Comprendere il Funzionamento del Model Context Protocol
Il Model Context Protocol (MCP) rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell’intelligenza artificiale, offrendo un approccio standardizzato per integrare i modelli AI con fonti di dati esterne, API e servizi. Lanciato da Anthropic nella seconda metà del 2024, MCP mira a superare i limiti delle integrazioni specifiche per modello, stabilendo un framework universale adatto a qualsiasi modello linguistico.
L’adozione di MCP sta guadagnando rapidamente slancio. Entro marzo 2025, OpenAI aveva annunciato il suo supporto per il protocollo sulla sua piattaforma e Microsoft ha da allora integrato la compatibilità MCP in vari servizi all’interno del suo ecosistema. Questa diffusa adozione sottolinea il potenziale di MCP di diventare lo standard de facto per la costruzione di integrazioni tra modelli di AI generativa, diverse fonti di dati e una moltitudine di servizi. Questa guida completa approfondisce l’architettura fondamentale di MCP, esplora come standardizza gli scambi di dati e fornisce approfondimenti sull’integrazione di MCP nelle tue applicazioni.
MCP opera su un’architettura semplice composta da tre componenti essenziali che facilitano interazioni fluide tra modelli AI, servizi e fonti di dati:
- MCP Hosts: Questi componenti avviano e supervisionano la connessione tra un modello linguistico e i server MCP. Attualmente, solo un numero limitato di applicazioni supporta le funzionalità di hosting, tra cui Claude Desktop e GitHub Copilot.
- MCP Servers: Questi server sono progettati per esporre risorse, strumenti e prompt ai client. In genere, vengono eseguiti localmente sulla macchina dell’utente, spesso distribuiti come pacchetti npm, container Docker o servizi standalone. Vale la pena notare che attualmente non esiste un supporto standardizzato per server MCP completamente remoti.
- MCP Clients: Questi sono subprocessi leggeri generati dagli host. Ogni client mantiene una connessione dedicata uno-a-uno con un server, consentendo il recupero del contesto e facilitando interazioni fluide.
Un server MCP è in grado di fornire tre tipi principali di funzionalità:
- Risorse: Questo include dati strutturati come record di database o risposte API che il modello linguistico può utilizzare per interagire con i file locali e fare riferimento a informazioni esterne.
- Strumenti: Queste sono funzioni esposte dal server che i modelli linguistici possono invocare automaticamente con l’approvazione dell’utente.
- Prompt: Questi sono costituiti da prompt o modelli di prompt pre-scritti progettati per aiutare gli utenti a completare compiti specifici in modo più efficiente.
Costruire Server MCP
Lo sviluppo di un server MCP implica l’esposizione di API e dati in un formato standardizzato che i servizi di AI generativa possono facilmente utilizzare. Un singolo client può stabilire connessioni con più server contemporaneamente.
Questa modularità implica che qualsiasi API disponibile può essere trasformata in un server MCP e confezionata in modo coerente per un’applicazione di AI generativa. Uno dei vantaggi chiave di MCP risiede nella sua capacità di facilitare l’accesso ai servizi tramite comandi in linguaggio naturale. Inoltre, allevia l’onere della costruzione di integrazioni e logiche personalizzate fungendo da intermediario tra gli strumenti di AI generativa e i servizi basati su cloud.
Priorità alla Privacy e al Controllo
Il design di MCP pone una forte enfasi sul controllo delle risorse e sulla privacy attraverso la sua architettura e le misure di protezione dei dati:
- Le risorse esposte tramite i server necessitano dell’approvazione dell’utente prima che i modelli linguistici possano accedervi.
- Le autorizzazioni del server possono essere configurate per limitare l’esposizione delle risorse, salvaguardando così i dati sensibili.
- Un’architettura locale-first garantisce che i dati rimangano sul dispositivo dell’utente a meno che non vengano esplicitamente condivisi, migliorando la privacy e il controllo dell’utente.
Integrare MCP nello Sviluppo di Applicazioni: Una Guida Pratica
Esaminiamo un esempio pratico di integrazione di un server MCP nel tuo flusso di lavoro di sviluppo.
Il repository MCP di GitHub mantiene una directory pubblica di server MCP disponibili. Inoltre, fornitori come Microsoft Copilot Studio offrono i propri server MCP. Un esempio notevole è il server MCP di Cloudflare, che ti consente di interagire direttamente con le tue risorse Cloudflare tramite un client abilitato a MCP come Claude di Anthropic.
Per installare il server MCP di Cloudflare (utilizzando NPX), è sufficiente eseguire il seguente comando nel terminale: