Il Model Context Protocol (MCP) sta rapidamente emergendo come il metodo definitivo per integrare risorse esterne nei flussi di lavoro agentici. Sebbene esistano approcci alternativi specifici per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), MCP sta rapidamente diventando lo standard, analogamente a REST per scopi di integrazione.
Questa guida è pensata per gli sviluppatori Python e mira a fornire una comprensione approfondita di MCP, coprendo i suoi principi fondamentali e la progettazione architetturale. Inizieremo esplorando le motivazioni alla base di MCP e la sua struttura complessiva, seguita da un’implementazione pratica e dettagliata sia dei server che dei client.
Decifrare il Model Context Protocol
Introdotto nel novembre 2024 da Anthropic, MCP è uno standard aperto meticolosamente realizzato per ottimizzare l’interazione tra modelli di intelligenza artificiale e strumenti esterni, repository di dati e varie risorse.
Anthropic immagina MCP come un connettore universale per gli LLM, tracciando un parallelo con la standardizzazione portata da USB-C nelle connessioni hardware. Ciò consente agli sviluppatori di integrare senza problemi qualsiasi strumento o fonte di dati con le proprie applicazioni di intelligenza artificiale attraverso un protocollo unificato. Abbracciando una filosofia agnostica dal linguaggio e offrendo Software Development Kit (SDK) per linguaggi come Python, TypeScript, Java, Kotlin e C#, MCP elimina la necessità di integrazioni su misura e una tantum.
MCP opera attraverso due componenti principali: server, che espongono strumenti, risorse e prompt, e client, che facilitano la connessione tra i modelli di intelligenza artificiale e questi server. La comunicazione è facilitata tramite JSON-RPC su HTTP, che supporta flussi di lavoro sia sincroni che asincroni. La sicurezza è una preoccupazione fondamentale, con permessi espliciti e un design local-first che garantisce la privacy. MCP ha ottenuto il supporto dalle principali piattaforme di intelligenza artificiale e sta promuovendo una rapida crescita dell’ecosistema, posizionandolo come una tecnologia fondamentale per la costruzione di agenti di intelligenza artificiale robusti e consapevoli del contesto.
Framework e piattaforme come LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit e Microsoft Copilot Studio supportano nativamente MCP.
Approfondimento su Server e Client MCP
I flussi di lavoro agentici dipendono da due elementi critici per il funzionamento autonomo: dati correnti e accesso ai sistemi esistenti. I dati vengono forniti come contesto agli LLM per fornire informazioni fattuali, che a loro volta aiutano gli LLM a prendere decisioni informate. Una volta presa una decisione di agire, è necessario l’accesso programmatico ai sistemi, in genere esposto come API che diventano disponibili come strumenti.
Vale la pena notare che i server e i client MCP possono funzionare indipendentemente da qualsiasi LLM. Quando il client è integrato con un LLM, funge da pietra angolare dei flussi di lavoro agentici.
Nell’architettura MCP, i server astraggono l’accesso a dati e strumenti. Ad esempio, un database può essere integrato come risorsa all’interno di un server MCP. Un client possiede l’accesso in sola lettura a questa risorsa per il recupero dei dati. Le risorse supportano anche parametri per applicare filtri o limitare i dati condivisi con i client. Le informazioni sui salari dei dipendenti, ad esempio, sono un candidato ideale per una risorsa.
Oltre alle risorse, i server MCP espongono anche strumenti che consentono ai client di eseguire azioni che vanno oltre il semplice recupero dei dati. Mentre le risorse offrono l’accesso in sola lettura, gli strumenti facilitano l’invocazione di API che manipolano i dati o eseguono azioni. L’invocazione dell’API Stripe per finalizzare una transazione di pagamento è un ottimo esempio di strumento.
Oltre a risorse e strumenti, i server MCP possono fungere da repository per prompt predefiniti. I client possono recuperare questi prompt e inviarli agli LLM, garantendo un repository coerente e standardizzato di prompt.
È possibile interrogare i server MCP per ottenere un elenco delle risorse, degli strumenti e dei prompt che espongono, fornendo un meccanismo di scoperta di base. In sintesi, i server MCP possono esporre risorse, strumenti e prompt ai client, mentre le azioni del client sono lasciate alla discrezione dello sviluppatore.
Un client MCP risiede all’interno di un’applicazione host, come un chatbot o un agente. Esempi di applicazioni host includono Claude Desktop e Cursor AI. Gli sviluppatori possono costruire applicazioni agentiche con più client che interagiscono con uno o più server MCP.
È possibile creare un client MCP senza interagire con un LLM. Tuttavia, il client può fungere da potente condotto per consentire agli LLM di accedere ai server MCP.
In un tipico flusso di lavoro, un’applicazione host, come un chatbot o un agente, si connette al server MCP, recupera le risorse e gli strumenti disponibili e li presenta a un LLM in un formato adatto.
In base al prompt, l’LLM può tornare all’host per accedere a una risorsa o invocare uno strumento tramite il client MCP. La maggior parte dei framework agentici, come OpenAI Agents SDK e Google ADK, astrae questa funzionalità rendendo il viaggio di andata e ritorno tra l’LLM e l’applicazione host senza interruzioni.
Approfondimento sulla Comunicazione tra Server e Client MCP
Il protocollo di comunicazione è un aspetto fondamentale dell’architettura MCP. Un server MCP supporta due protocolli di trasporto: STDIO e Server-Sent Events (SSE).
Protocollo di Trasporto STDIO
Quando si utilizza STDIO come protocollo di trasporto, un client MCP invoca direttamente il server MCP e fornisce i parametri necessari. Quindi cattura l’output dal server, che viene scritto sulla console, e lo trasmette all’applicazione host.
In questo scenario, il client e il server condividono lo stesso processo. Il server esegue semplicemente il comando ed esce immediatamente. Questo processo si ripete ogni volta che il client invoca il server. In sostanza, il client e il server operano in-process senza coinvolgere chiamate remote o Remote Procedure Calls (RPC). Questo approccio è più adatto quando il client e il server risiedono sulla stessa macchina, eliminando la latenza causata da processi di lunga durata. Di conseguenza, il server e il client MCP mantengono una connessione 1:1 quando si utilizza il trasporto STDIO.
Protocollo di Trasporto Server-Sent Events (SSE)
Il secondo protocollo di trasporto supportato da MCP è Server-Sent Events (SSE). Consente a un server di inviare aggiornamenti in tempo reale ai client tramite una singola connessione HTTP persistente. Una volta che il client avvia la connessione, il server trasmette i dati in streaming man mano che si verificano gli eventi, eliminando la necessità di polling ripetuti. Questo approccio è particolarmente efficace per applicazioni come feed di notizie in diretta o notifiche, in cui gli aggiornamenti fluiscono prevalentemente dal server al client.
Rispetto a REST, SSE offre una latenza inferiore e una maggiore efficienza, poiché REST richiede ai client di eseguire ripetutamente il polling del server per nuovi dati, aumentando l’overhead e la latenza. SSE fornisce anche la riconnessione automatica e si integra perfettamente con la maggior parte dei firewall, rendendolo più robusto per scenari in tempo reale.
MCP sfrutta SSE invece di WebSockets per la comunicazione remota principalmente perché SSE fornisce una soluzione più semplice e robusta per scenari in cui è richiesto solo lo streaming da server a client. SSE opera su HTTP standard, semplificando l’integrazione con firewall e reti con restrizioni. Consente inoltre al server di inviare aggiornamenti in tempo reale al client senza la complessità della gestione di una connessione WebSocket full-duplex.
In MCP, la comunicazione da client a server viene gestita con richieste HTTP POST, mentre SSE gestisce gli aggiornamenti in streaming dal server al client, in linea con il tipico schema di interazione per strumenti di intelligenza artificiale e notifiche di risorse. Questo approccio riduce l’overhead, semplifica l’implementazione e migliora la compatibilità con l’infrastruttura esistente, soprattutto se confrontato con il protocollo WebSocket bidirezionale e spesso più complesso.
JSON-RPC: Il Protocollo Wire
Mentre SSE funge da tecnica di comunicazione, JSON-RPC è il protocollo wire impiegato da MCP. JSON-RPC è un protocollo leggero e stateless progettato per le chiamate di procedure remote, il che lo rende ideale per gli scambi rapidi e dinamici richiesti nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale.
All’interno di MCP, ogni interazione, come l’invocazione di uno strumento, il recupero di dati o l’elenco delle funzionalità disponibili, è codificata come un messaggio JSON-RPC, che include un nome di metodo, parametri e un identificatore per il tracciamento delle risposte. Questo approccio consente ai client e ai server MCP di comunicare senza problemi, indipendentemente dalla loro lingua di implementazione sottostante, e garantisce che tutte le richieste, le risposte e le notifiche aderiscano a un formato prevedibile e interoperabile. Basandosi su JSON-RPC, MCP semplifica l’integrazione, supporta la gestione degli errori e consente agli sviluppatori di creare flussi di lavoro agentici flessibili e componibili che possono interagire con una varietà di strumenti e risorse esterne.
A differenza del protocollo di trasporto STDIO, SSE può supportare più client serviti contemporaneamente da un singolo server MCP. Ciò è particolarmente utile quando i server MCP sono ospitati in remoto in ambienti come Platform as a Service (PaaS) e runtime serverless.
Vantaggi Chiave di MCP
Integrazione Standardizzata: MCP fornisce un protocollo unificato per l’integrazione di vari strumenti e fonti di dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale, eliminando la necessità di integrazioni personalizzate.
Agnostico dal Linguaggio: L’approccio agnostico dal linguaggio di MCP, insieme agli SDK per più linguaggi, semplifica lo sviluppo su diverse piattaforme.
Sicurezza Migliorata: MCP dà la priorità alla sicurezza con permessi espliciti e un design local-first, garantendo la privacy e la protezione dei dati.
Aggiornamenti in Tempo Reale: Il supporto SSE consente aggiornamenti in tempo reale dai server ai client, facilitando un flusso di dati efficiente e una latenza ridotta.
Scalabilità: L’implementazione SSE di MCP consente a un singolo server di servire contemporaneamente più client, migliorando la scalabilità e l’utilizzo delle risorse.
Sviluppo Semplificato: L’uso di JSON-RPC come protocollo wire semplifica l’integrazione, supporta la gestione degli errori e consente una composizione flessibile del flusso di lavoro.
Crescita dell’Ecosistema: L’adozione di MCP da parte delle principali piattaforme di intelligenza artificiale sta guidando una rapida crescita dell’ecosistema, rendendolo una tecnologia fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Applicazioni Pratiche di MCP
Chatbot: MCP consente ai chatbot di accedere a basi di conoscenza esterne, database e API per fornire risposte più informate e pertinenti.
Agenti AI: MCP consente agli agenti AI di interagire con sistemi esterni, automatizzare attività e prendere decisioni basate sui dati.
Integrazione dei Dati: MCP semplifica l’integrazione di diverse fonti di dati nelle applicazioni AI, consentendo analisi e approfondimenti completi.
Orchestrazione degli Strumenti: MCP facilita l’orchestrazione di vari strumenti e servizi all’interno dei flussi di lavoro AI, ottimizzando prestazioni ed efficienza.
Applicazioni in Tempo Reale: Il supporto SSE di MCP consente lo streaming di dati in tempo reale per applicazioni come analisi finanziaria, rilevamento delle frodi e manutenzione predittiva.
Implementazione di MCP: Una Guida Passo Dopo Passo
Installa l’SDK MCP: Inizia installando l’SDK MCP per il tuo linguaggio di programmazione preferito (ad es. Python, TypeScript).
Definisci Risorse e Strumenti: Identifica le risorse e gli strumenti che il tuo server MCP esporrà ai client.
Implementa la Logica del Server: Sviluppa la logica lato server per gestire le richieste dei client per risorse e strumenti.
Configura la Sicurezza: Implementa misure di sicurezza appropriate, come l’autenticazione e l’autorizzazione, per proteggere i tuoi dati e servizi.
Crea un Client MCP: Sviluppa un client MCP per connetterti al server e accedere alle risorse e agli strumenti esposti.
Integra con LLM: Integra il client MCP con il tuo LLM per consentire l’accesso a conoscenze e funzionalità esterne.
Test e Distribuisci: Testa a fondo la tua implementazione MCP e distribuiscila nel tuo ambiente di produzione.
Tendenze Future in MCP
Sicurezza Migliorata: Lo sviluppo continuo si concentra sul miglioramento delle funzionalità di sicurezza di MCP per affrontare le minacce emergenti e garantire la privacy dei dati.
Scalabilità Migliorata: Sono in corso sforzi per migliorare ulteriormente la scalabilità e le prestazioni di MCP per supportare applicazioni AI sempre più complesse.
Ecosistema Ampliato: Si prevede che l’ecosistema MCP continuerà a crescere, con nuovi strumenti, risorse e piattaforme che adottano il protocollo.
Integrazione con Tecnologie Emergenti: MCP si sta adattando per integrarsi con tecnologie emergenti come l’apprendimento federato e l’intelligenza artificiale decentralizzata.
Sforzi di Standardizzazione: Gli sforzi di standardizzazione in corso mirano a consolidare MCP come standard industriale per l’integrazione dell’IA.
Comprendendo i principi, l’architettura e l’implementazione di MCP, gli sviluppatori possono sbloccare tutto il potenziale dell’IA e costruire applicazioni innovative che sfruttano conoscenze, strumenti e servizi esterni. Man mano che il panorama dell’IA continua a evolversi, MCP svolgerà un ruolo sempre più vitale nel plasmare il futuro dei sistemi intelligenti. È imperativo che gli sviluppatori abbraccino questo protocollo e sfruttino le sue capacità per creare soluzioni AI più potenti, consapevoli del contesto e versatili. Man mano che la comunità cresce e emergono nuovi casi d’uso, MCP promette di essere una tecnologia fondamentale per far avanzare il campo dell’intelligenza artificiale.