

Les messages circulent au format JSON-RPC 2.0. Un serveur peut fonctionner comme processus local via stdio, ou comme service distant via Streamable HTTP, ce qui permet aux assistants hébergés d’y accéder.

Outils, ressources et prompts

Un serveur propose jusqu’à trois types d’éléments :

1. Outils : des actions que le modèle peut appeler, comme create_invoice ou generate_image.
2. Ressources : des données que le modèle ou l’utilisateur peut lire, comme un fichier, un enregistrement ou un journal.
3. Prompts : des modèles réutilisables que l’utilisateur peut déclencher volontairement.

Les plugins ne proposaient que le premier type, et uniquement sous forme de points de terminaison HTTP simples. Cet écart est la plus grande différence pratique entre les deux.

Ce qu’a changé la spécification 2026

La révision de la spécification datée du 28 juillet 2026 est le changement le plus important depuis le lancement. Ses principales évolutions :

• Cœur sans état. Aucune poignée de main initialize ni identifiant de session. Chaque requête se décrit elle-même, si bien que n’importe quelle instance de serveur derrière un répartiteur de charge peut y répondre.
• Routage par en-têtes. Le nom de la méthode et celui de l’outil circulent dans les en-têtes Mcp-Method et Mcp-Name, si bien que les passerelles et les pare-feu peuvent router et autoriser les requêtes sans lire les corps JSON.
• Requêtes à allers-retours multiples. Un serveur peut demander à l’utilisateur une confirmation ou une valeur manquante en cours d’appel, sans garder un flux ouvert.
• Listes pouvant être mises en cache. Les résultats portent les valeurs ttlMs et cacheScope afin que les clients puissent mettre en cache les listes d’outils.
• Autorisation renforcée. Les Client ID Metadata Documents sont privilégiés par rapport à la Dynamic Client Registration, qui est dépréciée pour les nouvelles implémentations.
• Extensions. Les tâches, introduites pour la première fois dans la révision du 2025-11-25, et MCP Apps sont désormais intégrées à un cadre formel d’extensions.

💡 Avant de mettre à jour : si votre serveur a été écrit pour une révision antérieure, lisez d’abord les notes de version de votre SDK. Le passage sans état touche la façon dont l’état de session est géré.

ChatGPT Plugins ou MCP côte à côte

Le tableau comparatif

Ce que la logique des plugins a eu de bon

Tout ce qui datait de 2023 n’était pas à jeter. Les auteurs de plugins ont acquis trois réflexes qui restent valables :

• Des points de terminaison étroits valent mieux que des énormes. Un outil qui ne fait qu’une chose est plus facile à choisir pour un modèle.
• Les descriptions font partie du produit. Rédigez-les pour le modèle, en termes simples, avec un exemple.
• Une spécification OpenAPI est un bon point de départ. Chaque opération correspond nettement à un outil MCP, donc une API documentée est déjà bien avancée.

Quoi utiliser maintenant

La réponse courte : développez sur MCP, et utilisez le Plugin Directory pour atteindre les utilisateurs de ChatGPT. La réponse détaillée dépend de votre position.

Si vous créez des outils

Écrivez un serveur MCP. Un seul serveur atteint chaque assistant qui parle le protocole, et le même code peut alimenter une app ChatGPT. Un ordre de développement raisonnable :

1. Choisissez de 3 à 7 actions. Moins d’outils, mais mieux définis, sont choisis plus fiablement.
2. Nommez les outils avec des verbes. search_orders est préférable à orders.
3. Rédigez les descriptions pour le modèle. Indiquez quand utiliser l’outil et quand ne pas le faire.
4. Ajoutez OAuth pour tout ce qui est personnel. Ne laissez jamais des données utilisateur exposées derrière un simple secret partagé.
5. Testez dans deux clients. Un serveur qui ne fonctionne que dans un seul hôte est un plugin déguisé.
6. Déployez à distance via HTTPS. Le stdio local convient au développement, pas aux assistants hébergés.

Si vous voulez un écran interactif dans ChatGPT, comme un formulaire ou un graphique, regardez l’Apps SDK et l’extension MCP Apps plutôt que de créer votre propre couche d’interface.

Si vous utilisez seulement des outils

Vous avez rarement besoin de toucher MCP vous-même. Dans ChatGPT, ouvrez le Plugin Directory, choisissez un plugin et connectez l’app qui se trouve derrière. Dans Claude, Cursor ou VS Code, ajoutez un serveur MCP depuis les paramètres du client. Les connexions d’apps existantes établies avant le renommage de juillet 2026 n’ont pas été affectées.

Utilisez ce tableau pour choisir :

💡 Règle empirique : si un manifeste de plugin est tout ce que vous avez, ne le portez pas ligne par ligne. Reconstruisez les trois ou quatre actions utiles sous forme d’outils MCP et réécrivez les descriptions.

Rédiger les descriptions d’outils avec un LLM

Les descriptions déterminent si un modèle choisit votre outil, et un grand modèle de langage sait très bien les resserrer. Sur PicassoIA, vous pouvez le faire avec Claude Sonnet 5 :

1. Ouvrez la page de Claude Sonnet 5 et collez la liste de vos points de terminaison ou vos chemins OpenAPI.
2. Demandez un nom d’outil, une description et un exemple d’appel par point de terminaison.
3. Demandez d’ajouter une ligne « ne pas utiliser lorsque » à chaque description.
4. Testez le résultat dans votre client MCP et supprimez tout ce qui est vague.

D’autres modèles valent la peine d’être essayés pour le même travail : GPT 5.6 Sol pour une sortie structurée, et Gemini 3.5 Flash lorsque vous voulez des brouillons rapides. Pour les tâches de type agent, Kimi K2.6 est conçu autour de l’usage d’outils et du code.

La sécurité reste essentielle

Un outil est une action, et une action peut causer des dégâts. MCP offre une meilleure plomberie que les plugins, mais il ne rend pas sûr un serveur mal conçu pour autant.

• Commencez en lecture seule. Ajoutez les actions d’écriture une par une.
• Demandez confirmation avant les étapes destructrices. La fonctionnalité d’allers-retours multiples permet à un serveur de demander une confirmation en plein milieu d’un appel.
• Limitez strictement la portée des jetons. Accordez la permission minimale dont chaque outil a besoin.
• Considérez la sortie des outils comme non fiable. Une page web ou un document renvoyé par un outil peut contenir des instructions cachées destinées au modèle.
• Journalisez chaque appel. En cas de problème, vous voulez une trace.
• Privilégiez l’autorisation actuelle. Utilisez des clients préenregistrés ou des Client ID Metadata Documents, car la Dynamic Client Registration est en train de disparaître.

Essayez par vous-même sur PicassoIA

MCP se comprend le mieux quand on le voit faire un travail réel. PicassoIA expose la génération d’images et de vidéos aux clients MCP, de sorte qu’un assistant peut demander une image de la même façon qu’il demande n’importe quel autre outil. Le schéma mérite attention : une requête renvoie aussitôt un identifiant, et le client interroge le serveur jusqu’à ce que le résultat soit prêt. Ce rythme créer-puis-interroger est celui autour duquel l’extension Tasks a été conçue, et PicassoIA autorise jusqu’à 5 prédictions simultanées par compte.

Vous pouvez aussi essayer les générateurs directement dans le navigateur :

• PicassoIA Image pour des images photoréalistes rapides à partir d’un prompt court.
• PicassoIA Image Editor Pro pour modifier une image existante avec des instructions en langage courant.
• Seedream 4.5 pour des scènes détaillées en haute résolution.
• Flux 2 Pro pour des compositions nettes et contrôlables.

Choisissez-en un, décrivez une scène en deux phrases et comparez le résultat à ce que vous aviez imaginé. Changez ensuite un seul détail, la lumière, l’objectif ou l’angle, puis relancez. Dix minutes de cet exercice vous en apprendront plus sur le prompting que n’importe quel article, et cette habitude se transpose directement à la rédaction de bonnes descriptions d’outils. Rendez-vous sur picassoia.com et créez votre première image dès aujourd’hui.