Il Model Context Protocol (MCP) sta generando un notevole interesse nel settore dell’intelligenza artificiale (AI). Questo standard open-source, promosso da Anthropic, mira a semplificare la connessione tra fonti di dati esterne e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sebbene questo sviluppo prometta vantaggi significativi per gli sviluppatori di AI, introduce anche potenziali vulnerabilità di sicurezza. Questa guida completa risponde alle domande frequenti su MCP, facendo luce sulla sua funzionalità, sui vantaggi e sulle considerazioni sulla sicurezza.
Che cos’è esattamente il Model Context Protocol (MCP)?
Al suo interno, il Model Context Protocol (MCP) funge da ponte universale, facilitando l’interazione tra gli LLM e le risorse esterne. Stabilisce una metodologia standardizzata per consentire agli LLM di identificare e utilizzare efficacemente le risorse disponibili. Ciò consente all’LLM di discernere quando e perché dovrebbe sfruttare queste risorse per svolgere compiti o migliorare la propria comprensione.
L’ambito dei dati esterni accessibili tramite MCP è vasto e comprende, tra gli altri, file system locali, database, API e applicazioni Software-as-a-Service (SaaS).
In sostanza, MCP consente agli LLM di effettuare richieste deterministiche di dati o azioni, consentendo loro di attingere a informazioni al di fuori dei loro set di dati di addestramento preesistenti per fornire risposte accurate e complete.
L’adozione diffusa di MCP sta trasformando rapidamente il panorama dell’AI, con numerose aziende di AI che lo integrano nelle loro piattaforme.
Perché c’è un’ondata di interesse per MCP?
La forza trainante dietro la crescente popolarità di MCP risiede nella sua capacità di standardizzare la connessione delle fonti di dati esterne agli LLM. Questa standardizzazione offre agli sviluppatori un vantaggio significativo: possono creare una singola integrazione per un LLM e distribuirla senza problemi su vari strumenti e LLM che supportano MCP. Questo approccio ‘scrivi una volta, usa ovunque’ semplifica notevolmente il processo di integrazione.
Inoltre, l’emergere di ‘app store’ e ‘marketplace’ con server MCP semplifica ulteriormente il processo di integrazione, consentendo agli sviluppatori di incorporarli rapidamente nei loro ambienti. Sono disponibili anche servizi dedicati specializzati nella creazione di server MCP personalizzati, per soddisfare esigenze e requisiti specifici.
È questo il primo caso di LLM che interagiscono con dati esterni?
Il concetto di Agentic AI, che possiede la capacità di operare autonomamente e interagire con fonti esterne, esiste da tempo. Tuttavia, le implementazioni precedenti erano spesso univoche per ogni strumento, mancando di standardizzazione. Soluzioni come LangFlow hanno tentato di affrontare questo problema standardizzando parte degli strumenti e consentendo l’interazione con più LLM all’interno di un framework specifico.
MCP porta la standardizzazione a un livello superiore, consentendo la creazione di integrazioni che possono essere utilizzate in più soluzioni, abbattendo i silos che esistevano in precedenza.
Come iniziare a lavorare con MCP
Per iniziare a lavorare con MCP, è necessario un’applicazione host (denominata ‘client’) e un server. L’applicazione host funge da orchestratore centrale, gestendo la comunicazione tra l’LLM e le interfacce che si connettono ai server MCP.
Un esempio fondamentale è l’utilizzo di Claude Desktop per aggiungere un server MCP del file system, come descritto nella guida Quickstart for Claude Desktop Users. Ciò dimostra il processo di aggiunta di un server del file system a Claude Desktop, consentendogli di fornire informazioni sul file system locale a Claude.ai. Sebbene Claude Desktop serva da banco di prova per i server MCP, numerosi altri client offrono esperienze utente migliorate.
Stanno emergendo directory online di client e server MCP, come MCP Clients | Glama e Open-Source MCP Servers | Glama, che forniscono risorse preziose per gli sviluppatori.
Come funziona MCP?
MCP opera su un’architettura client/server, consentendo agli LLM di interagire senza problemi con i dati esterni. Questa architettura è composta da tre componenti principali:
Host: L’applicazione host gestisce l’interazione tra gli LLM e più client MCP. Gli host MCP più diffusi includono Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf e integrazioni dell’editor come Cline e Continue.
Client: Il client funge da interfaccia all’interno dell’applicazione host, facilitando l’interazione tra l’LLM e il server. Mantiene una connessione uno-a-uno con il server.
Server: Il server è una piccola applicazione che comunica con il client utilizzando il protocollo MCP. Fornisce processi standardizzati per elencare le capacità e rispondere alle richieste di dati o azioni pertinenti.
Sebbene questi componenti siano in genere discussi come entità separate, possono essere integrati in un’unica applicazione o esistere come applicazioni separate. Attualmente, la configurazione più comune prevede che il client sia integrato nell’applicazione host, comunicando con il server tramite trasporti sicuri utilizzando JSON-RPC.
Quali funzionalità offrono i server MCP?
I server MCP forniscono ai client una gamma di funzionalità per supportare il recupero dei dati e le azioni eseguite sui dati. Queste funzionalità includono:
Risorse: Archivi di dati che l’LLM può tracciare, come file, informazioni sullo schema del database e registri della console. Le risorse vengono caricate all’inizio di una sessione di chat per evitare richieste ripetute di dati statici.
Strumenti: Azioni che possono essere eseguite, come il recupero di contenuti da file, l’inserimento di dati in un database o la risposta a e-mail.
Prompt: Prompt utili e riutilizzabili forniti dal server al client. Molte applicazioni host consentono agli utenti di elencare i prompt disponibili utilizzando una funzione di ‘elenco rapido’, spesso attivata digitando ‘/‘. Questi prompt possono anche fungere da modelli che possono essere popolati dinamicamente con gli input dell’utente.
Attualmente, gli ‘strumenti’ sono la funzionalità più incisiva offerta da MCP e quella che raccoglie la maggiore attenzione.
L’utilizzo del server MCP è sicuro?
MCP si basa fortemente sulla fiducia, comprendendo:
- Fiducia che l’applicazione host controlli efficacemente l’accesso ai client.
- Fiducia che il client utilizzi trasporti sicuri quando comunica con il server.
- Fiducia che il server implementi pratiche sicure quando accede alle risorse.
Gli utenti devono dare la priorità ai server MCP da fonti affidabili ed esercitare sempre cautela verificando l’integrità del software prima dell’installazione.
Come implementa la sicurezza l’host MCP?
L’applicazione host deve implementare controlli che consentano all’utente di approvare gli strumenti prima che vengano utilizzati. Le applicazioni tradizionali spesso dispongono di meccanismi per verificare l’accettabilità dell’utilizzo degli strumenti. Ad esempio, Claude Desktop richiede all’utente di scegliere tra ‘usa una volta’ o ‘usa per l’intera sessione di chat’ quando uno strumento viene chiamato per la prima volta. Altre applicazioni, come Cline, possono avere metodi per approvare automaticamente determinati strumenti o applicazioni. Il livello di informazioni presentate all’utente in queste finestre di dialogo di verifica può variare.
Quali controlli di sicurezza del trasporto sono disponibili?
Vengono utilizzati due meccanismi di trasporto principali: STDIO e Server Sent Events (SSE).
STDIO è preferito quando il client e il server risiedono sullo stesso computer. Dirige l’output del client all’input del server e viceversa. Il trasporto può essere compromesso solo se il sistema locale viene violato.
SSE viene utilizzato quando il client e il server si trovano su computer diversi. Trasporta messaggi JSON tramite connessioni HTTP, consentendo l’utilizzo di opzioni di sicurezza HTTP standard come trasporti SSL e autorizzazione Open Authentication (OAuth).
Quali sono i maggiori rischi derivanti dall’utilizzo di MCP?
Il rischio più significativo associato a MCP è l’iniezione di server dannosi. Poiché tutti i server registrati hanno un unico punto di riferimento nell’applicazione host e nell’LLM, i server dannosi possono potenzialmente avvelenare l’LLM o sfruttare gli strumenti di server legittimi. Man mano che l’ecosistema MCP matura, si prevede la formalizzazione di concetti come la certificazione di sicurezza MCP, il monitoraggio dell’integrità del server e la standardizzazione della registrazione per il monitoraggio. È probabile che emergano anche gli ‘App Store’ di MCP, fornendo repository centralizzati per integrare facilmente i server MCP negli strumenti esistenti.
Sebbene la specifica MCP raccomandi vivamente l’autenticazione e l’autorizzazione per i server remoti, non le impone. Gli sviluppatori di server MCP potrebbero trascurare gli aspetti della sicurezza della rete e non implementare queste raccomandazioni.
I server MCP accessibili in remoto sono vulnerabili agli attacchi man-in-the-middle e agli exploit remoti. Pertanto, tutti i server MCP che utilizzano il trasporto basato sulla rete devono implementare meccanismi di autenticazione e autorizzazione robusti.
Come posso proteggere le mie informazioni quando utilizzo MCP?
Poiché le soluzioni e le funzionalità tecniche per proteggere le soluzioni MCP continuano a evolversi, la raccomandazione attuale è di aderire alle migliori pratiche di sicurezza informatica consolidate. I passaggi chiave includono:
Rileva e inventaria le tue installazioni e configurazioni MCP nel tuo ambiente. Data la fase iniziale di adozione di MCP, ciò richiede un approccio più pratico che comporti un’ispezione ravvicinata degli endpoint per i file di configurazione, piuttosto che fare affidamento sul monitoraggio centralizzato. Comprendere e approvare l’utilizzo di MCP è fondamentale per mantenere l’integrità ambientale.
Controlla l’accesso e monitora le risorse a cui accedono i server MCP. Che le risorse siano locali agli endpoint o alle applicazioni SaaS, il monitoraggio dell’accesso tramite la registrazione e l’audit è essenziale.
Forma le persone che utilizzano MCP nei loro compiti lavorativi. Assicurati che comprendano l’impatto di uno strumento prima di autorizzarne l’utilizzo. La specifica MCP sottolinea il consenso e l’autorizzazione dell’utente prima che vengano eseguite le operazioni. La formazione fornisce la comprensione necessaria per prendere decisioni informate.