MCP: Una Nuova Era per gli Agenti AI

Comprendere MCP

Definizione e Origini

MCP, o Model Context Protocol, è un protocollo standardizzato introdotto da Anthropic nel novembre 2024. Affronta l’interazione frammentata tra i modelli di AI e gli strumenti e i dati esterni. Spesso paragonato a un “USB-C per l’AI”, MCP offre un’interfaccia unificata che consente agli agenti AI di accedere senza problemi a risorse esterne come database, file system, siti web e API senza la necessità di complessi codici di adattamento personalizzati per ogni strumento.

Se le API sono il linguaggio universale di Internet, che collega server e client, allora MCP è il linguaggio unificante per gli strumenti di AI, colmando il divario tra gli agenti intelligenti e il mondo reale. Consente all’AI di manipolare gli strumenti attraverso il linguaggio naturale, proprio come gli umani usano gli smartphone. I compiti si evolvono da semplici query come “Dimmi il tempo di oggi” a operazioni complesse come “Controlla il tempo e ricordami di prendere un ombrello” o “Genera un modello 3D e caricalo sul cloud”.

Visione Centrale: MCP mira a migliorare l’efficienza e a dare agli agenti AI la capacità di passare dalla comprensione all’azione tangibile. Ciò consente a sviluppatori, aziende e persino utenti non tecnici di personalizzare gli agenti intelligenti, rendendoli un ponte tra l’intelligenza virtuale e il mondo fisico.

La creazione di MCP non è stata casuale. Anthropic, fondata da ex membri di OpenAI, ha riconosciuto i limiti degli LLM, che sono spesso confinati in “silos di informazioni”, con una conoscenza limitata ai loro dati di addestramento e privi di accesso in tempo reale a informazioni esterne. Dopo il successo dei modelli della serie Claude nel 2024, Anthropic ha capito la necessità di un protocollo universale per sbloccare il pieno potenziale dell’AI. Il rilascio open-source di MCP ha rapidamente guadagnato terreno. Entro marzo 2025, oltre 2000 server MCP sviluppati dalla comunità erano online, coprendo scenari che vanno dalla gestione dei file all’analisi della blockchain, con oltre 300 progetti GitHub coinvolti e un tasso di crescita del 1200%. MCP non è solo un protocollo tecnico, ma un framework di collaborazione guidato dalla comunità.

MCP per l’Utente Quotidiano

Per i singoli utenti, MCP funge da “chiave magica” per l’AI, rendendo gli strumenti intelligenti complessi accessibili e user-friendly. Consente agli individui di comandare l’AI usando il linguaggio naturale per completare le attività quotidiane senza richiedere conoscenze di programmazione. Immagina di istruire Claude a “Organizza la mia pianificazione e ricordami le riunioni di domani”. MCP si collega automaticamente a calendari, e-mail e strumenti di promemoria, completando l’attività in pochi secondi. Oppure, considera di dire: “Aiutami a progettare un biglietto di auguri”. MCP chiama un server di progettazione (come Figma), genera un biglietto personalizzato e lo salva nel cloud. Per gli utenti non tecnici, MCP funziona come un super-assistente invisibile, trasformando le operazioni noiose in semplici conversazioni, facendo sì che la tecnologia serva realmente la vita.

• Comprensione Semplice: MCP funge da assistente intelligente, aggiornando il tuo aiuto AI da “solo chiacchiere” a “fare le cose”, aiutandoti a gestire i file, pianificare la tua vita e persino creare contenuti.
• Valore Effettivo: Trasforma l’AI da una tecnologia inaccessibile in un assistente personale per la vita, risparmiando tempo, migliorando l’efficienza e proteggendo la privacy.

Scenari Più Ampi: Dalle Faccende alla Creatività

MCP è più di un semplice strumento; rappresenta un cambiamento nello stile di vita, consentendo a tutti di “personalizzare” il proprio assistente AI senza la necessità di costosi servizi professionali. Per gli anziani, MCP può semplificare le operazioni: dire “Ricordami di prendere le mie medicine e avvisa la mia famiglia” spinge l’AI a completare automaticamente l’attività, migliorando l’indipendenza. MCP si estende oltre le semplici attività, stimolando la creatività e affrontando le esigenze quotidiane:

• Gestione Quotidiana: Dire “Elenca la spesa di questa settimana e ricordamela” consente a MCP di controllare le scorte del frigorifero e i siti web di confronto prezzi, generando un elenco e inviandolo via SMS.
• Apprendimento e Crescita: Gli studenti che dicono “Organizza gli appunti di biologia e crea un piano di studio” spingono MCP a scansionare gli appunti, connettersi alle piattaforme di apprendimento e produrre un piano di studio e domande del quiz.
• Esplorazione degli Interessi: Imparare a cucinare? Dire “Trova ricette di pasta italiana e ingredienti” consente a MCP di cercare siti web, controllare le scorte e generare menu, risparmiando la fatica di sfogliare i libri.
• Connessione Emotiva: Per i compleanni, dire “Progetta un biglietto e invialo alla mamma” consente a MCP di utilizzare Figma per progettare e inviarlo via e-mail.

Privacy e Controllo: Garanzia per gli Utenti

La privacy è una delle principali preoccupazioni per i singoli utenti e il meccanismo di controllo delle autorizzazioni di MCP garantisce che gli utenti mantengano il controllo completo sul flusso di dati. Ad esempio, puoi impostare le autorizzazioni per “consentire all’AI di leggere il calendario, ma non toccare le foto”, fornendo un’autorizzazione affidabile. Inoltre, la funzione “campionamento” di MCP consente agli utenti di rivedere le richieste prima che l’AI esegua attività sensibili, come l’analisi degli estratti conto bancari, in cui gli utenti possono confermare che “vengono utilizzati solo i dati dell’ultimo mese”. Questa trasparenza e controllo favoriscono la fiducia pur mantenendo la convenienza.

La Necessità di MCP

I limiti degli LLM hanno guidato la necessità di MCP. Tradizionalmente, la conoscenza dei modelli di AI è limitata ai loro dati di addestramento, impedendo l’accesso a informazioni in tempo reale. Se un LLM vuole analizzare le tendenze del mercato delle criptovalute per marzo 2025, deve inserire manualmente i dati o scrivere specifiche chiamate API, il che può richiedere ore o giorni. Più seriamente, gli sviluppatori affrontano un “problema M×N” quando hanno a che fare con più modelli e strumenti: se ci sono 10 modelli di AI e 10 strumenti esterni, sono necessarie 100 integrazioni personalizzate, aumentando esponenzialmente la complessità. Questa frammentazione è inefficiente e difficile da scalare.

MCP affronta queste barriere, riducendo le connessioni a N+M (sono necessarie solo 20 configurazioni per 10 modelli e 10 strumenti), consentendo agli agenti AI di chiamare in modo flessibile gli strumenti. Generare un report con i prezzi azionari in tempo reale, che tradizionalmente richiede 2 ore, può essere fatto in soli 2 minuti con MCP.

Architettura Tecnica e Funzionamento Interno di MCP

Background Tecnico e Posizionamento Ecologico

Il fondamento tecnico di MCP è JSON-RPC 2.0, uno standard di comunicazione leggero ed efficiente che supporta l’interazione bidirezionale in tempo reale, simile alle alte prestazioni di WebSockets. Opera attraverso un’architettura client-server:

• MCP Host: L’applicazione interattiva per l’utente, come Claude Desktop, Cursor o Windsurf, è responsabile della ricezione delle richieste e della visualizzazione dei risultati.
• MCP Client: Incorporato nell’host, stabilisce una connessione uno-a-uno con il server, gestisce la comunicazione del protocollo e garantisce l’isolamento e la sicurezza.
• MCP Server: Un programma leggero che fornisce funzioni specifiche, collegando sorgenti dati locali (come i file desktop) o remote (come le API cloud).

I metodi di trasmissione includono:

• Stdio: Ingresso/uscita standard, adatto per la distribuzione rapida locale, come la gestione dei file, con una latenza di pochi millisecondi.
• HTTP SSE: Eventi inviati dal server, che supportano l’interazione remota in tempo reale, come le chiamate API cloud, adatti per scenari distribuiti.

Anthropic prevede di introdurre WebSockets entro la fine del 2025 per migliorare ulteriormente le prestazioni remote. Nell’ecosistema AI, MCP ha una posizione unica, diversa dal Function Calling di OpenAI, che è legato a una piattaforma specifica, e dalla libreria di strumenti di LangChain, che è orientata agli sviluppatori. MCP serve sviluppatori, aziende e utenti non tecnici attraverso l’apertura e la standardizzazione.

Progettazione Architetturale

MCP impiega un’architettura client-server, analoga a un’impostazione di un ristorante: il cliente (MCP host) vuole ordinare cibo (dati o azioni) e il cameriere (MCP client) comunica con la cucina (MCP Server). Per garantire efficienza e sicurezza, MCP assegna un client dedicato a ciascun server, formando una connessione isolata uno-a-uno. I componenti chiave includono:

• Host: Il punto di ingresso dell’utente, come Claude Desktop, è responsabile dell’avvio delle richieste e della visualizzazione dei risultati.
• Client: L’intermediario di comunicazione utilizza JSON-RPC 2.0 per interagire con il server, gestendo richieste e risposte.
• Server: Il fornitore di funzioni collega risorse esterne ed esegue attività, come la lettura di file o la chiamata di API.

I metodi di trasmissione sono flessibili:

• Stdio: Distribuzione locale, adatta per accedere rapidamente a file desktop o database locali, con una latenza di pochi millisecondi, come il conteggio del numero di file txt.
• HTTP SSE: Interazione remota, che supporta chiamate API cloud, con forti prestazioni in tempo reale, come l’interrogazione di API meteorologiche, adatta per scenari distribuiti.
• Espansione Futura: WebSockets o HTTP streamable possono essere implementati entro la fine del 2025, migliorando ulteriormente le prestazioni remote e riducendo la latenza.

Primitive Funzionali

MCP implementa le funzioni attraverso tre “primitive”:

1. Strumenti: Funzioni eseguibili che l’AI chiama per completare attività specifiche. Ad esempio, uno strumento di “conversione valutaria” converte 100 RMB in 14 USD e 109 HKD in tempo reale (basato su un tasso di cambio fisso a marzo 2025); uno strumento di “ricerca” può interrogare gli orari degli spettacoli cinematografici di oggi.
2. Risorse: Dati strutturati utilizzati come input di contesto. Ad esempio, leggere un file README da un repository GitHub fornisce informazioni di base sul progetto oppure la scansione di un file PDF da 10 MB estrae informazioni chiave.
3. Prompt: Modelli di istruzioni predefiniti che guidano l’AI a utilizzare strumenti e risorse. Ad esempio, un prompt “riassumi documento” genera un riassunto di 200 parole e un prompt “pianifica itinerario” integra i dati del calendario e dei voli.

MCP supporta una funzione di “campionamento” in cui il server può richiedere a un LLM di elaborare un’attività e l’utente rivede la richiesta e il risultato, garantendo sicurezza e trasparenza. Ad esempio, se il server richiede di “analizzare il contenuto del file”, l’utente lo approva e l’AI restituisce un riassunto, assicurando che i dati sensibili non vengano utilizzati in modo improprio, migliorando la sicurezza e la trasparenza.

Processo di Comunicazione

Il funzionamento di MCP comprende quattro fasi:

Considera l’esempio di “interrogazione dei file desktop”:

1. L’utente inserisce “elenca i miei documenti”.
2. Claude analizza la richiesta e identifica la necessità di chiamare il server di file.
3. Il client si connette al server e l’utente approva le autorizzazioni.
4. Il server restituisce un elenco di file e Claude genera una risposta.

Un altro esempio è “pianificare un itinerario”: l’utente inserisce “organizza un viaggio di sabato”, Claude scopre i server di calendario e di volo, ottiene i dati di pianificazione e di biglietteria, richiede l’integrazione e restituisce “Volo delle 10:00 per Parigi di sabato”.

Perché Dovresti Prestare Attenzione a MCP?

Punti Dolenti dell’Ecosistema AI Attuale

I limiti degli LLM sono evidenti:

• Silos di Informazioni: La conoscenza è limitata ai dati di addestramento e non può essere aggiornata in tempo reale. Ad esempio, se un LLM vuole analizzare le transazioni Bitcoin a marzo 2025, deve inserire manualmente i dati.
• Problema M×N: L’integrazione tra più modelli e strumenti è esponenzialmente complessa. Ad esempio, 10 modelli e 10 strumenti richiedono 100 integrazioni di codice personalizzate.
• Inefficienza: I metodi tradizionali richiedono l’incorporamento di vettori o ricerche vettoriali, che sono costosi dal punto di vista computazionale e hanno lunghi ritardi di risposta.

Questi problemi limitano il potenziale degli agenti AI, rendendo difficile per loro passare dal “immaginare” al “fare”.

Vantaggi Innovativi di MCP

MCP offre sette vantaggi attraverso un’interfaccia standardizzata:

1. Accesso in Tempo Reale: L’AI può interrogare gli ultimi dati in pochi secondi. Claude Desktop recupera un elenco di file in 0,5 secondi tramite MCP, migliorando l’efficienza di dieci volte.
2. Sicurezza e Controllo: I dati vengono accessi direttamente, eliminando la necessità di archiviazione intermedia, con un’affidabilità della gestione delle autorizzazioni che raggiunge il 98%. Gli utenti possono limitare l’AI a leggere solo file specifici.
3. Basso Carico Computazionale: Elimina la necessità di vettori incorporati, riducendo circa il 70% dei costi di calcolo. Le tradizionali ricerche vettoriali richiedono 1 GB di memoria, mentre MCP ne richiede solo 100 MB.
4. Flessibilità e Scalabilità: Riduce le connessioni da N×M a N+M. 10 modelli e 10 strumenti necessitano solo di 20 configurazioni.
5. Interoperabilità: Un MCP Server può essere riutilizzato da più modelli come Claude e GPT. Un server meteorologico serve utenti globali.
6. Flessibilità del Fornitore: Il passaggio da LLM non richiede la ristrutturazione dell’infrastruttura.
7. Supporto Agente Autonomo: Supporta l’accesso dinamico dell’AI agli strumenti, eseguendo compiti complessi. Durante la pianificazione di un viaggio, l’AI può interrogare contemporaneamente il calendario, prenotare voli e inviare e-mail, migliorando l’efficienza.

Importanza e Impatto

MCP è un catalizzatore per il cambiamento ecologico. È come la Stele di Rosetta, che sblocca la comunicazione tra l’AI e il mondo esterno. Un’azienda farmaceutica ha integrato 10 sorgenti dati attraverso MCP, riducendo il tempo di interrogazione della ricerca da 2 ore a 10 minuti, migliorando l’efficienza del processo decisionale del 90%. Incoraggia anche gli sviluppatori a costruire strumenti universali, con un server che serve il mondo, promuovendo la formazione di un ecosistema.

Scenari Applicativi e Casi Pratici di MCP

Diversi Scenari Applicativi

Le applicazioni di MCP sono estese:

1. Sviluppo e Produttività:
   • Debug del Codice: Cursor AI esegue il debug di 100.000 righe di codice tramite Browsertools Server, riducendo i tassi di errore del 25%.
   • Ricerca di Documenti: Mintlify Server cerca 1000 pagine di documenti in 2 secondi, risparmiando l’80% del tempo.
   • Automazione delle Attività: Google Sheets Server aggiorna automaticamente 500 fogli di vendita, migliorando l’efficienza del 300%.
2. Creatività e Progettazione:
   • Modellazione 3D: Blender MCP riduce il tempo di modellazione da 3 ore a 10 minuti, migliorando l’efficienza di 18 volte.
   • Attività di Progettazione: Figma Server assiste l’AI nella regolazione dei layout, migliorando l’efficienza della progettazione del 40%.
3. Dati e Comunicazione:
   • Interrogazione del Database: Supabase Server interroga i record degli utenti in tempo reale, con un tempo di risposta di 0,3 secondi.
   • Collaborazione del Team: Slack Server automatizza l’invio di messaggi, risparmiando l’80% delle operazioni manuali.
   • Web Scraping: Firecrawl Server estrae i dati, raddoppiando la velocità.
4. Istruzione e Assistenza Sanitaria:
   • Supporto Didattico: MCP Server si connette alle piattaforme di apprendimento e l’AI genera schemi del corso, migliorando l’efficienza dell’insegnante del 40%.
   • Diagnostica Medica: Si connette ai database dei pazienti e l’AI genera referti diagnostici con un tasso di accuratezza dell’85%.
5. Blockchain e Finanza:
   • Interazione Bitcoin: MCP Server interroga le transazioni blockchain, migliorando le prestazioni in tempo reale al livello del secondo.
   • Analisi DeFi: Analizza le transazioni dei grandi investitori di Binance, prevedendo i profitti, con un tasso di accuratezza dell’85%.

Analisi di Caso Specifica

• Analisi di Caso: Claude scansiona 1000 file e genera un riassunto di 500 parole in soli 0,5 secondi. I metodi tradizionali richiedono il caricamento manuale dei file sul cloud, impiegando diversi minuti.
• Applicazione Blockchain: L’AI ha analizzato le transazioni dei grandi investitori di Binance tramite MCP Server a marzo 2025, prevedendo potenziali profitti, dimostrando il suo potenziale nel campo finanziario.

Ecosistema MCP: Stato e Partecipanti

Architettura dell’Ecosistema

L’ecosistema MCP sta iniziando a prendere forma, coprendo quattro ruoli principali:

1. Client:
   • Applicazioni Principali: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Strumenti Emergenti: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Server:
   • Classe Database: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Classe Strumento: Resend, Stripe, Linear.
   • Classe Creativa: Blender, Figma.
   • Classe Dati: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Mercato:
   • mcp.so: Include Servers, fornendo un’installazione con un clic.
   • Altre Piattaforme: Mintlify, OpenTools.
4. Infrastruttura:
   • Cloudflare: Hosting Servers, garantendo la disponibilità.
   • Toolbase: Ottimizzazione della latenza.
   • Smithery: Fornitura di bilanciamento del carico dinamico.

Dati Ecologici

• Scala: Entro marzo 2025, MCP Server è aumentato da dicembre 2024 a +unità, un tasso di crescita del %.
• Comunità: + Progetti GitHub hanno partecipato, con Servers provenienti dai contributi degli sviluppatori.
• Attività: Un Hackathon iniziale ha attratto + sviluppatori, producendo + applicazioni innovative, come assistenti per lo shopping e strumenti di monitoraggio della salute.

Limiti e Sfide di MCP

Colli di Bottiglia Tecnici

• Complessità di Implementazione: MCP contiene prompt e funzioni di campionamento, aumentando la difficoltà di sviluppo. Le descrizioni degli strumenti devono essere scritte con attenzione, altrimenti le chiamate LLM sono soggette a errori.
• Restrizioni di Distribuzione: Richiede l’esecuzione su terminali locali, avviando manualmente il server, mancando di distribuzione con un clic o applicazioni web, limitando gli scenari remoti.
• Sfide di Debug: Scarsa compatibilità cross-client, supporto di registrazione insufficiente. Ad esempio, un server può funzionare bene su Claude Desktop, ma potrebbe fallire su Cursor.
• Carenze di Trasmissione: Supporta solo Stdio e SSE, mancando di opzioni più flessibili come WebSockets, limitando le prestazioni remote in tempo reale.

Carenze di Qualità Ecologica

• Qualità Disomogenea: Tra i + Servers, circa il % ha problemi di stabilità o manca di documentazione, con conseguenti esperienze utente incoerenti.
• Scarsa Scopribilità: Richiede la configurazione manuale degli indirizzi del server e il meccanismo di rilevamento dinamico non è ancora maturo, richiedendo agli utenti di cercare e testare da soli.
• Limiti di Scala: Rispetto ai + strumenti di Zapier o alla libreria di strumenti + di LangChain, la copertura di MCP è ancora insufficiente.

Sfide di Applicabilità negli Ambienti di Produzione

• Accuratezza della Chiamata: L’attuale tasso di successo della chiamata dello strumento LLM è di circa il %, incline al fallimento in compiti complessi.
• Esigenze di Personalizzazione: Gli agenti di produzione devono ottimizzare i messaggi di sistema e le architetture in base agli strumenti e il “plug-and-play” di MCP è difficile da soddisfare.
• Aspettative dell’Utente: Con il miglioramento delle capacità del modello, gli utenti hanno requisiti più elevati per affidabilità e velocità e la generalità di MCP può sacrificare le prestazioni.

Concorrenza e Pressione da Soluzioni Alternative

• Soluzioni Proprietarie: l’Agent SDK di OpenAI offre una maggiore affidabilità attraverso un’ottimizzazione approfondita, attirando potenzialmente utenti di fascia alta.
• Framework Esistenti: la libreria di strumenti di LangChain ha stabilito l’adesione tra gli sviluppatori e il nuovo ecosistema di MCP ha bisogno di tempo per recuperare.
• Confronto di Mercato: i GPT personalizzati di OpenAI non hanno avuto un ampio successo e MCP deve dimostrare il suo valore unico per evitare di ripetere gli errori.

Tendenze Future: Percorso Evolutivo di MCP

Percorso Multidimensionale di Ottimizzazione Tecnica

• Semplificazione del Protocollo: Rimuovere le funzioni ridondanti, concentrandosi sulle chiamate agli strumenti, riducendo le barriere di sviluppo.
• Progettazione Senza Stato: Supportare la distribuzione lato server, introdurre meccanismi di autenticazione, risolvere i problemi multi-tenant.
• Standardizzazione dell’Esperienza Utente: Standardizzare la logica di selezione degli strumenti e la progettazione dell’interfaccia per migliorare la coerenza.
• Aggiornamento del Debug: Sviluppare strumenti di debug multipiattaforma, fornendo registri dettagliati e tracciamento degli errori.
• Espansione della Trasmissione: Supportare WebSockets e HTTP streamable per migliorare le capacità di interazione remota.

Direzione Strategica dello Sviluppo Ecologico

• Costruzione del Marketplace: Lanciare una piattaforma simile a npm, integrando le funzioni di valutazione, ricerca e installazione con un clic per ottimizzare la scoperta del server.
• Supporto Web: Implementare la distribuzione cloud e l’integrazione del browser, allontanandosi dalle restrizioni locali, rivolgendosi agli utenti Web.
• Espansione dello Scenario Aziendale: Passare dagli strumenti di codifica al supporto clienti, alla progettazione, al marketing e ad altri campi.
• Incentivi per la Comunità: Incoraggiare lo sviluppo di server di alta qualità attraverso bonus, certificazioni, con l’obiettivo di raggiungere + Servers entro la fine del .