Cos'è il Model Context Protocol (MCP)

Immaginate di avere un cervello incredibilmente potente, capace di scrivere poesie, elaborare complesse teorie scientifiche o persino comporre musica, ma di essere chiusi in una stanza buia, senza finestre né porte, senza modo di interagire con il mondo esterno se non attraverso messaggi passati sotto la fessura. Un po’ limitante, no? Ecco, questa era, fino a poco tempo fa, la situazione di molti LLM.

Il nocciolo della questione risiedeva in quello che gli addetti ai lavori chiamano il “problema dell’integrazione N×M“, ossia per ogni N modello di IA che si voleva utilizzare e per ogni M sistema esterno (database, API, strumento software, repository di documenti) con cui farlo comunicare, era necessario costruire un connettore su misura. Un lavoro certosino, dispendioso in termini di tempo e risorse, e terribilmente incline a creare un groviglio di codice che definire “spaghetti” sarebbe un eufemismo.

Ma ecco che entra in scena Anthropic, una delle aziende più in vista nel panorama dell’IA grazie a Claude, con una proposta che suona ambiziosa e, per molti, come una boccata d’aria fresca: il Model Context Protocol (MCP). Si tratta di un’interfaccia standardizzata, un modo universale per far dialogare i modelli di IA con il mondo esterno, che sia un file sul nostro computer, un database aziendale o uno strumento online.

Perché è così importante? Beh, immaginate le possibilità. Un’IA che non solo risponde alle vostre domande basandosi su dati di addestramento vecchi di mesi (o anni!), ma che può attivamente cercare informazioni aggiornate, interagire con i vostri software, aiutarvi a gestire i vostri file, e persino collaborare con altri strumenti per portare a termine compiti complessi. Significa trasformare questi cervelloni digitali da oracoli un po’ isolati a veri e propri assistenti proattivi e integrati nel nostro flusso di lavoro quotidiano.

L’MCP non è solo un tecnicismo per nerd; è una delle chiavi per sbloccare un nuovo livello di utilità e intelligenza pratica per l’IA, permettendole finalmente di uscire dalla sua “stanza buia” e di iniziare a dare una mano concreta.

Cos’è il Model Context Protocol di Anthropic (MCP)

Approfondiamo un po’ la natura di questa innovazione. Il Model Context Protocol, o MCP, proposto da Anthropic, non è un nuovo modello di linguaggio né un’applicazione specifica, bensì un protocollo aperto. La parola “aperto” qui è cruciale, significa che le specifiche del protocollo sono pubbliche e disponibili a chiunque voglia implementarle. Questo approccio favorisce la collaborazione, l’adozione da parte di una vasta comunità di sviluppatori e, idealmente, previene il rischio che una singola azienda detenga le chiavi di un’infrastruttura così fondamentale. Pensatela come l’HTTP per il web: un linguaggio comune che permette a browser e server diversi di capirsi. L’MCP ambisce a un ruolo simile nel facilitare la comunicazione tra le IA e il resto dell’universo digitale.

Il suo scopo primario è quello di standardizzare il modo in cui i Large Language Models (LLM), come il già citato Claude ed altri suoi colleghi, acquisiscono “contesto” e interagiscono con sistemi esterni.

Ma cosa intendiamo per “contesto” in questo ambito? Non si tratta semplicemente di aumentare la quantità di testo che un modello può “ricordare” in una singola conversazione (la famosa “context window”). Quella è una parte della storia, certamente importante, ma l’MCP va oltre. Si tratta di fornire al modello un accesso dinamico e strutturato a informazioni rilevanti provenienti da fonti esterne e, cosa ancora più interessante, di dargli la capacità di utilizzare strumenti.

Immaginate un LLM come un cuoco incredibilmente talentuoso con una conoscenza enciclopedica di ricette. Una finestra di contesto più ampia gli permetterebbe di ricordare una ricetta molto lunga e complessa. L’MCP, invece, gli darebbe accesso diretto alla dispensa (un database di ingredienti aggiornato in tempo reale), al ricettario della nonna (documenti specifici), e agli utensili da cucina (altri software o API), permettendogli non solo di leggere la ricetta, ma di controllare la disponibilità degli ingredienti, adattare la ricetta in base a ciò che è disponibile, e magari persino di “azionare” il frullatore (eseguire un’azione tramite un altro programma).

L’analogia della “USB-C per le applicazioni di IA”, lanciata da Anthropic stessa, è particolarmente calzante. Prima dell’USB-C, avevamo una miriade di cavi e connettori diversi per ogni dispositivo. Un incubo. L’USB-C ha portato (o sta portando) uno standard universale. Allo stesso modo, l’MCP si propone come un’interfaccia unica attraverso la quale un’applicazione di IA può connettersi ad una vasta gamma di “periferiche” digitali, siano esse file locali, database remoti, API di servizi terzi, o persino altri modelli di IA con funzionalità specializzate. Questo elimina la necessità di costruire e mantenere innumerevoli connettori “ad hoc”, semplificando enormemente la vita degli sviluppatori e accelerando l’innovazione. Si passa da un caotico groviglio di fili colorati, ognuno con la sua logica, a un elegante e funzionale cavo unico. Certo, l’eleganza in informatica è spesso sinonimo di un’immensa complessità nascosta sotto il cofano, ma l’obiettivo è proprio quello di astrarre tale complessità per l’utente finale e per lo sviluppatore dell’applicazione.

Come funziona l’MCP?

Addentriamoci un po’ di più nei meccanismi interni del Model Context Protocol, senza però indossare subito il camice da laboratorio. L’architettura fondamentale dell’MCP si basa su un classico modello client-server, un paradigma ben collaudato nel mondo dell’informatica.

In questo scenario, l’MCP Client è tipicamente l’agente AI (ad esempio, un’istanza di Claude che vuole eseguire un compito). Questo client ha bisogno di accedere a informazioni o funzionalità esterne per poter svolgere il suo lavoro in modo più efficace.

Dall’altra parte, abbiamo gli MCP Server. Questi non sono necessariamente dei giganteschi computer in un data center, ma piuttosto dei programmi o dei servizi che “espongono” determinate capacità o dati attraverso l’interfaccia standardizzata definita dal protocollo MCP. Un MCP Server potrebbe, per esempio, fornire accesso ai file del vostro computer, interrogare un database aziendale, leggere i vostri appuntamenti dal calendario, o interagire con un’API di un servizio meteorologico.

Un elemento interessante è l’MCP Host. Si tratta di un componente che può orchestrare le connessioni tra un client (l’IA) e uno o più server MCP. Immaginate un’applicazione desktop avanzata che utilizza un LLM: questa applicazione (l’host) potrebbe stabilire connessioni MCP con un server per accedere al file system locale, un altro per leggere le email, e un altro ancora per interagire con un tool di project management, il tutto per fornire all’LLM il contesto e gli strumenti necessari.

La comunicazione tra client e server avviene utilizzando JSON-RPC. Non spaventatevi dal nome: JSON (JavaScript Object Notation) è un formato leggero per lo scambio di dati, molto diffuso sul web, e RPC (Remote Procedure Call) è un modo per un programma di richiedere un servizio ad un programma situato su un altro computer (o in un altro processo) come se fosse una normale chiamata di funzione locale. Questo rende le interazioni relativamente semplici da implementare e da comprendere per gli sviluppatori.

Una caratteristica distintiva dell’MCP è che supporta sessioni stateful, un bel passo avanti rispetto alle interazioni “mordi e fuggi” tipiche di molte API stateless. Una sessione stateful significa che il client ed il server possono mantenere un contesto condiviso durante una serie di interazioni, un po’ come una conversazione continua in cui ci si ricorda di cosa si è parlato prima. Questo è fondamentale per compiti complessi che richiedono più passaggi o per mantenere una coerenza nel tempo. Non è come chiedere ogni volta “chi sei?” a ogni interazione, ma piuttosto come riprendere un discorso da dove lo si era lasciato.

Forse l’aspetto più rivoluzionario è la capacità dell’IA, tramite MCP, di scoprire gli strumenti e le capacità disponibili in runtime. Invece di avere un set fisso di funzioni pre-programmate, un agente AI può interrogare un MCP Server per sapere quali “tool” mette a disposizione e come utilizzarli. Immaginate un’IA che, dovendo analizzare dei dati, scopre che è disponibile un server MCP che offre accesso a una libreria di calcolo statistico e decide autonomamente di usarla. Questo apre la strada a sistemi AI molto più flessibili e adattabili.

Infine, è cruciale sottolineare la natura bidirezionale dell’MCP. Non si tratta solo per l’IA di “tirare dentro” dati (pull). È anche possibile che l’IA, con l’esplicito consenso dell’utente, possa “innescare azioni” (push) tramite un MCP Server. Ad esempio, dopo aver analizzato la vostra agenda e aver trovato un conflitto, potrebbe proporvi di spostare un appuntamento e, se voi acconsentite, inviare il comando al server MCP del vostro calendario per effettuare la modifica. Questo trasforma l’IA da semplice elaboratore di informazioni a vero e proprio attore nel vostro ambiente digitale, sempre, e questo va ribadito con forza, sotto la supervisione e il controllo dell’utente. La potenza è nulla senza controllo, specialmente quando si parla di delegare azioni a un’intelligenza artificiale.

I limiti dell’MCP

Ora, prima di farci prendere da un entusiasmo eccessivo, è bene fare un passo indietro ed esaminare i limiti e le sfide del Model Context Protocol.

Innanzitutto, come abbiamo detto prima, l’MCP è un protocollo, non una piattaforma completa “chiavi in mano”. Ciò vuol dire che l’’implementazione di client e server MCP robusti, sicuri e performanti è responsabilità di chi li sviluppa. Tutta l’infrastruttura di contorno necessaria per un’applicazione AI seria, come la gestione degli utenti, le politiche di accesso ai dati, i sistemi di sicurezza per prevenire abusi o il monitoraggio delle interazioni, non sono magicamente fornite dall’MCP. Questi aspetti cruciali devono essere progettati e implementati attorno al protocollo. Ignorare questa realtà sarebbe come costruire un’automobile con un motore potentissimo (l’IA con MCP) ma senza freni, cinture di sicurezza o un volante affidabile.

Le considerazioni sulla sicurezza sono particolarmente rilevanti. Se l’IA può accedere a più dati e sistemi, aumenta proporzionalmente la superficie di attacco e il potenziale impatto di una vulnerabilità. Garantire che i dati sensibili siano protetti durante la trasmissione e l’elaborazione, che solo utenti e IA autorizzati possano accedere a determinate risorse, e che le azioni intraprese dall’IA siano tracciabili e reversibili (ove possibile) sono sfide non banali. Le normative sulla privacy, come il GDPR, aggiungono un ulteriore livello di complessità, poiché l’uso di dati personali da parte di sistemi AI collegati tramite MCP dovrà essere attentamente valutato e giustificato.

C’è poi la questione dell’overhead computazionale e della complessità di integrazione quando si ha a che fare con fonti di dati particolarmente eterogenee, mal strutturate o legacy. L’MCP può fornire un’interfaccia standard, ma se il “server” dall’altra parte deve fare salti mortali per tradurre dati da un formato all’altro, le performance potrebbero risentirne. Il vecchio adagio “garbage in, garbage out” rimane valido: un protocollo elegante non può trasformare magicamente dati di scarsa qualità in insight brillanti. Potrebbe essere necessario un lavoro preliminare significativo per “preparare” i sistemi esistenti a dialogare efficacemente tramite MCP.

Infine, non dimentichiamo che l’MCP è una tecnologia relativamente nuova. Sebbene l’idea di standardizzare le interazioni AI sia accolta con favore, l’adozione su larga scala e la maturazione dell’ecosistema di strumenti, librerie e server MCP richiederanno tempo. Serviranno best practice consolidate, casi d’uso ben documentati e una community più attiva per far crescere il protocollo e affrontare le inevitabili sfide che emergeranno con l’uso pratico. All’inizio, potrebbe esserci una frammentazione di implementazioni o una carenza di server MCP per sistemi di nicchia.

Esempi di Model Context Protocol

Immaginiamo alcuni scenari in cui l’MCP potrebbe fare la differenza, trasformando il modo in cui interagiamo con le intelligenze artificiali e, soprattutto, il modo in cui queste ultime possono effettivamente aiutarci.

Pensiamo a un assistente virtuale per il servizio clienti di nuova generazione. Attualmente, molti chatbot si basano su script predefiniti o su una base di conoscenza statica. L’IA, tramite MCP, potrebbe:

Accedere in tempo reale al CRM aziendale per recuperare lo storico degli acquisti del cliente, le sue interazioni passate e le sue preferenze.
Interrogare una knowledge base interna (magari un server MCP che espone documenti tecnici o FAQ) per trovare la soluzione più appropriata al problema segnalato.
Connettersi al sistema di gestione degli ordini per verificare lo stato di una spedizione o processare un reso.
Se necessario, e con il consenso del cliente, interagire con un tool di diagnostica remota per analizzare un problema software sul dispositivo dell’utente. Tutto questo avverrebbe attraverso un’interfaccia conversazionale fluida, con l’IA che coordina l’accesso a queste diverse fonti di dati e strumenti in modo trasparente per l’utente. Niente più “attenda in linea mentre verifico con un altro reparto”.

Un altro esempio entusiasmante riguarda gli assistenti alla programmazione. Gli sviluppatori passano ore a navigare tra file, cercare documentazione, eseguire test e fare debugging. Un’IA potenziata dall’MCP potrebbe diventare un compagno di coding incredibilmente efficiente che potrebbe:

Leggere e analizzare il codice direttamente dal file system locale o da un repository Git remoto (esposto tramite un server MCP dedicato).
Consultare la documentazione ufficiale di librerie e framework attraverso un server MCP che fa da ponte verso queste risorse.
Eseguire automaticamente linter, compilatori o script di test, ricevendo i risultati e suggerendo correzioni.
Aiutare nella scrittura di codice boilerplate o nella refactoring, comprendendo il contesto dell’intero progetto e non solo del singolo file aperto. Questo non significa che l’IA scriverà tutto il codice al posto nostro, ma potrebbe drasticamente ridurre il tempo speso in compiti ripetitivi e permettere agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti più creativi e complessi.

Consideriamo, infine, il campo della ricerca e dell’analisi. Un ricercatore o un analista ha spesso bisogno di sintetizzare informazioni provenienti da una miriade di fonti. Un’IA con MCP potrebbe:

Connettersi a database accademici (come PubMed, IEEE Xplore) per recuperare paper scientifici pertinenti.
Accedere a feed di notizie in tempo reale o a fonti di dati finanziari per informazioni aggiornate.
Interagire con software statistici o di visualizzazione dati (esposti come server MCP) per elaborare i dati raccolti e presentare i risultati. L’IA potrebbe così aiutare a identificare trend emergenti, correlazioni nascoste o a redigere sommari di letteratura scientifica in una frazione del tempo richiesto oggi.
Se state pensando di affinare le vostre competenze in questo ambito, un corso per data scientist potrebbe fornirvi le basi per comprendere meglio queste evoluzioni.

Come sviluppare le proprie integrazioni con il MCP

Dopo aver visto cosa l’MCP può fare, qualcuno tra voi, specialmente chi ha un animo da smanettone o chi sta seriamente valutando di tuffarsi nel mondo dell’AI generativa, potrebbe chiedersi: “Interessante, ma come si mette in pratica? Come posso iniziare a costruire un MCP?”. È una domanda legittima, e sebbene non possiamo trasformare questo articolo in un manuale di programmazione dettagliato, possiamo certamente tracciare le linee guida principali per chi vuole avventurarsi nello sviluppo di integrazioni MCP.

La buona notizia è che Anthropic, e la comunità che sta crescendo attorno all’MCP, stanno lavorando per rendere l’adozione del protocollo il più agevole possibile. Questo si traduce principalmente nella disponibilità di Software Development Kit (SDK) in vari linguaggi di programmazione popolari, come Python, TypeScript, Java e C#. Gli SDK forniscono astrazioni e strumenti che semplificano l’interazione con il protocollo, evitando di dover implementare da zero tutti i dettagli di basso livello delle comunicazioni JSON-RPC e della gestione delle sessioni.

Per iniziare a sviluppare con l’MCP, è utile comprendere i tre ruoli principali che abbiamo già accennato:

MCP Client: È la parte AI (ad esempio, il vostro modello di linguaggio o l’agente intelligente) che consuma i servizi offerti dai server MCP. Il client invia richieste per ottenere dati o per far eseguire azioni.
MCP Server: È il componente che espone una risorsa o uno strumento attraverso il protocollo MCP. Se avete un database, un’API esistente, o un set di funzionalità custom che volete rendere accessibile a un’IA tramite MCP, dovrete implementare un MCP Server che faccia da “ponte”. Questo server riceve le richieste dal client, le elabora interagendo con la risorsa sottostante, e restituisce una risposta.
MCP Host: È l’ambiente che “ospita” il client AI e gestisce le sue connessioni ai vari server MCP. Potrebbe essere un’applicazione desktop, un server web, o persino un ambiente di sviluppo integrato (IDE).

Il processo di sviluppo di un’integrazione tipicamente coinvolge i seguenti passaggi, soprattutto se state creando un nuovo MCP Server per esporre uno strumento o un dato:

Definire le capacità (capabilities): Prima di scrivere una riga di codice, dovete decidere chiaramente quali funzionalità o dati il vostro server MCP metterà a disposizione. Queste capacità devono essere descritte in un modo che sia comprensibile e utilizzabile dall’IA client. Si tratta di definire quali “azioni” l’IA può richiedere e quali “informazioni” può ottenere.
Implementare la logica del server: Utilizzando l’SDK appropriato, si scrive il codice che gestisce le richieste in arrivo, interagisce con la risorsa reale (il vostro database, la vostra API, il vostro file system, ecc.), e formatta la risposta secondo le specifiche MCP. Questo include la gestione delle sessioni, l’autenticazione (se necessaria), e la gestione degli errori.
Rendere il server scopribile (opzionale ma consigliato): Affinché un client AI possa utilizzare il vostro server, deve sapere che esiste e cosa offre. Ci sono meccanismi per “registrare” o annunciare i server MCP e le loro capacità.
Sviluppare o configurare il client: Dal lato dell’IA, il client deve essere in grado di connettersi al server MCP (conoscendone l’indirizzo e le credenziali, se richieste), interrogare le sue capacità, e formulare richieste valide. Anche qui, gli SDK aiutano a gestire queste interazioni.

Per chi voglia approfondire seriamente, la documentazione ufficiale fornita da Anthropic è la risorsa primaria. Lì si trovano guide dettagliate, esempi di codice, e le specifiche complete del protocollo.

Quali futuri sviluppi dell’IA legati al MCP? Le previsioni di Data Masters

Una delle previsioni più immediate è l’avvento di agenti AI significativamente più sofisticati e autonomi. Immaginate IA che non si limitano a rispondere a domande isolate, ma che possono intraprendere compiti complessi, multi-step, che richiedono l’interazione coordinata con una varietà di sistemi e fonti di dati. Pensate a un project manager AI che non solo pianifica un progetto, ma lo monitora attivamente attingendo dati da Jira, comunicando aggiornamenti via Slack o email (tramite i rispettivi server MCP), e magari persino riallocando risorse in base a imprevisti, il tutto, ovviamente, con la supervisione e l’approvazione umana per le decisioni critiche. L’MCP fornisce l’infrastruttura di comunicazione standardizzata che rende questo livello di “agentività” molto più realizzabile.

Ci aspettiamo anche una crescita esponenziale dell’ecosistema di strumenti e servizi MCP-compliant. Man mano che il protocollo guadagnerà trazione, vedremo sempre più aziende e sviluppatori individuali creare server MCP per esporre i propri dati e le proprie funzionalità. Questo potrebbe portare a una sorta di “app store” o registro di capacità AI, dove gli sviluppatori possono facilmente scoprire e integrare funzionalità esterne nelle loro applicazioni AI, un po’ come oggi si integrano le API, ma con un livello di standardizzazione e interoperabilità potenzialmente superiore. Questo potrebbe abbassare drasticamente la barriera all’ingresso per la creazione di applicazioni AI potenti e connesse al mondo reale.

L’impatto su tecniche come la Retrieval Augmented Generation (RAG) sarà notevole. Attualmente, la RAG permette alle IA di basare le loro risposte su informazioni recuperate da basi di conoscenza esterne, riducendo le allucinazioni e fornendo risposte più aggiornate. L’MCP può rendere questo processo molto più dinamico e potente. Invece di attingere a un singolo database vettoriale pre-indicizzato, un’IA potrebbe utilizzare l’MCP per interrogare in tempo reale multiple fonti di dati eterogenee, magari anche eseguendo query complesse o aggregazioni attraverso strumenti esposti via MCP, per costruire un contesto ancora più ricco e pertinente prima di generare una risposta.

Sebbene l’MCP sia primariamente focalizzato sulla comunicazione agente-strumento , getta le basi per una migliore collaborazione futura anche tra agenti AI diversi.

Se più IA possono interagire con un set comune di strumenti e dati attraverso un protocollo standard, diventa più facile immaginare scenari in cui agenti specializzati collaborano per risolvere problemi complessi, ognuno contribuendo con la propria expertise specifica. È un passo verso sistemi AI più componibili e modulari.

Tuttavia, non siamo ingenui. Il percorso verso questo futuro radioso non sarà privo di ostacoli. Le sfide relative alla sicurezza, alla privacy e al controllo diventeranno ancora più pressanti man mano che le IA acquisiscono maggiore accesso e capacità di azione. Sarà fondamentale sviluppare robusti framework di governance, meccanismi di consenso utente chiari e granulari, e tecniche per garantire che questi potenti strumenti siano usati in modo etico e responsabile. Il rischio di creare “silos di potere” attorno a implementazioni MCP dominanti o di introdurre nuove vulnerabilità sistemiche dovrà essere attentamente mitigato. Forse, la sfida più grande sarà quella culturale: abituarci a delegare compiti sempre più complessi alle IA, mantenendo al contempo un sano scetticismo e una supervisione critica.

Il Model Context Protocol (e standard simili che potrebbero emergere) potrebbe non essere la soluzione a tutti i mali del mondo digitale, ma l’idea di fornire un “linguaggio comune” per far dialogare le IA con il vasto mondo degli strumenti e dei dati è talmente logica e necessaria che ci sembra quasi inevitabile.

Un giorno, forse non troppo lontano, ci guarderemo indietro e ci chiederemo, come diavolo facevamo a far funzionare le IA senza qualcosa di simile all’MCP, un po’ come oggi guardiamo con un misto di nostalgia e orrore ai tempi in cui per collegare ogni periferica al computer serviva un cavo diverso e un pomeriggio di imprecazioni. E se siete pronti a cavalcare quest’onda e a diventare protagonisti di questa rivoluzione, sapete dove trovarci per affinare le vostre competenze nel vasto mondo dei dati e dell’intelligenza artificiale, magari partendo proprio da un corso per studiare l’AI generativa. Il futuro è connesso, e l’IA ne sarà una parte integrante.

AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn

Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.