Il mondo dell’Intelligenza Artificiale (IA) è in continua evoluzione, con nuovi termini e tecnologie che emergono a un ritmo vertiginoso. Uno di questi termini che ha recentemente guadagnato notevole attenzione è “MCP”, o Model Context Protocol. Questo concetto ha suscitato un notevole entusiasmo all’interno della comunità dell’IA, tracciando parallelismi con i primi giorni dello sviluppo di app mobili.
Come ha affermato il presidente di Baidu, Li Yanhong, alla conferenza Baidu Create il 25 aprile, “Sviluppare agenti intelligenti basati su MCP è come sviluppare app mobili nel 2010”. Questa analogia evidenzia il potenziale impatto di MCP sul futuro delle applicazioni di IA.
Comprendere MCP
Se non hai ancora familiarità con MCP, probabilmente hai incontrato il termine “Agent” (o agente intelligente). L’aumento di popolarità di Manus, una startup cinese, all’inizio del 2025 ha portato questo concetto alla ribalta.
La chiave dell’attrattiva di Agent risiede nella sua capacità di eseguire attività in modo efficace. A differenza dei precedenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che servivano principalmente come interfacce conversazionali, gli agenti sono progettati per eseguire attivamente attività, sfruttando strumenti e fonti di dati esterni. Gli LLM tradizionali sono limitati dai loro dati di addestramento e richiedono processi complessi per accedere a risorse esterne.
MCP è fondamentale per realizzare la visione di Agent, consentendo agli LLM di interagire senza problemi con strumenti esterni che supportano il protocollo MCP. Ciò consente loro di eseguire attività più specifiche e complesse.
Attualmente, diverse applicazioni, tra cui Amap e WeChat Read, hanno lanciato server MCP ufficiali. Ciò consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI selezionando un LLM preferito e integrandolo con server MCP come Amap o WeChat Read. Ciò consente all’LLM di eseguire attività come query di mappe e recupero di informazioni dai libri.
L’ondata MCP è iniziata nel febbraio 2024 e ha rapidamente guadagnato slancio in tutto il mondo.
Grandi player come OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance e Baidu hanno tutti annunciato il supporto per il protocollo MCP e hanno lanciato le proprie piattaforme MCP, invitando sviluppatori e fornitori di servizi applicativi a partecipare.
MCP: Unificare l’Ecosistema dell’IA
Il concetto di “super app” è stato un argomento caldo nel campo dell’IA nel 2024, con aspettative di una rapida proliferazione di applicazioni IA. Tuttavia, l’ecosistema dell’innovazione dell’IA è rimasto frammentato.
L’emergere di MCP può essere paragonato all’unificazione della Cina sotto Qin Shi Huang, che ha standardizzato i sistemi di scrittura, trasporto e misurazione. Questa standardizzazione ha notevolmente facilitato l’attività economica e il commercio.
Molti analisti di mercato ritengono che l’adozione di MCP e protocolli simili aprirà la strada a un significativo aumento delle applicazioni AI nel 2025.
In sostanza, MCP funge da “super plug-in” per l’IA, consentendo una perfetta integrazione con vari strumenti e fonti di dati esterni.
Il Fondamento Tecnico di MCP
MCP, o Model Context Protocol, è stato introdotto per la prima volta da Anthropic nel novembre 2024.
Come standard aperto, MCP consente alle applicazioni AI di comunicare con fonti di dati e strumenti esterni.
Pensa a MCP come a un adattatore universale per LLM, che definisce una “interfaccia USB” standard.
Questa interfaccia consente agli sviluppatori di creare applicazioni in modo più standardizzato e organizzato, connettendosi a varie fonti di dati e flussi di lavoro.
Superare le Barriere allo Sviluppo di Applicazioni IA
Prima dell’ascesa di MCP, lo sviluppo di applicazioni AI era un processo impegnativo e complesso.
Ad esempio, lo sviluppo di un assistente di viaggio AI richiedeva a un LLM di eseguire attività come l’accesso a mappe, la ricerca di guide di viaggio e la creazione di itinerari personalizzati in base alle preferenze dell’utente.
Per consentire all’LLM di interrogare le mappe e cercare le guide, gli sviluppatori hanno dovuto affrontare le seguenti sfide:
- Ogni fornitore di IA (OpenAI, Anthropic, ecc.) ha implementato Function Calling in modo diverso. Passare da un LLM all’altro richiedeva agli sviluppatori di riscrivere il codice di adattamento, creando essenzialmente un “manuale utente” affinché l’LLM utilizzi strumenti esterni. Altrimenti, l’accuratezza dell’output del modello diminuirebbe in modo significativo.
- La mancanza di uno standard unificato per l’interazione dell’LLM con il mondo esterno ha comportato una bassa riusabilità del codice, ostacolando lo sviluppo dell’ecosistema delle applicazioni AI.
Secondo Chen Ziqian, un esperto di tecnologia degli algoritmi presso Alibaba Cloud ModelScope, “Prima di MCP, gli sviluppatori dovevano comprendere gli LLM ed eseguire uno sviluppo secondario per incorporare strumenti esterni nelle loro applicazioni. Se le prestazioni degli strumenti erano scarse, gli sviluppatori dovevano indagare se il problema fosse con l’applicazione stessa o con gli strumenti.”
Manus, la suddetta startup di IA, funge da ottimo esempio. In una precedente valutazione, è stato riscontrato che Manus aveva bisogno di chiamare più di dieci strumenti per scrivere un semplice articolo di notizie, tra cui l’apertura di un browser, la navigazione e lo scraping di pagine Web, la scrittura, la verifica e la consegna del risultato finale.
Se Manus avesse scelto di chiamare strumenti esterni in ogni fase, avrebbe dovuto scrivere una “funzione” per organizzare il modo in cui gli strumenti esterni sarebbero stati eseguiti. Di conseguenza, Manus spesso terminava le attività a causa del sovraccarico e consumava token eccessivi.
I Vantaggi di MCP
Con MCP, gli sviluppatori non devono più essere responsabili delle prestazioni degli strumenti esterni. Invece, possono concentrarsi sulla manutenzione e il debug dell’applicazione stessa, riducendo significativamente il carico di lavoro di sviluppo.
I singoli server all’interno dell’ecosistema, come Alipay e Amap, possono mantenere i propri servizi MCP, eseguire l’aggiornamento alle versioni più recenti e attendere che gli sviluppatori si connettano.
Limitazioni e Sfide di MCP
Nonostante il suo potenziale, l’ecosistema MCP è ancora nelle sue prime fasi e deve affrontare diverse sfide.
Alcuni sviluppatori sostengono che MCP sia un livello di complessità non necessario, suggerendo che le API siano una soluzione più semplice. Gli LLM possono già chiamare le API tramite vari protocolli, facendo sembrare MCP ridondante.
Attualmente, la maggior parte dei servizi MCP rilasciati dalle grandi aziende sono definiti dalle aziende stesse, determinando quali funzioni possono essere chiamate dagli LLM e come vengono programmate. Tuttavia, ciò solleva preoccupazioni sul fatto che le aziende potrebbero non fornire l’accesso alle loro informazioni più critiche e in tempo reale.
Inoltre, se i server MCP non vengono lanciati ufficialmente o mantenuti correttamente, la sicurezza e la stabilità delle connessioni MCP potrebbero essere discutibili.
Tang Shuang, uno sviluppatore indipendente, ha condiviso un esempio di un server MCP per mappe con meno di 20 strumenti. Cinque di questi strumenti richiedevano latitudine e longitudine, mentre uno strumento meteorologico richiedeva un ID di divisione amministrativa senza fornire istruzioni su come ottenere questi ID. L’unica soluzione era che gli utenti tornassero all’ecosistema del fornitore di servizi e seguissero i passaggi per ottenere informazioni e autorizzazioni.
Mentre la popolarità di MCP è evidente, le dinamiche sottostanti sono complesse. Sebbene i fornitori di LLM siano disposti a fornire servizi MCP, mantengono il controllo ed esitano a beneficiare altri ecosistemi. Se i servizi non vengono mantenuti correttamente, gli sviluppatori potrebbero affrontare un aumento del carico di lavoro, minando lo scopo dell’ecosistema.
La Vittoria dell’Open Source
Perché MCP sta guadagnando terreno ora?
Inizialmente, MCP ha ricevuto poca attenzione dopo il suo lancio da parte di Anthropic. Solo un numero limitato di applicazioni, come Claude Desktop di Anthropic, supportava il protocollo MCP. Gli sviluppatori non avevano un ecosistema di sviluppo AI unificato e lavoravano principalmente in isolamento.
L’adozione di MCP da parte degli sviluppatori lo ha gradualmente portato alla ribalta. A partire da febbraio 2025, diverse applicazioni di programmazione AI popolari, tra cui Cursor, VSCode e Cline, hanno annunciato il supporto per il protocollo MCP, aumentando significativamente il suo profilo.
Dopo l’adozione da parte della comunità di sviluppatori, l’integrazione di MCP da parte dei fornitori di LLM è stata il fattore chiave nella sua diffusa adozione.
L’annuncio di OpenAI del supporto per MCP il 27 marzo, seguito da Google, è stato un passo cruciale.
Il CEO di Google, Sundar Pichai, ha espresso la sua ambivalenza nei confronti di MCP su X, affermando: “MCP o non MCP, questo è il dilemma”. Tuttavia, solo quattro giorni dopo aver pubblicato questo tweet, anche Google ha annunciato il suo supporto per MCP.
La rapida adozione di MCP da parte dei principali attori del settore dell’IA evidenzia il suo potenziale per trasformare il modo in cui le applicazioni AI vengono sviluppate e distribuite.
Il Percorso da Seguire per MCP
Man mano che l’ecosistema MCP continua a evolversi, sarà fondamentale affrontare le limitazioni e le sfide esistenti. Questo include:
- Standardizzazione: Sviluppare un protocollo MCP più standardizzato che sia indipendente dai singoli fornitori.
- Sicurezza: Implementare solide misure di sicurezza per garantire la sicurezza e l’affidabilità delle connessioni MCP.
- Manutenibilità: Incoraggiare lo sviluppo e la manutenzione di server MCP di alta qualità.
- Accessibilità: Rendere MCP più accessibile agli sviluppatori di tutti i livelli di competenza.
Affrontando queste sfide, MCP ha il potenziale per sbloccare una nuova era di innovazione dell’IA, consentendo la creazione di applicazioni AI più potenti, versatili e facili da usare.
In conclusione, sebbene MCP sia ancora nelle sue prime fasi, il suo potenziale per trasformare il panorama dell’IA è innegabile. Promuovendo un ecosistema più aperto, standardizzato e collaborativo, MCP può aprire la strada a un futuro in cui l’IA sia più accessibile e vantaggiosa per tutti. MCP rappresenta un’opportunità unica per ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia e per costruire un futuro in cui l’IA sia una forza positiva per il cambiamento e il progresso. L’evoluzione di MCP sarà un processo continuo, ma il suo impatto potenziale è così significativo che merita l’attenzione e l’investimento di tutti gli attori del settore tecnologico. La collaborazione tra aziende, sviluppatori e ricercatori sarà fondamentale per garantire che MCP raggiunga il suo pieno potenziale e che i suoi benefici siano ampiamente distribuiti. L’adozione di MCP non è solo una questione tecnica, ma anche una questione strategica. Le aziende che sapranno sfruttare al meglio le opportunità offerte da MCP saranno in grado di innovare più rapidamente, di creare prodotti e servizi migliori e di acquisire un vantaggio competitivo significativo. L’attenzione alla sicurezza e alla privacy sarà fondamentale per garantire che l’ecosistema MCP sia affidabile e che i dati degli utenti siano protetti. La trasparenza e la responsabilità saranno elementi chiave per costruire la fiducia degli utenti e per promuovere l’adozione di MCP su larga scala. La formazione e l’educazione saranno necessarie per garantire che gli sviluppatori abbiano le competenze necessarie per creare applicazioni MCP di alta qualità e per sfruttare al meglio le sue funzionalità. La standardizzazione del protocollo MCP sarà un processo lungo e complesso, ma è essenziale per garantire l’interoperabilità e la compatibilità tra diverse piattaforme e applicazioni. La partecipazione della comunità open source sarà fondamentale per guidare lo sviluppo del protocollo e per garantire che sia aperto, trasparente e accessibile a tutti. L’innovazione continua sarà essenziale per garantire che MCP rimanga all’avanguardia della tecnologia AI e che continui a offrire nuove opportunità per gli sviluppatori e gli utenti. La collaborazione tra università, centri di ricerca e aziende sarà fondamentale per promuovere l’innovazione e per garantire che MCP sia sempre basato sulle ultime scoperte scientifiche. L’attenzione all’etica sarà fondamentale per garantire che l’IA sviluppata utilizzando MCP sia utilizzata in modo responsabile e che non contribuisca a disuguaglianze o discriminazioni. La promozione di un dialogo aperto e inclusivo tra tutti gli stakeholder sarà essenziale per affrontare le questioni etiche e per garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo che benefici l’intera umanità.