Teradata, reconnu fournisseur d’analyses et d’intégration de données, a récemment annoncé le lancement de son premier serveur Model Context Protocol (MCP). Ce serveur, qui fait l’objet d’un hébergement sur GitHub et bénéficie du soutien de la communauté Teradata, est conçu pour permettre aux entreprises de tester les flux d’agents d’intelligence artificielle (IA) qui accèdent à des données stockées dans leurs data lakes. Sa version communautaire est attendue pour le premier semestre 2026, tandis qu’une version commerciale avec un support complet est déjà en développement.
Meeta Vouk, vice-présidente en gestion des produits pour l’IA et l’analyse chez Teradata, souligne que la version commerciale proposera des fonctionnalités essentielles pour un déploiement en production, telles que sécu…rété, observabilité, gestion des charges de travail et conformité.
Une boîte à outils étoffée
Le serveur MCP inclut une boîte à outils flexible regroupant différents modules pour aider à interroger, analyser et gérer les données. Les fonctionnalités de l’édition communautaire se concentrent sur des tâches de développement standard, tandis que la version commerciale proposera des outils avancés pour des analyses plus complexes et une meilleure gestion du contexte.
Parmi les outils disponibles, on trouve des solutions pour la récupération de données multimodales, l’exécution de scripts Python, et l’optimisation de SQL. De plus, une couche sémantique personnalisée permet aux entreprises d’adapter les outils à leurs besoins spécifiques, améliorant ainsi la contextualisation des données.
Concurrence florissante
L’arrivée de ce serveur MCP s’inscrit dans un paysage concurrentiel de plus en plus dense. Des entreprises comme Databricks et Snowflake proposent déjà des serveurs MCP qui offrent un accès aux données via des stratégies de gestion bien définies. Par exemple, Databricks dispose de multiplicité d’outils et de serveurs d’IA avancés, tandis que Snowflake a également élargi ses capacités d’open source en faveur de serveurs MCP.
Robert Kramer, analyste chez Moor Insights and Strategy, affirme que le lancement précoce d’une édition communautaire est une stratégie visant à stimuler l’adoption par les entreprises, tout en posant les bases d’une version commerciale attrayante.
Alors que Teradata se positionne ainsi sur le marché, il reste à voir comment cette initiative influencera l’interaction entre les agents d’intelligence artificielle et les bases de données opérationnelles, garantissant des réponses plus pertinentes grâce à une meilleure gouvernance et gestion des données.
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