A growing agentic ecosystem—spanning datasets, MCP servers, A2A cards, and Claude Code plug-ins—has produced a tangle of proprietary metadata and discovery mechanisms. To cut through this fragmentation, a Linux Foundation initiative called AI Catalog emerged in late 2025, backed by a technical steering committee from Google, Microsoft, and Anthropic.

AI Catalog defines an agnostic JSON container that uses media types (formerly MIME) to describe any resource, with metadata either embedded or referenced by URL. A “trust manifest” extension is also being developed for environments requiring verifiable identities, compliance proofs, and provenance tracking. The draft specification introduces a standardized method to publish these containers on a well-known URL, not to replace existing resource-specific formats, but to provide a common discovery and trust layer.

A parallel project, ARD (Agentic Resource Discovery), federates these catalogs at the registry level. Google, Microsoft, AWS, Cisco, Databricks, GitHub, GoDaddy, Hugging Face, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow, and Snowflake are all involved. ARD lets any registry index AI Catalog resources using its own rules and serve them to AI clients dynamically—during build or runtime—via skills and/or MCP servers, much like a web search. Producers publish once, on their own domain, optionally attaching trust signals such as Decentralized Identifiers (DID), SPIFFE, Agent Name Service (ANS) identities, JWS signatures, or lineage attestations. Users can centrally define policies without embedding schemas in system prompts, and registries can be nested under a single endpoint for federation.

Pre-built ARD connectors exist for ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, and Microsoft Copilot, giving default access to the GitHub Agent Finder and Hugging Face Discover registries. Each connector combines an MCP server for calls and a skill that displays a registry selection menu and requests user confirmation before resource access. Implementation varies: Claude and GitHub Copilot use a Markdown file in the skills folder, ChatGPT uses workspace definitions, Microsoft Copilot requires a declarative agent in its studio, and Gemini relies on a Gem—but its lack of arbitrary MCP/HTTP server support forces users to work through the CLI or API.

Registries must expose a REST API with at least a POST /search endpoint; optional endpoints include POST /explore for browsing and GET /agents for deterministic navigation (useful for developer portals). Federation is handled as a simple HTTP operation, controllable by a client parameter. Ingestion has two pipelines: a primary web-based indexer that crawls manifest URIs, and an optional secondary scanner covering Git, npm, and OCI repositories. Beyond the designated well-known URL, ARD also accepts DNS records, HTTP header tags, and Agentmap directives in robots.txt. Cisco provides a reference implementation alongside those of GitHub and Hugging Face.

Datasets, serveurs MCP, cartes A2A, plug-in Claude Code… Autant de ressources qui, dans l’écosystème agentique, ont leurs propres métadonnées et mécanismes de découverte.

De ce constat de diversité – et surtout de ce qu’il implique en termes d’implémentation – a émergé une initiative appelée AI Catalog. Elle a pris forme fin 2025 sous l’égide de la Fondation Linux. Google, Microsoft et Anthropic sont aujourd’hui au comité de pilotage technique.

AI Catalog vise à définir un conteneur JSON « agnostique » qui utilise les types de médias (ex-types MIME) pour décrire les ressources qu’il héberge. Les métadonnées sont embarquées ou référencées par URL. Le projet développe une extension dite « manifeste de confiance » pour les environnements qui nécessitent des identités vérifiables, des preuves de conformité et du suivi de provenance.

Actuellement en brouillon, la spécification définit aussi une méthode standardisée pour publier ce conteneur sur une URL well-known. Elle n’est pas vouée à remplacer les formats spécifiques à chaque ressource, mais à fournir une « couche commune de découverte et de confiance ».

Fédérer les catalogues de ressources agentiques

AI Catalog nourrit un autre projet dans lequel s’impliquent Google et Microsoft : ARD (Agentic Resource Discovery). Y participent également AWS, Cisco, Databricks, GitHub, GoDaddy, Hugging Face, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow et Snowflake.

Il s’agit là aussi de procurer une surcouche, mais au niveau des registres qui indexent les ressources publiées au format AI Catalog.

L’idée est que tout registre puisse indexer ces ressources en appliquant ses propres règles. Puis les communiquer à tout client IA grâce à des skills et/ou des serveurs MCP, lors du build ou du run, de manière dynamique (i.e. en fonction des tâches), sur le même principe qu’une recherche web.

Ce modèle évite aux producteurs des ressources de les pousser dans chaque registre : ils les publient une seule fois, sur leur domaine. En y associant éventuellement des « signaux de confiance » que les clients IA peuvent vérifier. Parmi eux, des identités DID (Decentralized Identifiers), SPIFFE ou ANS (Agent Name Service), des signatures JWS et des attestations de lignage.

En miroir, les utilisateurs peuvent définir des stratégies de manière centralisée, sans devoir les appliquer à chaque client IA – et sans avoir à embarquer tous les schémas dans le prompt système. ARD introduit donc une forme de portabilité, en parallèle d’un mécanisme de fédération (imbrication de registres sous un même endpoint).

Hugging Face et GitHub, branchés en ARD

Il existe actuellement des connecteurs ARD pour ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot et Microsoft Copilot. Par défaut, ils donnent accès à deux registres : ceux de GitHub (Agent Finder) et de Hugging Face (Discover). On peut en ajouter en éditant agent-finders.json.

Ces connecteurs se composent de deux briques. D’une part, un serveur MCP pour réaliser les appels. De l’autre, une skill qui, notamment, affiche un menu de sélection du registre et permet de demander confirmation à l’utilisateur avant d’ouvrir l’accès à une ressource.

Pour Claude et GitHub Copilot, il y a un fichier Markdown à déposer dans le dossier de skills. Sur ChatGPT, la définition se fait au niveau des espaces de travail. Avec Microsoft Copilot, elle passe par la création d’un « agent déclaratif » dans le studio. Pour Gemini, l’équivalent de la skill est un Gem. Toutefois, il ne suffit pas à se connecter aux ressources : comme l’application ne peut pas se connecter à des serveurs MCP ou HTTP arbitraires, il faut utiliser le CLI ou l’API.

Plusieurs méthodes de publication et d’indexation

Tout registre doit exposer une API REST, avec au moins un endpoint de recherche (POST /search). Ils peuvent éventuellement proposer des endpoints d’exploration (POST /explore) et de navigation déterministe (GET /agents, utile en particulier pour les portails développeurs). Et mettre en place d’autres mécanismes de recherche, par exemple via MCP ou A2A.

Avec l’API REST comme exigence commune, la fédération devient une simple opération HTTP. Les clients IA disposent d’un paramètre pour la contrôler.

Les registres ont deux pipelines d’ingestion. Le principal, de type web, indexe les manifestes depuis leurs URI. Le secondaire, optionnel, scanne les dépôts Git, npm, OCI, etc. Si l’URL well-known est le moyen désigné pour exposer ces manifestes, ARD accepte aussi les enregistrements DNS, les balises d’en-tête HTTP et les directives Agentmap (entrées dans robots.txt).

En plus GitHub et de Hugging Face, Cisco a aussi une implémentation de référence d’ARD.

À consulter en complément :

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Illustration générée par IA

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