Che cos’è l’MCP e perché dovresti saperlo per i tuoi agenti di intelligenza artificiale?
In questo articolo scoprirai tutto sul Model Context Protocol (MCP), un protocollo che sta cambiando il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale accedono ai dati esterni. A differenza di altri metodi, MCP crea uno standard aperto che consente agli agenti di intelligenza artificiale di connettersi direttamente a file, API e strumenti senza ulteriori passaggi.
Punti chiave
MCP (Model Context Protocol) rivoluziona il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale accedono ai dati esterni, offrendo vantaggi significativi rispetto ai sistemi tradizionali come RAG e affermandosi come il nuovo standard del settore.
• MCP accede ai dati in tempo reale senza previa indicizzazione, garantendo informazioni più accurate e aggiornate rispetto ai tradizionali sistemi RAG.
• Riduce significativamente il carico computazionale eliminando la necessità di embedding e ricerche vettoriali, con conseguente riduzione dei costi operativi.
• Migliora la sicurezza fin dalla progettazione non richiedendo buffering, mantenendo i dati sensibili all’interno dell’ambiente aziendale.
• Semplifica l’architettura di integrazione riducendo le connessioni da M×N a M+N, facilitando la scalabilità modulare con un minor numero di integrazioni.
• Ha un’adozione di massa da parte di giganti della tecnologia come OpenAI, Google DeepMind e Microsoft, consolidandosi come standard de facto entro il 2025.
L’architettura client-server di MCP funge da “porta USB-C per le applicazioni AI”, consentendo casi d’uso trasformativi dall’automazione dei processi all’analisi dei dati in linguaggio naturale , posizionandosi come strumento fondamentale per massimizzare il valore delle implementazioni AI aziendali.
In che modo l’MCP si differenzia dai sistemi RAG tradizionali
Prima di MCP, la maggior parte dei progetti utilizzava sistemi di generazione aumentata (RAG) per fornire un contesto ai modelli di intelligenza artificiale. Ti mostreremo le principali differenze tra i due approcci:
I sistemi RAG devono generare incorporamenti e salvare documenti in database vettoriali. MCP funziona in modo diverso: accede direttamente ai dati senza previa indicizzazione, garantendo che le informazioni siano più accurate e aggiornate.
Inoltre, l’MCP riduce il carico computazionale. Mentre RAG si basa su incorporamenti ad alta intensità di risorse e ricerche vettoriali, MCP elimina questa necessità. Questo si traduce in minori costi e maggiore efficienza per i tuoi progetti.
Ricorda che in termini di sicurezza, MCP non richiede un’archiviazione intermedia dei dati, riducendo il rischio di perdite e mantenendo le tue informazioni sensibili all’interno del tuo ambiente aziendale.
Qual è il ruolo dell’MCP nei modelli di intelligenza artificiale
Il Model Context Protocol funziona come una “porta USB-C per applicazioni AI”, fornendo un modo standard per collegare i modelli con diverse fonti di dati e strumenti. Questo protocollo utilizza un’architettura client-server con tre componenti:
- Host MCP: applicazioni che richiedono informazioni da un server MCP (ad esempio procedure guidate di intelligenza artificiale)
- Client MCP: Gestisci la comunicazione tra l’host e il server
- Server MCP: programmi che espongono funzionalità per accedere a file, database e API
Questa struttura consente ai modelli di intelligenza artificiale di interrogare e recuperare informazioni in tempo reale senza ulteriori elaborazioni, facilitando una comunicazione efficace tra i sistemi.
L’adozione di MCP da parte delle principali aziende tecnologiche
MCP è stato inizialmente sviluppato da Anthropic, creatori di Claude, ed è diventato open source alla fine del 2024. Da allora, ha rapidamente guadagnato l’accettazione nel settore.
OpenAI ha annunciato nel marzo 2025 l’adozione del protocollo come metodo raccomandato per fornire contesto e strumenti ai suoi LLM attraverso il suo Agents SDK ufficiale. Google DeepMind ha confermato nell’aprile 2025 il suo supporto per lo standard, indicando che i suoi modelli Gemini sarebbero stati compatibili con MCP.
Microsoft supporta anche il protocollo con un SDK C# ufficiale per MCP, integrandolo con Microsoft Semantic Kernel e Azure OpenAI. Questa massiccia adozione da parte dei principali attori consolida MCP come standard de facto, promuovendo l’interoperabilità tra diversi fornitori di modelli linguistici.
Architettura tecnica del protocollo MCP
In questa sezione verrà illustrato il funzionamento dell’architettura del protocollo MCP. Questo sistema funge da ponte che collega i modelli di intelligenza artificiale con le risorse esterne, seguendo un modello client-server progettato per facilitare lo scambio senza soluzione di continuità di informazioni e funzionalità.
Host MCP: il punto di partenza della richiesta
L’Host MCP rappresenta l’applicazione basata sull’intelligenza artificiale che avvia il processo di comunicazione. Scoprirai che questi host possono essere strumenti di intelligenza artificiale, editor di codice o altri software che cercano di migliorare i loro modelli utilizzando risorse contestuali.
Un chiaro esempio è GitHub Copilot in Visual Studio Code, che funge da host MCP e utilizza client e server per espandere le sue capacità. Ricorda che l’host è il punto in cui gli utenti interagiscono con l’IA e dove ha origine la necessità di dati esterni.
Client MCP: Traduzione e trasporto dei messaggi
Di seguito, spiegheremo il ruolo dei clienti MCP. Questi componenti vengono utilizzati dall’applicazione host per stabilire connessioni ai server. Ogni client mantiene una relazione uno-a-uno con un server specifico.
La sua funzione principale è quella di tradurre le richieste dell’host in un formato comprensibile al server e quindi di trasportare questi messaggi. Inoltre, gestiscono la comunicazione bidirezionale, garantendo che le informazioni fluiscano correttamente tra l’host e il server.
Server MCP: Connessione alle origini dati
I server MCP sono servizi che espongono funzionalità specifiche ai client. Vedrai come questi server forniscono un’astrazione oltre alle API REST, alle origini dati locali o ad altri sistemi per fornire dati aziendali al modello di intelligenza artificiale.
Un server può connettersi sia a fonti locali (file o servizi interni) che a servizi remoti tramite una rete (API Web o piattaforme cloud). Questa versatilità consente di adattare il sistema alle diverse esigenze aziendali.
Trasporto: JSON-RPC su HTTP o stdio
Lo scambio di messaggi client-server utilizza JSON-RPC 2.0, un protocollo leggero di chiamata di procedura remota. MCP supporta due principali metodi di trasporto:
- Input/output standard (stdio) per comunicazioni locali
- HTTP con eventi inviati dal server (SSE) per le connessioni remote
Questa flessibilità consente a MCP di operare in modo efficiente sia in ambienti on-premise che distribuiti, adattandosi alle diverse esigenze e agli scenari di implementazione che potrebbero essere necessari nella propria organizzazione.
Perché MCP supera le prestazioni dei sistemi tradizionali
Ti sei mai chiesto cosa rende l’MCP così diverso dagli altri sistemi di intelligenza artificiale? Quando si confronta l’MCP con i metodi di integrazione tradizionali, si scoprono vantaggi significativi che possono cambiare completamente il modo in cui funzionano i progetti di intelligenza artificiale.
Accesso diretto ai tuoi dati senza attese
A differenza dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), che necessitano di indicizzare e memorizzare documenti in database vettoriali, MCP accede direttamente ai dati senza previa indicizzazione. In questo modo si ottengono informazioni più accurate e aggiornate.
Soprattutto, è possibile ottenere i dati quasi istantaneamente, senza processi intermedi. I modelli interrogano database e API in tempo reale, eliminando quelle risposte obsolete che sono così fastidiose quando ci si affida ai processi di reindicizzazione.
Meno risorse, più efficienza per il tuo progetto
Ecco un vantaggio che noterai immediatamente nei tuoi costi: la riduzione del carico computazionale. Mentre i sistemi RAG consumano risorse significative con incorporamenti e ricerche vettoriali, MCP elimina questa necessità.
Questa ottimizzazione si traduce direttamente in minori costi operativi e maggiore efficienza nell’elaborazione dei dati. Se si utilizzano applicazioni che richiedono risposte immediate o che operano con risorse limitate, questa differenza sarà particolarmente preziosa.
Maggiore sicurezza per i tuoi dati sensibili
In termini di sicurezza, MCP ti offre un vantaggio fondamentale. Non richiedendo l’archiviazione intermedia dei dati, si riduce significativamente il rischio di perdite.
Questo approccio garantisce che le informazioni sensibili rimangano all’interno dell’ambiente aziendale. Se gestisci dati sensibili o devi rispettare le normative sulla privacy, questa funzione sarà fondamentale per la tua organizzazione.
Architettura semplice che cresce con te
Infine, MCP semplifica notevolmente l’architettura di integrazione. Il problema tradizionale richiedeva connessioni M×N (dove M sono i modelli e N sono le fonti di dati), generando complessità esponenziale. MCP riduce queste connessioni a M+N.
Questa semplificazione consente di collegare nuovi strumenti senza scrivere codice ripetitivo, concentrandosi sulla creazione di funzionalità migliori. La struttura modulare facilita l’adattamento a diverse piattaforme e database, riducendo al minimo i punti di attrito durante l’integrazione di modelli di intelligenza artificiale con dati in tempo reale.
Casi d’uso reali dell’MCP nelle imprese
Ti stai chiedendo come puoi applicare MCP nella tua azienda? Le implementazioni nel mondo reale di questo protocollo stanno cambiando il modo in cui le organizzazioni utilizzano l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni quotidiane. Dall’automazione all’analisi dei dati, MCP consente di accedere in modo contestuale ed efficiente a più fonti di informazioni.
Automazione dei processi interni con gli agenti di intelligenza artificiale
MCP semplifica l’automazione delle attività ripetitive utilizzando agenti intelligenti. Ad esempio, è possibile implementare un sistema di classificazione automatica delle fatture che, attraverso il linguaggio naturale, organizza i documenti per fornitore. Questo approccio consente di eseguire processi come la contabilità delle spese senza l’intervento umano, collegandosi direttamente ai database aziendali.
Ricorda che questo tipo di automazione non richiede conoscenze tecniche avanzate. Il protocollo è responsabile della gestione delle connessioni e del flusso di informazioni in modo trasparente.
Assistenza clienti con accesso ai dati in tempo reale
Vuoi migliorare l’esperienza dei tuoi clienti? Negli ambienti del servizio clienti, MCP consente agli assistenti virtuali di accedere a più fonti di dati interne come wiki aziendali, sistemi ERP, CRM o documentazione tecnica. In questo modo si eliminano le risposte generiche e si consentono soluzioni personalizzate basate su informazioni aggiornate.
Il risultato è un miglioramento significativo dell’esperienza dell’utente, in quanto può ottenere risposte specifiche e aggiornate sulle sue domande.
Reportistica e analisi in linguaggio naturale
MCP trasforma il modo in cui interagisci con i dati aziendali. Con query semplici come “vendite cumulative in questo trimestre per regione”, il protocollo formula la query al data warehouse e presenta i risultati in formati visivi. Questa funzionalità democratizza l’accesso alle informazioni critiche senza la necessità di conoscenze tecniche.
È consigliabile questa implementazione se il team deve accedere frequentemente ai dati aziendali per prendere decisioni.
MCP per ChatGPT e assistenti personalizzati
L’integrazione di MCP con ChatGPT e altri assistenti personalizzati consente di creare esperienze più contestualizzate. Microsoft ha implementato il supporto MCP in Copilot Studio, semplificando l’aggiunta di applicazioni e agenti di intelligenza artificiale con pochi clic. Ciò semplifica la creazione e la manutenzione delle procedure guidate aziendali, garantendo al contempo controlli di sicurezza e governance adeguati.
Se hai bisogno di aiuto per implementare MCP nei tuoi sistemi, il nostro team di sviluppo può aiutarti a integrare il protocollo con i tuoi strumenti aziendali esistenti.
Conclusione
In questo articolo hai appreso come il protocollo MCP può potenziare in modo significativo i tuoi progetti di intelligenza artificiale. Abbiamo esplorato come questo standard aperto consenta agli agenti di intelligenza artificiale di accedere direttamente a file, API e strumenti senza processi intermedi, offrendo notevoli vantaggi rispetto ai sistemi tradizionali come RAG.
L’architettura client-server di MCP vi offre vantaggi concreti per le vostre implementazioni:
Passo 1: L’accesso in tempo reale senza indicizzazione preventiva garantisce informazioni più accurate e aggiornate per le applicazioni.
Passo 2: Il minor carico computazionale si traduce in costi ridotti e maggiore efficienza operativa nei sistemi.
Passo 3: La sicurezza avanzata elimina la necessità di storage intermedio, proteggendo i dati sensibili all’interno dell’ambiente aziendale.
Ricorda che l’adozione da parte di giganti della tecnologia come Anthropic, OpenAI, Google DeepMind e Microsoft consolida l’MCP come standard del settore. Questa accettazione garantisce l’interoperabilità tra i diversi fornitori, facilitando l’implementazione nei vostri progetti.
I casi di studio che abbiamo esaminato dimostrano il potenziale dell’MCP in scenari reali: automazione dei processi interni, servizio clienti personalizzato e analisi dei dati in linguaggio naturale. Queste app ti mostrano come migliorare significativamente l’efficienza e la precisione dei tuoi sistemi basati sull’intelligenza artificiale.
Ti consigliamo di prendere in considerazione MCP per i tuoi prossimi progetti di intelligenza artificiale. La semplicità della sua architettura, unita alla sua capacità di ridurre la complessità dell’integrazione, posiziona questo protocollo come uno strumento fondamentale per massimizzare il valore delle implementazioni di intelligenza artificiale.
Se hai domande sull’implementazione di MCP nei tuoi progetti, il supporto tecnico specializzato può aiutarti a sfruttare appieno questo protocollo.
FAQs
Domanda 1. Che cos’è esattamente il protocollo MCP e come funziona?
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente ai modelli di intelligenza artificiale di accedere direttamente a dati, API e strumenti esterni senza processi intermedi. Funziona attraverso un’architettura client-server che facilita la comunicazione tra i modelli di intelligenza artificiale e le varie fonti di informazione in tempo reale.
Domanda 2. Quali sono i principali vantaggi dell’MCP rispetto ai sistemi tradizionali come i RAG?
MCP offre l’accesso ai dati in tempo reale senza indicizzazione preventiva, un carico computazionale inferiore, una maggiore sicurezza non richiedendo l’archiviazione del buffer e un’architettura più semplice che facilita la scalabilità. Ciò si traduce in informazioni più accurate, costi ridotti e una migliore protezione dei dati sensibili.
Domanda 3. Quali sono le principali aziende che hanno adottato il protocollo MCP?
Grandi aziende tecnologiche come Anthropic (creatori di Claude), OpenAI, Google DeepMind e Microsoft hanno adottato MCP come standard per i loro modelli linguistici, consolidandolo come protocollo de facto nel settore dell’intelligenza artificiale entro il 2025.
Domanda 4. In che modo MCP migliora la sicurezza dei dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale?
MCP migliora la sicurezza eliminando la necessità di buffering dei dati. Ciò riduce significativamente il rischio di violazioni e garantisce che le informazioni sensibili rimangano all’interno dell’ambiente aziendale o dell’utente, il che è fondamentale per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili.
Domanda 5. Quali tipi di applicazioni pratiche ha MCP negli ambienti aziendali?
MCP viene utilizzato in una varietà di applicazioni aziendali, tra cui l’automazione dei processi interni, il miglioramento del servizio clienti con l’accesso ai dati in tempo reale, la generazione di report e analisi utilizzando il linguaggio naturale e la creazione di assistenti virtuali personalizzati con accesso contestualizzato a più fonti di informazioni aziendali.
