Interpretazione del Model Context Protocol: Un Nuovo Standard per Connettere l’Intelligenza Artificiale ai Dati
Il Model Context Protocol (MCP) sta rapidamente diventando lo standard di riferimento per la prossima generazione di applicazioni guidate dall’intelligenza artificiale. Sviluppato da Anthropic alla fine del 2024 e rilasciato come standard aperto, l’MCP mira a risolvere un problema cruciale nell’ecosistema dell’IA: come connettere senza problemi e in modo sicuro i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e gli agenti di intelligenza artificiale al vasto e in continua evoluzione panorama di dati, strumenti e servizi del mondo reale.
Anthropic spiega che, con il miglioramento degli assistenti AI e dei modelli linguistici di grandi dimensioni alla loro base, ‘anche i modelli più sofisticati sono limitati dal loro isolamento dai dati – intrappolati dietro a silos informativi e sistemi legacy. Ogni nuova fonte di dati richiede la propria implementazione personalizzata, rendendo difficile scalare sistemi realmente connessi.’
MCP è la risposta di Anthropic. L’azienda afferma che fornirà un ‘standard universale e aperto per connettere i sistemi di intelligenza artificiale a fonti di dati, sostituendo le integrazioni frammentate con un singolo protocollo.’
MCP: L’Adattatore Universale per i Dati dell’IA
A mio parere, l’MCP è un adattatore universale per i dati dell’IA. Come afferma Aisera, una società focalizzata sull’intelligenza artificiale, si può considerare l’MCP come ‘la porta USB-C dell’IA.’ Proprio come l’USB-C ha standardizzato il modo in cui connettiamo i nostri dispositivi, l’MCP standardizza il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interagiscono con i sistemi esterni. In altre parole, Jim Zemlin, direttore esecutivo della Linux Foundation, descrive l’MCP come ‘diventare lo strato di comunicazione fondamentale per i sistemi di intelligenza artificiale, in modo simile a ciò che HTTP ha fatto per il web.’
Nello specifico, l’MCP definisce un protocollo standard basato su JSON-RPC 2.0 che consente alle applicazioni di intelligenza artificiale di richiamare funzioni, acquisire dati e utilizzare prompt da qualsiasi strumento, database o servizio compatibile attraverso un’unica interfaccia sicura.
Architettura e Componenti dell’MCP
Lo fa seguendo un’architettura client-server con diversi componenti chiave. Questi sono:
- Host: L’applicazione guidata dall’IA (ad esempio, Claude Desktop, ambienti di sviluppo integrati (IDE), chatbot) che necessita di accedere a dati esterni.
- Client: Gestisce una connessione dedicata e con stato a un singolo server MCP, gestendo la comunicazione e la negoziazione delle capacità.
- Server: Espone funzionalità specifiche attraverso il protocollo MCP – strumenti (funzioni), risorse (dati) e prompt, connettendosi a fonti di dati locali o remote.
- Protocollo di base: Uno strato di messaggistica standardizzato (JSON-RPC 2.0) garantisce che tutti i componenti comunichino in modo affidabile e sicuro.
Questa architettura trasforma il ‘problema di integrazione M×N’ (dove M applicazioni AI devono connettersi a N strumenti, richiedendo M×N connettori personalizzati) in un più semplice ‘problema M+N.’ Di conseguenza, ogni strumento e applicazione deve supportare l’MCP una sola volta per ottenere l’interoperabilità. Questo è un vero risparmio di tempo per gli sviluppatori.
Come Funziona l’MCP
Innanzitutto, quando un’applicazione AI si avvia, avvia i client MCP, ognuno dei quali si connette a un server MCP diverso. Questi client negoziano la versione del protocollo e le funzionalità. Una volta stabilita una connessione con il client, questo interroga il server per gli strumenti, le risorse e i prompt disponibili.
Una volta stabilita una connessione, il modello AI può ora accedere ai dati e alle funzionalità in tempo reale del server, aggiornando dinamicamente il proprio contesto. Ciò significa che l’MCP consente ai chatbot AI di accedere ai dati live più recenti, anziché fare affidamento su set di dati pre-indicizzati, incorporamenti o informazioni memorizzate nella cache all’interno degli LLM.
Quindi, quando chiedi all’AI di eseguire un’attività (ad esempio, ‘Qual è il prezzo più recente dei voli da New York a Los Angeles?’), l’AI indirizza la richiesta attraverso il client MCP al server pertinente. Il server esegue quindi la funzione, restituisce i risultati e l’AI incorpora questi dati aggiornati nella tua risposta.
Inoltre, l’MCP consente ai modelli AI di scoprire e utilizzare nuovi strumenti in fase di runtime. Ciò significa che il tuo agente AI può adattarsi a nuove attività e ambienti senza richiedere modifiche significative al codice o riaddestramento dell’apprendimento automatico (ML).
In breve, l’MCP sostituisce le integrazioni frammentate e create su misura con un protocollo singolo e aperto. Ciò significa che gli sviluppatori devono implementare l’MCP una sola volta per connettere i modelli AI a qualsiasi fonte di dati o strumento compatibile, riducendo drasticamente la complessità dell’integrazione e i costi di manutenzione. Questo semplifica la vita degli sviluppatori.
Ancor più direttamente, puoi utilizzare l’IA per generare codice MCP e risolvere le sfide di implementazione.
Vantaggi Chiave dell’MCP
Ecco cosa offre l’MCP:
Integrazione standardizzata unificata: L’MCP funge da protocollo universale, consentendo agli sviluppatori di connettere i propri servizi, API e fonti di dati a qualsiasi client AI (ad esempio, chatbot, IDE o agenti personalizzati) tramite un’unica interfaccia standardizzata.
Comunicazione bidirezionale e interazioni avanzate: L’MCP supporta la comunicazione bidirezionale sicura e in tempo reale tra modelli AI e sistemi esterni, abilitando non solo il recupero dei dati ma anche la chiamata di strumenti e l’esecuzione di azioni.
Scalabilità e riutilizzo dell’ecosistema: Una volta implementato l’MCP per un servizio, qualsiasi client AI conforme all’MCP può accedervi, promuovendo un ecosistema di connettori riutilizzabili e accelerando l’adozione.
Coerenza e interoperabilità: L’MCP impone formati di richiesta/risposta JSON coerenti. Ciò semplifica il debug, la manutenzione e l’estensione delle integrazioni, indipendentemente dal servizio sottostante o dal modello AI. Significa anche che l’integrazione rimane affidabile anche se si cambiano i modelli o si aggiungono nuovi strumenti.
Maggiore sicurezza e controllo degli accessi: L’MCP è progettato tenendo presente la sicurezza, supportando la crittografia, il controllo degli accessi granulare e l’approvazione degli utenti per operazioni sensibili. Puoi anche ospitare autonomamente i server MCP, consentendoti di mantenere i tuoi dati internamente.
Tempi di sviluppo e manutenzione ridotti: Evitando integrazioni frammentate e ad hoc, gli sviluppatori possono risparmiare tempo sulla configurazione e sulla manutenzione continua, consentendo loro di concentrarsi sulla logica applicativa e sull’innovazione di livello superiore. Inoltre, la chiara separazione tra la logica dell’agente e le funzionalità di backend rende la base di codice più modulare e facile da mantenere.
Adozione e Prospettive Future dell’MCP
Per qualsiasi standard, la cosa più importante è: ‘Le persone lo adotteranno?’ Dopo solo pochi mesi, la risposta è risonante e chiara: sì. OpenAI ha aggiunto il supporto per esso nel marzo 2025. Il 9 aprile, Demis Hassabis, leader di Google DeepMind, ha espresso il suo sostegno. Il CEO di Google, Sundar Pichai, ha rapidamente espresso il suo consenso. Altre società, tra cui Microsoft, Replit e Zapier, hanno seguito l’esempio.
E non si tratta solo di parole. Sta emergendo una libreria crescente di connettori MCP predefiniti. Ad esempio, Docker ha recentemente annunciato che supporterà l’MCP tramite il Docker Hub. A meno di sei mesi dal lancio dell’MCP, l’Hub contiene già oltre 100 server MCP di aziende come Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch e altre.
Oltre a ciò a cui Docker ha accesso, ci sono già centinaia di server MCP. Questi server possono essere utilizzati per attività quali:
- Chatbot di supporto clienti: Gli assistenti AI possono accedere in tempo reale ai dati CRM, alle informazioni sui prodotti e ai ticket di supporto, fornendo assistenza accurata e contestuale.
- Ricerca AI aziendale: L’AI può cercare archivi di documenti, database e archivi cloud e collegare le risposte ai rispettivi documenti di origine.
- Strumenti per sviluppatori: Gli assistenti alla codifica possono interagire con CVS e altri sistemi di controllo delle versioni, bug tracker e documentazione.
- Agenti AI: Naturalmente, gli agenti autonomi possono pianificare attività in più fasi, eseguire azioni per conto degli utenti e adattarsi alle esigenze in evoluzione sfruttando strumenti e dati connessi tramite MCP.
La vera domanda è cosa non si può fare con l’MCP.
L’MCP rappresenta un cambio di paradigma: da un’AI statica isolata a sistemi profondamente integrati, consapevoli del contesto e in grado di agire. Man mano che il protocollo matura, supporterà una nuova generazione di agenti e assistenti AI in grado di ragionare, agire e collaborare in modo sicuro, efficiente e su larga scala attraverso l’intero spettro di strumenti e dati digitali.
Non ho visto nessuna tecnologia muoversi così velocemente dall’esplosione iniziale dell’AI generativa nel 2022. Ma ciò a cui mi ricorda veramente è l’emergere di Kubernetes più di un decennio fa. A quel tempo, molti credevano che ci sarebbe stata una battaglia tra gli orchestratori di container, come Swarm e Mesosphere, programmi ora quasi dimenticati. Sapevo fin dall’inizio che Kubernetes sarebbe stato il vincitore.
Quindi, ecco la mia previsione ora. L’MCP sarà la connettività per l’IA che sbloccherà il pieno potenziale dell’AI nell’impresa, nel cloud e oltre.