Du SaaS aux capacités : comment Lovable et le protocole MCP préparent l'ère des agents
Alors que les assistants de code et les agents autonomes s'imposent dans le quotidien des équipes de développement, la plateforme Lovable amorce une transition vers les « capacités ». Grâce au protocole ouvert MCP, les applications créées ne s'adressent plus seulement aux humains, mais deviennent directement pilotables par des agents d'entreprise.
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Une transition vers des applications pilotées par des agents
Historiquement issue de l'outil open-source GPT Engineer lancé en 2023, la plateforme Lovable (anciennement axée sur le prototypage d'applications web) connaît une forte croissance. L'entreprise indique avoir dépassé les 500 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR, pour Annual Run Rate), comptabilise plus de 60 millions de projets créés et vient d'être valorisée à 13,3 milliards de dollars après une levée de fonds de 400 millions de dollars menée par Menlo Ventures.
Pourtant, son CTO (directeur de la technologie) Fabian Hedin anticipe un changement d'usage : l'interface utilisateur classique ne sera plus l'unique point d'entrée des logiciels. L'objectif est désormais de permettre la création de « capacités » (capabilities), c'est-à-dire des fonctions applicatives exécutables directement par des agents IA, sans qu'un utilisateur humain n'ait besoin d'ouvrir l'application dans son navigateur.
Le serveur MCP hébergé au cœur de l'architecture
Concrètement, Lovable s'appuie sur le protocole MCP (Model Context Protocol, un standard ouvert permettant de connecter des modèles de langage à des outils externes). Lorsqu'une application est publiée, la plateforme expose certaines de ses fonctionnalités sous forme d'outils via un serveur MCP hébergé. L'application possède ainsi deux interfaces : une interface graphique traditionnelle pour l'humain et une interface d'agent accessible depuis des clients IA compatibles comme Claude ou ChatGPT.
Pour les développeurs, cela transforme la manière de concevoir un composant logiciel. Une fonction métier backend peut désormais être enregistrée comme un outil MCP prêt à être invoqué par un modèle d'IA.
{
"name": "grant_user_credits",
"description": "Accorde des crédits de plateforme à un utilisateur via l'outil de support",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"userId": { "type": "string" },
"amount": { "type": "integer" }
},
"required": ["userId", "amount"]
}
}
Le concept du « cerveau d'entreprise » et la gestion des accès
Cette approche concrétise la vision d'un « cerveau d'entreprise » (company brain) : une interface centralisée qui conserve le contexte de l'organisation et interagit de manière asynchrone avec différents services. Au lieu de manipuler de multiples outils SaaS (Software as a Service, ou logiciel accessible en ligne), l'utilisateur confie ses tâches à cet agent qui orchestre les appels aux capacités applicatives.
« Orchestrer ces capacités est la partie facile. S'assurer qu'elles sont bien connectées, construites correctement et fiables est la partie difficile. » — Fabian Hedin, CTO de Lovable.
Cette architecture soulève des défis de sécurité majeurs, notamment sur la gestion des permissions. Pour éviter qu'un agent n'accède à des données confidentielles ou à des messages privés, Lovable sépare le code de l'application de la gestion des identifiants. Via des connecteurs utilisateur (app user connectors), les données d'authentification sont chiffrées et conservées côté serveur, tandis que l'application reçoit uniquement un jeton éphémère lié à l'identité exacte de l'intervenant. Dans cette vision, les éditeurs de logiciels SaaS devront progressivement évoluer pour fournir des briques directement exploitables par des agents IA.