I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) spesso richiedono la connessione a risorse esterne come archivi di dati, strumenti specializzati o interfacce di programmazione di applicazioni (API) per sbloccare il loro vero potenziale. Tuttavia, un metodo standardizzato per questa integrazione è stato vistosamente assente, fino ad ora.
Anthropic si è fatta avanti con una potenziale soluzione: il Model Context Protocol (MCP), un protocollo aperto che mira a diventare l’”USB-C” del mondo dell’intelligenza artificiale. Esploriamo MCP in dettaglio, esaminando le sue funzionalità, applicazioni, sfide e strategie di implementazione.
Introdotto di recente, MCP è un progetto open-source guidato dai creatori del modello Claude. Immagina uno standard universale e aperto che connetta senza problemi i sistemi di intelligenza artificiale con varie fonti di dati.
MCP estende la sua portata oltre i semplici database, consentendo l’accesso a una vasta gamma di strumenti e risorse. Queste funzionalità includono l’interrogazione di database, l’avvio di container Docker e persino l’interazione con piattaforme di messaggistica popolari come Slack o Discord.
Che l’obiettivo sia integrare un LLM con un database SQL, gestire un cluster Kubernetes o automatizzare le attività Jira, c’è un’alta probabilità che esista già un server MCP adatto. Lo slancio del progetto è stato notevole, attirando un interesse e un supporto significativi da parte di giganti del settore come OpenAI e Google.
Questa esplorazione approfondirà gli aspetti pratici di MCP, evidenziandone le potenziali applicazioni, le sfide intrinseche e i metodi per distribuire e integrare i server MCP con Claude Desktop e modelli personalizzati utilizzando l’Open WebUI.
Comprendere MCP: un’architettura client-server
MCP opera su una tradizionale architettura client-server, composta da tre elementi fondamentali: l’host, il client e il server.
L’host è in genere un’interfaccia rivolta all’utente, come Claude Desktop o un ambiente di sviluppo integrato (IDE) come Cursor. È responsabile della gestione di uno o più client MCP.
Ogni client stabilisce una connessione dedicata con il server tramite il protocollo MCP. La comunicazione tra client e server avviene tramite messaggi JSON-RPC, con il livello di trasporto che varia in base all’implementazione specifica. I livelli di trasporto attualmente supportati includono Stdio, HTTP e eventi inviati dal server (SSE).
Il server MCP espone funzionalità specifiche al client, rendendole accessibili all’host in modo standardizzato. Questa accessibilità uniforme è la ragione principale per cui MCP viene spesso paragonato a USB-C per l’intelligenza artificiale.
Proprio come l’USB ha rivoluzionato la connettività eliminando la necessità di interfacce disparate per periferiche e dispositivi di archiviazione, MCP si impegna a creare un linguaggio comune per i modelli per interagire con dati e strumenti.
Il ruolo del server MCP dipende dalla posizione della risorsa. Per le risorse locali, come un database SQLite, il server accede direttamente alla risorsa. Per le risorse remote, come un bucket S3, funge da ponte, trasmettendo le chiamate API. Questa funzione di bridging rafforza l’analogia USB-C, poiché i server MCP spesso fungono da adattatori, traducendo interfacce specifiche del fornitore in un formato standardizzato che i modelli linguistici possono comprendere facilmente.
L’esposizione coerente e il meccanismo di risposta sono un aspetto chiave di MCP, garantendo uniformità tra risorse diverse.
Una delle caratteristiche più interessanti di MCP è la sua capacità di comunicazione bidirezionale. Non solo l’applicazione host può richiedere dati dal server, ma il server può anche comunicare con l’LLM tramite richieste di campionamento/createMessage al client. Sebbene questa funzionalità non sia ancora universalmente supportata, apre la strada a entusiasmanti flussi di lavoro agentici.
Con una comprensione fondamentale di MCP, esaminiamo la sua applicazione pratica.
Esperimenti pratici con MCP: test con Claude Desktop
Dato lo sviluppo di MCP da parte di Anthropic, Claude Desktop fornisce un ambiente semplice per la sperimentazione iniziale.
Per gli utenti che preferiscono evitare fornitori di LLM di terze parti, la sezione successiva tratterà la connessione di server MCP a modelli locali e all’interfaccia Open WebUI.
Oltre a Claude Desktop, sono necessarie alcune dipendenze poiché i server MCP possono funzionare in vari ambienti. Per questa dimostrazione, è necessario installare Node.js, Python 3 e il gestore di pacchetti UVX per Python.
Dopo aver installato le dipendenze necessarie, avvia Claude Desktop ed esegui l’accesso utilizzando un account Anthropic. Vai alle impostazioni dell’applicazione e quindi alla scheda “Sviluppatore”.
Facendo clic sul pulsante “Modifica configurazione” verrà generato automaticamente un file claude_desktop_config.json vuoto nella cartella ~/Library/Application Support/Claude/ su macOS o nella cartella %APPDATA%\\Claude\\ su Windows. Questo file conterrà la configurazione del client MCP. I server MCP System Time e File System verranno utilizzati per scopi di test.
Apri il file claude_desktop_config.json in un editor di testo o IDE (ad esempio, VSCodium) e sostituisci il suo contenuto con la seguente configurazione del server di tempo, regolando il fuso orario come desiderato: