Il mondo tecnologico è in fermento per MCP. I principali attori nel settore dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno aderendo e, nel mercato azionario, i titoli legati a MCP sono merce ambita. Ma cosa si nasconde dietro l’hype? MCP può davvero diventare uno standard universale? Qual è la logica commerciale che spinge le aziende LLM ad adottarlo? E, soprattutto, l’ascesa di MCP segnala l’alba di una nuova era di produttività alimentata dagli Agenti AI?
MCP: Una USB-C per le Applicazioni AI
L’integrazione dei modelli AI con strumenti esterni è stata a lungo una sfida, afflitta da elevati costi di personalizzazione e dalla scarsa stabilità del sistema. Tradizionalmente, gli sviluppatori dovevano creare interfacce specifiche per ogni nuovo strumento o fonte di dati, con conseguente spreco di risorse e architetture di sistema fragili.
Ecco che arriva MCP, progettato per affrontare questi problemi standardizzando le regole di interazione. Con MCP, i modelli AI e gli strumenti devono solo aderire agli standard del protocollo per ottenere la compatibilità plug-and-play. Ciò semplifica la complessità dell’integrazione, consentendo ai modelli AI di accedere direttamente a database, servizi cloud e persino applicazioni locali senza la necessità di livelli di adattamento individuali per ogni strumento.
La capacità di MCP di integrare ecosistemi è già evidente. Ad esempio, l’applicazione desktop Claude di Anthropic, quando connessa a un file system locale tramite un server MCP, consente all’assistente AI di leggere direttamente il contenuto dei documenti e generare risposte contestuali. Nel frattempo, lo strumento di sviluppo Cursor, installando più server MCP (come Slack e Postgres), consente il multitasking senza interruzioni all’interno dell’IDE.
MCP sta diventando ciò che Justin aveva previsto: una USB-C per le applicazioni AI, un’interfaccia universale che connette l’intero ecosistema.
Il viaggio dal rilascio di MCP alla sua attuale popolarità è interessante.
Quando MCP è stato rilasciato nel novembre 2024, ha rapidamente attirato l’attenzione di sviluppatori e aziende. Tuttavia, non è esploso subito in popolarità. All’epoca, il valore degli agenti intelligenti non era chiaro. Anche se la complessità dell’integrazione “MxN” degli Agenti fosse stata risolta, nessuno sapeva se la produttività dell’IA sarebbe decollata.
Questa incertezza derivava dalla difficoltà di tradurre la tecnologia LLM in rapida evoluzione in applicazioni pratiche. Internet era pieno di opinioni contrastanti sugli agenti intelligenti, con conseguente scarsa fiducia nella capacità dell’IA di avere un impatto reale. Anche con l’emergere di alcune applicazioni promettenti, era difficile dire se l’IA stesse realmente aumentando la produttività o si stesse limitando a graffiare la superficie. Ci sarebbe voluto tempo per scoprirlo.
La svolta è arrivata con il rilascio del framework di Manus e l’annuncio del supporto di OpenAI per MCP.
Manus ha dimostrato le capacità di collaborazione di più Agenti, catturando perfettamente ciò che gli utenti si aspettavano dalla produttività dell’IA. Quando MCP ha abilitato un’esperienza “dialogo come operazione” attraverso un’interfaccia di chat, consentendo agli utenti di attivare azioni a livello di sistema come la gestione dei file e il recupero dei dati semplicemente inserendo comandi, è iniziato un cambiamento nella percezione: l’IA poteva effettivamente aiutare con il lavoro reale.
Questa rivoluzionaria esperienza utente ha aumentato la popolarità di MCP. Il rilascio di Manus è stato un fattore chiave nel successo di MCP.
Il supporto di OpenAI ha ulteriormente elevato MCP allo status di “interfaccia universale”.
Il 27 marzo 2025, OpenAI ha annunciato un importante aggiornamento al suo strumento di sviluppo principale, AgentSDK, supportando ufficialmente il protocollo di servizio MCP. Con questa mossa del gigante tecnologico, che controlla il 40% del mercato globale dei modelli, MCP ha iniziato ad assomigliare a un’infrastruttura fondamentale come HTTP. MCP è entrato ufficialmente nell’occhio del pubblico e la sua popolarità è salita alle stelle.
Ciò ha reso possibile il sogno di un “HTTP per l’IA”. Piattaforme come Cursor, Winsurf e Cline hanno seguito l’esempio e hanno adottato il protocollo MCP, e l’ecosistema Agent costruito attorno a MCP è cresciuto.
MCP: Un Ecosistema di Agenti è All’Orizzonte?
MCP può davvero diventare lo standard de facto per l’interazione AI in futuro?
L’11 marzo, il co-fondatore di LangChain, Harrison Chase, e il responsabile di LangGraph, Nuno Campos, hanno discusso se MCP sarebbe diventato lo standard futuro per l’interazione AI. Sebbene non abbiano raggiunto una conclusione, il dibattito ha suscitato molta immaginazione attorno a MCP.
LangChain ha anche lanciato un sondaggio online durante il dibattito. Sorprendentemente, il 40% dei partecipanti ha supportato MCP come standard futuro.
Il restante 60% che non ha votato per MCP suggerisce che il percorso per diventare lo standard futuro per l’interazione AI non sarà facile.
Una delle principali preoccupazioni è la disconnessione tra standard tecnici e interessi commerciali, come evidenziato dalle azioni dei player nazionali e internazionali dopo il rilascio di MCP.
Poco dopo che Anthropic ha rilasciato MCP, Google ha creato A2A (Agent to Agent).
Se MCP ha aperto la strada ai singoli agenti intelligenti per accedere facilmente ai “punti di risorsa”, A2A mirava a costruire una vasta rete di comunicazione che collegasse questi agenti, consentendo loro di “parlare” tra loro e lavorare insieme.
Da una prospettiva di base, sia MCP che A2A stanno contendendo il controllo dell’ecosistema Agent.
Quindi, cosa sta succedendo nel mercato cinese?
Più attività sono concentrate tra le aziende LLM. Da aprile, Alibaba, Tencent e Baidu hanno annunciato il loro supporto per il protocollo MCP.
La piattaforma Bailian di Alibaba Cloud ha lanciato il primo servizio MCP a ciclo di vita completo del settore il 9 aprile, integrando oltre 50 strumenti, tra cui Amap e Wuying Cloud Desktop, consentendo agli utenti di generare Agenti esclusivi in 5 minuti. Alipay ha collaborato con la community ModelScope per lanciare il servizio “Payment MCP Server” in Cina, consentendo agli agenti intelligenti AI di accedere alle funzionalità di pagamento con un solo clic.
Il 14 aprile, Tencent Cloud ha aggiornato il suo motore di conoscenza LLM per supportare i plug-in MCP, connettendosi a strumenti dell’ecosistema come Tencent Location Service e WeChat Reading. Il 16 aprile, Alipay ha lanciato il “Payment MCP Server”, consentendo agli sviluppatori di accedere rapidamente alle funzioni di pagamento tramite comandi in linguaggio naturale, creando un ciclo chiuso per la commercializzazione dei servizi AI. Il 25 aprile, Baidu ha annunciato la piena compatibilità con il protocollo MCP, lanciando il primo MCP di transazione e-commerce e il servizio MCP di ricerca al mondo. La piattaforma Smart Cloud Qianfan ha integrato un server MCP di terze parti, indicizzando le risorse attraverso la rete per ridurre i costi di sviluppo.
L’approccio MCP delle aziende LLM cinesi è un “ciclo chiuso”. Dalla piattaforma Bailian di Alibaba Cloud che integra Amap, al supporto di Tencent Cloud per i plug-in MCP e la connessione a ecosistemi come WeChat Reading, al lancio da parte di Baidu di un servizio MCP di ricerca, tutti stanno usando MCP per sfruttare i propri punti di forza e rafforzare le proprie barriere ecosistemiche.
C’è una profonda logica commerciale dietro questa scelta strategica.
Immagina se Alibaba Cloud consentisse agli utenti di chiamare Baidu Maps o se l’ecosistema di Tencent aprisse le interfacce di dati principali ai modelli esterni. I vantaggi differenziati creati dai fossati di dati ed ecosistemici di ciascuna azienda crollerebbero. È questa necessità di un controllo assoluto sulla “connettività” che rende MCP, al di sotto della sua standardizzazione tecnica, una silenziosa ridistribuzione del controllo dell’infrastruttura nell’era dell’IA.
Questa tensione sta diventando chiara: in superficie, MCP sta promuovendo la standardizzazione dei protocolli tecnici attraverso specifiche di interfaccia unificate. In realtà, ogni piattaforma sta definendo le proprie regole di connessione attraverso protocolli privati.
Questa divisione tra protocolli aperti ed ecosistemi diventerà inevitabilmente un ostacolo importante affinché MCP diventi uno standard veramente universale.
Il Vero Valore di MCP nell’Ondata di Industrializzazione dell’IA
Anche se in futuro non ci sarà un “protocollo unificato” assoluto, la rivoluzione standard innescata da MCP ha aperto le chiuse per la produttività dell’IA.
Attualmente, ogni azienda LLM sta costruendo la propria “enclave ecologica” attraverso il protocollo MCP. Questa strategia “a ciclo chiuso” esporrà le profonde contraddizioni della frammentazione dell’ecosistema Agent. Tuttavia, rilascerà anche le capacità accumulate dai costruttori di ecosistemi, formando rapidamente matrici di applicazioni e promuovendo l’implementazione dell’IA.
Ad esempio, i vantaggi delle grandi aziende in passato (come la tecnologia di pagamento di Alipay, la scala degli utenti e le capacità di controllo del rischio) erano limitati alle proprie attività. Tuttavia, aprendoli tramite interfacce standardizzate (MCP), queste capacità possono essere chiamate da più sviluppatori esterni. Ad esempio, gli agenti AI di altre società non hanno bisogno di costruire i propri sistemi di pagamento, possono chiamare direttamente le interfacce Alipay. Ciò può attirare più partecipanti a utilizzare l’infrastruttura della grande azienda, formando dipendenza ed effetti di rete ed espandendo l’influenza ecologica.
Questa “innovazione di recinzione” sta accelerando la penetrazione industriale della tecnologia AI.
Da questo punto di vista, potrebbe spingere il futuro ecosistema Agent a presentare un modello di “apertura limitata”.
In particolare, le interfacce di dati principali saranno ancora saldamente controllate dalle grandi aziende, ma in aree non core, attraverso la promozione di comunità tecniche e l’intervento di agenzie di regolamentazione, potrebbero gradualmente formarsi “micro-standard” multipiattaforma. Questa “apertura limitata” può proteggere gli interessi ecologici dei produttori ed evitare un ecosistema tecnico completamente frammentato.
In questo processo, il valore di MCP passerà anche da “interfaccia universale” a “connettore ecologico”.
Non cercherà più di diventare l’unico protocollo standardizzato, ma fungerà da ponte per il dialogo tra diversi ecosistemi. Quando gli sviluppatori possono facilmente ottenere la collaborazione tra Agenti inter-ecologici tramite MCP e quando gli utenti possono passare senza problemi i servizi di agenti intelligenti tra diverse piattaforme, l’ecosistema Agent inaugurerà veramente la sua età dell’oro.
Il prerequisito per tutto questo è se il settore riesce a trovare un delicato equilibrio tra interessi commerciali e ideali tecnici. Questo è il cambiamento apportato da MCP al di là del valore dello strumento stesso.
La costruzione dell’ecosistema Agent non risiede nell’emergere di un certo protocollo standard. L’implementazione dell’IA non risiede nella connessione di un certo collegamento, ma nel consenso.
Come originariamente previsto dall’ingegnere di Anthropic David, “Abbiamo bisogno non solo di una ‘presa universale’, ma anche di una ‘rete elettrica’ che consenta alle prese di essere compatibili tra loro”. Questa rete elettrica richiede sia un consenso tecnico sia un dialogo globale sulle regole dell’infrastruttura dell’era dell’IA.
Nell’attuale era di rapida iterazione della tecnologia AI, guidata da MCP, i produttori stanno accelerando l’unificazione di questo consenso tecnico.