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MCP (Model Context Protocol) è un nuovo protocollo aperto progettato per standardizzare il modo in cui le applicazioni forniscono contesto ai Large Language Models (LLM).

Si può pensare all'MCP come a una porta USB-C, ma per gli agenti di intelligenza artificiale: offre un metodo uniforme per connettere i sistemi di intelligenza artificiale a vari strumenti e fonti di dati.

Questo articolo analizza MCP, spiegandone chiaramente il valore, l'architettura e le differenze rispetto alle API tradizionali.

Che cosa è MCP ?

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo standardizzato che collega gli agenti AI a vari strumenti e fonti di dati esterni. Immaginalo come una porta USB-C, ma per applicazioni AI.

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo standardizzato che collega gli agenti di intelligenza artificiale a vari strumenti esterni e fonti di dati

Proprio come USB-C semplifica il modo in cui colleghi diversi dispositivi al tuo computer, MCP semplifica il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interagiscono con i tuoi dati, strumenti e servizi.

Perché utilizzare MCP invece delle API tradizionali ?

Tradizionalmente, collegare un sistema AI a strumenti esterni implica l'integrazione di più API. Ogni integrazione API implica codice, documentazione, metodi di autenticazione, gestione degli errori e manutenzione separati.

Perché le API tradizionali sono come avere chiavi separate per ogni porta

Metaforicamente parlando: le API sono come porte individuali: ogni porta ha la sua chiave e le sue regole:

Le API tradizionali richiedono agli sviluppatori di scrivere integrazioni personalizzate per ogni servizio o fonte di dati

Chi c'è dietro MCP ?

MCP (Model Context Protocol) è nato come progetto di Anthropic ↗ per semplificare l'interazione dei modelli di intelligenza artificiale, come Claude, con strumenti e fonti di dati.

Ma non è più solo una questione di Anthropic. MCP è aperto e sempre più aziende e sviluppatori stanno saltando a bordo.

Sta iniziando ad assomigliare molto a un nuovo standard per le interazioni tra strumenti di intelligenza artificiale.

Curiosi di approfondire? Le specifiche ufficiali MCP e lo sviluppo in corso possono essere trovati su modelcontextprotocol.io ↗ .

Principali differenze tra MCP e le API tradizionali:

Protocollo singolo: MCP agisce come un "connettore" standardizzato, quindi l'integrazione di un MCP significa un potenziale accesso a più strumenti e servizi, non solo a uno

Scoperta dinamica: MCP consente ai modelli di intelligenza artificiale di scoprire e interagire dinamicamente con gli strumenti disponibili senza una conoscenza codificata di ogni integrazione

Comunicazione bidirezionale: MCP supporta una comunicazione bidirezionale persistente e in tempo reale, simile a WebSocket. Il modello AI può sia recuperare informazioni che attivare azioni in modo dinamico

Perché la comunicazione bidirezionale?

MCP fornisce una comunicazione bidirezionale in tempo reale:

Estrai dati: LLM interroga i server per il contesto → ad esempio controllando il tuo calendario

Azioni di attivazione: LLM istruisce i server a intraprendere azioni → ad esempio riprogrammare riunioni , inviare e-mail

Come funziona MCP: l'architettura

MCP segue una semplice architettura client-server:

Host MCP: si tratta di applicazioni (come Claude Desktop o IDE basati sull'intelligenza artificiale) che necessitano di accedere a dati o strumenti esterni

Client MCP: mantengono connessioni dedicate, uno a uno, con i server MCP

Server MCP: server leggeri che espongono funzionalità specifiche tramite MCP, connettendosi a fonti di dati locali o remote

Fonti dati locali: file, database o servizi a cui i server MCP accedono in modo sicuro

Servizi remoti: API o servizi esterni basati su Internet a cui accedono i server MCP

Visualizzando MCP come un ponte, il concetto è chiaro: MCP non gestisce direttamente una logica complessa; coordina semplicemente il flusso di dati e istruzioni tra modelli e strumenti di intelligenza artificiale.

Proprio come USB-C semplifica il modo in cui colleghi diversi dispositivi al tuo computer, MCP semplifica il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interagiscono con i tuoi dati, strumenti e servizi

Un cliente MCP in pratica

In pratica, un client MCP (ad esempio uno script Python in client.py) comunica con i server MCP che gestiscono le interazioni con strumenti specifici come Gmail, Slack o le app di calendario .

Questa standardizzazione elimina la complessità, consentendo agli sviluppatori di abilitare rapidamente interazioni sofisticate.

Esempi di MCP: quando utilizzare MCP ?

Consideriamo questi scenari:

1.

Assistente

Utilizzo delle API: dovresti scrivere codice separato per Google Calendar, e-mail, API di prenotazione aerea, ciascuna con logica personalizzata per l'autenticazione, il passaggio del contesto e la gestione degli errori

Utilizzo di MCP: il tuo assistente AI controlla senza problemi la disponibilità del tuo calendario , prenota voli e invia conferme via e-mail , tutto tramite server MCP, senza bisogno di integrazioni personalizzate per strumento

2. IDE avanzato (editor di codice intelligente)

Utilizzo delle API: integreresti manualmente il tuo IDE con i file system, il controllo delle versioni, i gestori dei pacchetti e la documentazione

Utilizzo di MCP: il tuo IDE si connette a questi tramite un singolo protocollo MCP, consentendo una consapevolezza del contesto più completa e suggerimenti più potenti

3. Analisi

Utilizzo delle API: gestisci manualmente le connessioni con ogni database e strumento di visualizzazione dei dati

Utilizzo di MCP: la piattaforma di analisi AI scopre e interagisce in modo autonomo con più database, visualizzazioni e simulazioni tramite un livello MCP unificato

Vantaggi dell'implementazione di MCP

Sviluppo semplificato: scrivi una volta, integra più volte senza riscrivere il codice personalizzato per ogni integrazione

Flessibilità: cambia modelli o strumenti di intelligenza artificiale senza una riconfigurazione complessa

Reattività in tempo reale: le connessioni MCP rimangono attive, consentendo aggiornamenti del contesto e interazioni in tempo reale

Sicurezza e conformità: controlli di accesso integrati e pratiche di sicurezza standardizzate

Scalabilità: aggiungi facilmente nuove funzionalità man mano che il tuo ecosistema di intelligenza artificiale cresce: basta collegare un altro server MCP

Quando sono migliori le API tradizionali ?

Se il tuo caso d'uso richiede interazioni precise e prevedibili con limiti rigorosi, le API tradizionali potrebbero essere preferibili. MCP fornisce ampie capacità dinamiche ideali per scenari che richiedono flessibilità e consapevolezza del contesto, ma potrebbe essere meno adatto per applicazioni deterministiche altamente controllate.

Attenersi alle API granulari quando:

Sono necessari un controllo a grana fine e funzionalità altamente specifiche e limitate

Preferisci un accoppiamento stretto per l'ottimizzazione delle prestazioni

Vuoi la massima prevedibilità con la minima autonomia di contesto

Introduzione a MCP: passaggi

Integrazione MCP:

Definisci le capacità: delinea chiaramente cosa offrirà il tuo server MCP

Implementare il livello MCP: attenersi alle specifiche del protocollo MCP standardizzato

Scegli il trasporto: decidi tra locale (stdio) o remoto (eventi inviati dal server/WebSocket)

Crea risorse/strumenti: sviluppa o collega le fonti di dati e i servizi specifici che il tuo MCP esporrà

Imposta i client: stabilisci connessioni sicure e stabili tra i tuoi server MCP e i client

Riepilogo

Che cosa è MCP?

MCP: interfaccia unificata per gli agenti AI per interagire dinamicamente con dati/strumenti esterni

API: metodi tradizionali, che richiedono integrazioni personalizzate e una maggiore supervisione manuale

MCP fornisce un modo unificato e standardizzato per integrare agenti e modelli di intelligenza artificiale con dati e strumenti esterni

Conclusione