Hai collegato le API, configurato i bot di Slack e chiesto a ChatGPT di comportarsi come un membro del team.
Ma senza un contesto reale, l'IA si limita a fare supposizioni. Si interrompe quando gli strumenti cambiano e va in tilt quando i dati non sono chiaramente mappati o accessibili.
Il protocollo di contesto del modello (MCP) cambia tutto questo. Crea un linguaggio di condivisione tra il tuo modello e il tuo stack: strutturato, contestuale e progettato per essere scalabile. MCP ti consente di smettere di fornire un'IA che agisce in modo intelligente e iniziare a costruire un'IA che è intelligente.
In questo post del blog approfondiremo il protocollo MCP e vedremo come implementarlo. Inoltre, scopriremo come ClickUp possa essere un'alternativa ai protocolli MCP. Cominciamo! 🤖
Che cos'è un protocollo di contesto del modello?
Il protocollo di contesto del modello è un framework o una linea guida utilizzato per definire, strutturare e comunicare gli elementi chiave/il contesto (prompt, cronologia delle conversazioni, stati degli strumenti, metadati degli utenti, ecc. ) ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Descrive i fattori esterni che influenzano il modello, quali:
- Chi utilizzerà il modello (parti interessate)
- perché *il modello viene creato (obiettivi)
- Dove e come verrà applicato (casi d'uso, ambienti)
- Quali sono i vincoli esistenti (tecnici, etici, temporali, ecc.)?
- Quali ipotesi vengono formulate sul contesto reale
In termini semplici, prepara la fase affinché il modello funzioni in modo efficace e garantisce che sia tecnicamente valido, pertinente e utilizzabile nello scenario per cui è stato creato.
I componenti chiave dell'MCP includono:
- Criteri di convalida: Descrive come il modello verrà testato o valutato in termini di accuratezza e utilità
- Scopo: Indica chiaramente cosa il modello intende rappresentare o risolvere
- Ambito: definisce i confini del modello, ad esempio cosa è incluso e cosa è escluso
- Concetti chiave e variabili: Identifica i principali componenti, entità o variabili che il modello affronta
- Relazioni e ipotesi: spiega come interagiscono i concetti e quali ipotesi sono alla base del modello
- Struttura: descrive come formattare il modello (ad es. diagramma, equazioni matematiche, simulazioni)
MCP vs. LangChain
LangChain è un framework intuitivo per gli sviluppatori che consente di creare applicazioni che utilizzano agenti LLM. MCP, invece, è un protocollo che standardizza il modo in cui il contesto viene fornito ai modelli nei vari sistemi.
LangChain ti aiuta a costruire e MCP aiuta i sistemi a comunicare tra loro. Cerchiamo di capire meglio la differenza tra i due.
| Funzionalità/ funzione | LangChain | Modelli MCP |
| Focus | Sviluppo di applicazioni con LLM | Standardizzazione del contesto LLM e delle interazioni tra strumenti |
| Strumenti | Catene, agenti, memoria, recuperatori | Protocollo per l'accesso di LLM a strumenti, dati e contesto |
| Scalabilità | Modulare, scalabile tramite componenti | Progettato per implementazioni su larga scala e cross-agent |
| Casi d'uso | Chatbot, sistemi di generazione aumentata dal recupero (RAG), automazione delle attività | Orchestrazione dell'IA dell'azienda, sistemi multimodello |
| Interoperabilità | Con limite agli strumenti dell'ecosistema | Alto, consente di cambiare modelli e strumenti |
vuoi vedere come funzionano nella pratica le automazioni basate su MCP nel mondo reale?*
Consulta la guida di ClickUp sull'automazione del flusso di lavoro dell'IA che mostra come diversi team, dal marketing all'ingegneria, impostano flussi di lavoro dinamici e complessi che riflettono i punti di forza dell'interazione in tempo reale del protocollo di contesto del modello.
MCP vs. RAG
Sia il RAG che l'MCP potenziano gli LLM con conoscenze esterne, ma differiscono in termini di tempistica e interazione.
Mentre il RAG recupera le informazioni prima che il modello generi una risposta, l'MCP consente al modello di richiedere dati o trigger strumenti durante la generazione attraverso un'interfaccia standardizzata. Confrontiamo entrambi.
| Funzionalità/ funzione | RAG | MCP |
| Focus | Pre-recuperare le informazioni rilevanti per la generazione della risposta | Interazione in tempo reale tra strumenti e dati durante il processo |
| Meccanismo | Recupera prima i dati esterni, quindi genera | Richiede il contesto durante la generazione |
| Ideale per | Basi di conoscenza statiche o semi-strutturate, sistemi di controllo qualità | Strumenti in tempo reale, API, database integrati negli strumenti |
| Limite | Con limite ai tempi di recupero e alla finestra contestuale | Latenza dovuta ai salti di protocollo |
| Integrazione | Sì, i risultati RAG possono essere incorporati nei livelli di contesto MCP | Sì, è possibile integrare RAG in MCP per flussi più ricchi |
Se stai creando un ibrido di RAG + MCP, inizia con un sistema di gestione delle conoscenze pulito all'interno di ClickUp.
Puoi applicare il modello di knowledge base di ClickUp per organizzare i tuoi contenuti in modo coerente. Questo aiuta i tuoi agenti IA a estrarre informazioni accurate e aggiornate senza dover scavare tra il disordine.
MCP vs. agenti IA
Mentre l'MCP è l'interfaccia, vari tipi di agenti IA agiscono come attori.
I modelli MCP standardizzano il modo in cui gli agenti accedono agli strumenti, ai dati e al contesto, fungendo da connettore universale. Gli agenti IA utilizzano tale accesso per prendere decisioni, eseguire attività e agire in modo autonomo.
| Funzionalità/ funzione | MCP | Agenti IA |
| Ruolo | Interfaccia standard per l'accesso a strumenti/dati | Sistemi autonomi che eseguono attività |
| Funzione | Funge da ponte tra i modelli e i sistemi esterni | Utilizza i server MCP per accedere al contesto, agli strumenti e prendere decisioni |
| Caso d'uso | Connessione di sistemi di IA, database, API, calcolatori | Scrivere codice, riepilogare/riassumere dati, gestire flusso di lavoro |
| Dipendenza | Livello di protocollo indipendente | Spesso si affida all'MCP per l'accesso dinamico agli strumenti |
| Relazione | Abilita funzionalità basate sul contesto | Esegue le attività utilizzando il contesto e le funzionalità forniti dal provider MCP |
❗️Come sarebbe avere un agente IA che capisce tutto il tuo lavoro? Guarda qui. 👇🏼
⚙️ Bonus: Hai bisogno di aiuto per capire quando utilizzare RAG, MCP o una combinazione di entrambi? Questo confronto approfondito tra RAG, MCP e agenti IA spiega tutto con diagrammi ed esempi.
Perché il contesto è importante nei modelli di IA
Per i moderni sistemi di IA, il contesto è fondamentale. Il contesto consente ai modelli di IA generativa di interpretare le intenzioni dell'utente, chiarire gli input e fornire risultati accurati, pertinenti e attuabili. Senza di esso, i modelli generano allucinazioni, fraintendono i prompt e producono output inaffidabili.
Nel mondo reale, il contesto proviene da diverse fonti: registrazioni CRM, cronologie Git, log di chat, output API e altro ancora.
Prima dell'MCP, integrare questi dati nei flussi di lavoro dell'IA significava scrivere connettori personalizzati per ogni sistema [un approccio frammentato, soggetto a errori e non scalabile].
MCP risolve questo problema consentendo ai modelli di IA di accedere alle informazioni contestuali in modo strutturato e leggibile dal computer, che si tratti della cronologia degli input dell'utente, di frammenti di codice, di dati aziendali o di funzionalità degli strumenti.
Questo accesso standardizzato è fondamentale per il ragionamento agentico, consentendo agli agenti IA di pianificare e agire in modo intelligente con dati rilevanti in tempo reale.
Inoltre, quando la condivisione del contesto è efficace, le prestazioni dell'IA migliorano su tutta la linea:
- Risposte più pertinenti in termini di linguaggio, codice e attività multimodali
- Meno allucinazioni ed errori, grazie al grounding dei dati in tempo reale
- migliore memoria e flusso* nelle conversazioni lunghe o nelle attività complesse
- Integrazione semplificata con gli strumenti, con agenti in grado di riutilizzare dati e azioni attraverso interfacce standard
Ecco un esempio di come ClickUp AI risolve questo divario di contesto, senza che tu debba occuparti di complessi flussi di lavoro MCP o codice. Ci pensiamo noi!
💡 Suggerimento professionale: per approfondire l'argomento, scopri come utilizzare gli agenti basati sulla conoscenza in /IA per recuperare e utilizzare dati dinamici.
Come funziona un protocollo di contesto del modello?
L'MCP segue un'architettura client-server, in cui le applicazioni di IA (client) richiedono strumenti, dati o azioni da sistemi esterni (server). Ecco una descrizione dettagliata di come funziona l'MCP nella pratica. ⚒️
🧩 Stabilire una connessione
Quando un'applicazione AI (come Claude o Cursor) si avvia, inizializza i client MCP che si connettono a uno o più server MCP. Questi eventi inviati dal server possono rappresentare qualsiasi cosa, da un'API meteo a strumenti interni come i sistemi CRM.
🧠 Curiosità: alcuni server MCP consentono agli agenti di leggere i saldi dei token, controllare gli NFT o persino trigger contratti intelligenti su oltre 30 reti blockchain.
👀 Scopri strumenti e funzionalità
Una volta in connessione, il client esegue il rilevamento delle capacità, chiedendo a ciascun server: Quali strumenti, risorse o prompt fornisci?
Il server risponde con un elenco delle sue capacità, che viene registrato e reso disponibile affinché il modello di IA lo utilizzi quando necessario.
📮 ClickUp Insight: il 13% dei partecipanti al nostro sondaggio desidera utilizzare l'IA per prendere decisioni difficili e risolvere problemi complessi. Tuttavia, solo il 28% dichiara di utilizzare regolarmente l'IA nel lavoro.
Una possibile ragione: problemi di sicurezza! Gli utenti potrebbero non voler condividere dati sensibili relativi al processo decisionale con un'IA esterna. ClickUp risolve questo problema portando la risoluzione dei problemi basata sull'IA direttamente nel tuo spazio di lavoro sicuro. Dagli standard SOC 2 agli standard ISO, ClickUp è conforme ai più elevati standard di sicurezza dei dati e ti aiuta a utilizzare in modo sicuro la tecnologia di IA generativa in tutto il tuo spazio di lavoro.
🧠 Identificare la necessità di un contesto esterno
Quando un utente fornisce un input (ad esempio, Che tempo fa a Chicago?), il modello di IA analizza la richiesta e si rende conto che richiede dati esterni in tempo reale non disponibili nel suo set di addestramento.
Il modello seleziona uno strumento adeguato tra le funzionalità MCP disponibili, come un servizio meteorologico, e il client prepara una richiesta per quel server.
🔍 Lo sapevate? L'MCP si ispira al Language Server Protocol (LSP), estendendo il concetto ai flussi di lavoro autonomi dell'IA. Questo approccio consente agli agenti IA di individuare e concatenare dinamicamente gli strumenti, promuovendo la flessibilità e la scalabilità negli ambienti di sviluppo dei sistemi IA.
✅ Esecuzione e gestione delle risposte
Il client invia una richiesta al server MCP, specificando:
- Lo strumento da invocare
- Parametri (ad es. posizione, data)
Il server MCP elabora la richiesta, esegue l'azione richiesta (come recuperare le informazioni meteo) e restituisce il risultato in un formato leggibile dal computer. Il client AI integra queste informazioni restituite.
Il modello genera quindi una risposta basata sia sui nuovi dati che sul prompt originale.
Recupera le informazioni dal tuo spazio di lavoro utilizzando ClickUp Brain
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Grazie alla profonda integrazione con l'area di lavoro, alla conversione da voce a testo per una produttività a mani libere e alle risposte altamente pertinenti e specifiche per ogni ruolo, Brain MAX offre il controllo, l'automazione e l'intelligenza che ci si aspetta da una soluzione personalizzata, senza alcuna configurazione o manutenzione. È tutto ciò che serve per gestire, automatizzare e accelerare il lavoro, direttamente dal desktop!
Sfide comuni nella gestione del contesto nell'IA
La gestione del contesto nei sistemi /IA è fondamentale, ma tutt'altro che semplice.
La maggior parte dei modelli di IA, indipendentemente dall'architettura o dagli strumenti utilizzati, deve affrontare una serie di ostacoli comuni che rappresentano un limite alla loro capacità di ragionare in modo accurato e coerente. Questi ostacoli includono:
- I limiti dei token e le finestre di contesto brevi impongono un limite alla quantità di informazioni rilevanti che una/IA può prendere in considerazione contemporaneamente, portando spesso a risposte incomplete o superficiali
- le origini dati frammentate* rendono difficile raccogliere il contesto corretto, soprattutto quando le informazioni sono sparse tra database, app e formattare diversi
- La mancanza di memoria a lungo termine tra le sessioni costringe gli utenti a ripetere le informazioni, interrompendo la continuità nelle attività in più passaggi
- L'ambiguità nell'input dell'utente, specialmente nelle conversazioni a più turni, può confondere l'IA senza un chiaro contesto storico
- La latenza e i costi diventano un problema quando si recuperano dati di addestramento in tempo reale o contesti da sistemi esterni
- l'assenza di un metodo standard* per la condivisione o la manutenzione del contesto tra strumenti e team spesso porta a duplicazioni, incongruenze e collaborazione con limite
Questi problemi evidenziano la necessità di una gestione del contesto standardizzata ed efficiente, obiettivo che i protocolli MCP mirano a raggiungere.
🔍 Lo sapevi? Invece di inviare comandi direttamente, i moduli si abbonano ai flussi di dati rilevanti. Ciò significa che una gamba robotica potrebbe semplicemente ascoltare passivamente gli aggiornamenti sull'equilibrio e entrare in azione solo quando necessario.
Il protocollo Model Context Protocol in azione
L'MCP semplifica l'integrazione di diverse fonti di informazioni, garantendo che la /IA offra risposte precise e contestualmente appropriate.
Di seguito sono riportati alcuni esempi pratici che dimostrano come l'MCP può essere applicato in diversi scenari. 👇
1. Copiloti basati sull'IA
Una delle applicazioni più diffuse dei copiloti IA è GitHub Copilot, un assistente IA che aiuta gli sviluppatori a scrivere e debuggare il codice.
Quando uno sviluppatore scrive una funzione, Copilot deve poter accedere a:
- Cronologia del codice: L'IA recupera il contesto del codice corrente per suggerire completamenti di codice pertinenti
- *librerie esterne: Copilot query le ultime versioni delle librerie o dei framework, assicurando che il codice sia compatibile con le versioni più recenti
- Dati in tempo reale: Se lo sviluppatore richiede un aggiornamento su una convenzione di codifica o una pratica di gestione degli errori, Copilot recupera la documentazione più recente
🧠 Curiosità: MCP Guardian agisce come un buttafuori per l'uso degli strumenti di IA. Controlla le identità, attiva il blocco per le richieste sospette e registra tutto. Perché l'accesso aperto agli strumenti = caos nella sicurezza.
2. Assistenti virtuali
Gli assistenti virtuali come Google Assistant o Amazon Alexa si basano sul contesto per fornire risposte significative. Esempio:
- Conversazioni precedenti: Google Assistant ricorda le query precedenti, come le tue preferenze di viaggio, e adatta le sue risposte di conseguenza quando chiedi informazioni sulle opzioni di volo o sulle prenotazioni alberghiere
- Strumenti esterni: Query API di terze parti (ad es. aggregatori di voli come Skyscanner) per ottenere informazioni in tempo reale sui voli disponibili
📖 Leggi anche: Come utilizzare il Chain of Thought Prompting (con esempi)
3. Sistemi di gestione delle conoscenze
Gli strumenti di gestione dei dati basati sull'IA, come IBM Watson, aiutano le organizzazioni a recuperare informazioni critiche da enormi database o repository di documenti:
- Contesto di ricerca: IBM Watson utilizza modelli MCP per analizzare le query di ricerca precedenti e adeguare i risultati in base alle preferenze dell'utente e alle ricerche storiche
- Repository esterni: Watson può query repository esterni (ad esempio, basi di conoscenza, documenti di ricerca o documentazione aziendale) per recuperare le informazioni più accurate e pertinenti
- Raccomandazioni personalizzate: Sulla base delle interazioni dell'utente, Watson può suggerire documenti pertinenti, domande frequenti o materiale formativo su misura per il ruolo dell'utente o i progetti in corso
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🪄 Vantaggio di ClickUp: crea una base di conoscenze verificata e strutturata in ClickUp Documenti e rendila disponibile tramite ClickUp Knowledge Management come fonte di contesto per il tuo MCP Gateway. Migliora Documenti con contenuto e media ricchi per ottenere raccomandazioni AI precise e personalizzate da una fonte centralizzata.
4. Assistenza sanitaria
Nel spazio sanitario, piattaforme come Babylon Health forniscono consulenze virtuali ai pazienti. Questi sistemi di IA si basano fortemente sul contesto:
- anamnesi del paziente: *L'IA deve accedere alle cartelle cliniche, ai sintomi e alle precedenti visite del paziente per prendere decisioni informate
- Dati medici esterni: è in grado di recuperare dati medici in tempo reale (ad esempio, le ultime ricerche sui sintomi o sui trattamenti) per offrire consigli sanitari più accurati
- risposte dinamiche: *Se i sintomi del paziente evolvono, l'IA utilizza l'MCP per aggiornare la propria base di conoscenze e adeguare di conseguenza i suggerimenti terapeutici
🔍 Lo sapevi? La maggior parte degli MCP non è stata progettata tenendo conto della sicurezza, il che li rende vulnerabili in scenari in cui le simulazioni o i sistemi robotici sono collegati in rete.
Come implementare un protocollo di contesto del modello
L'implementazione di un protocollo di contesto del modello consente alla tua applicazione IA di interagire con strumenti, servizi e origini dati esterne in modo modulare e standardizzato.
Ecco una guida a passo per impostarlo. 📋
Passaggio n. 1: definire strumenti, risorse e gestori
Inizia decidendo quali strumenti e risorse offrirà il tuo server MCP:
- Gli strumenti sono azioni che il server può eseguire (ad esempio, richiamare un'API meteo, eseguire una query SQL)
- Le risorse sono dati statici o dinamici (ad es. documenti, file di configurazione, database)
- Per ogni strumento, definire: Schema di input (ad es. campi obbligatori come città, query, ecc.) Formato di output (ad es. JSON-RPC strutturato) Il metodo di raccolta dati appropriato per raccogliere gli input
- Schema di input (ad es. campi obbligatori come città, query, ecc.)
- Formato di output (ad es. JSON-RPC strutturato)
- Il metodo di raccolta dati appropriato per raccogliere gli input
- Schema di input (ad es. campi obbligatori come città, query, ecc.)
- Formato di output (ad es. JSON-RPC strutturato)
- Il metodo di raccolta dati appropriato per raccogliere gli input
Quindi implementa gli handler. Si tratta di funzioni che elaborano le richieste di strumenti in arrivo dal client:
- Convalida gli input per assicurarti che seguano il formattare previsto
- Esegui la logica di base (ad es. recuperare i dati da un'API, elaborare i dati)
- Formattare e restituire i risultati affinché il client possa utilizzarli
📌 Esempio: uno strumento di riepilogare-documenti potrebbe convalidare il tipo di file di input (ad esempio PDF o DOCX), estrarre il testo utilizzando un parser di file, passare il contenuto attraverso un modello o un servizio di riepilogare/riassumere e restituire un riepilogo conciso insieme agli argomenti chiave.
💡 Suggerimento professionale: Configura listener di eventi che trigger strumenti specifici quando si verificano determinate azioni, come l'invio di input da parte di un utente o l'aggiornamento di un database. Non è necessario mantenere gli strumenti in esecuzione in background quando non sta succedendo nulla.
Passaggio n. 2: crea o configura il server MCP
Utilizza un framework come FastAPI, Flask o Express per esporre i tuoi strumenti e le tue risorse come endpoint HTTP o servizi WebSocket.
È importante:
- Segui una struttura di endpoint coerente per tutti gli strumenti (ad es. /invoke/riepilogare-document)
- Restituisci risposte JSON con una struttura prevedibile in modo che i client possano utilizzarle facilmente
- Raggruppa le funzionalità sotto un endpoint /capabilities in modo che i client possano scoprire gli strumenti disponibili
💡 Suggerimento professionale: Trattate il contesto come un codice. Ogni volta che modificate la sua struttura, create una nuova versione. Utilizzate timestamp o commit hash in modo da poter tornare indietro senza confusione.
Passaggio 3: configurare il client MCP
Il client MCP fa parte del tuo sistema di IA (ad esempio Claude, Cursor o un agente personalizzato) che comunica con il tuo server.
All'avvio, il client si connette al server MCP e recupera le funzionalità disponibili (strumenti/risorse) tramite l'endpoint /capabilities. Quindi, registra questi strumenti per uso interno, in modo che il modello possa decidere quale strumento richiamare durante una sessione.
💡 Suggerimento professionale: Inserisci metadati invisibili nel contesto, come i punteggi di affidabilità degli strumenti o i timestamp. Gli strumenti possono utilizzarli per prendere decisioni più intelligenti, ad esempio ignorando i dati obsoleti o potenziando i risultati provenienti da fonti altamente affidabili.
Passaggio n. 4: eseguire un test con un client compatibile con MCP
Prima di andare in produzione, prova il tuo server MCP remoto con un client IA reale:
- Utilizza uno strumento come Claude Desktop, che supporta MCP fin da subito
- Prova alcuni casi d'uso tipici (ad esempio, chiedere a Claude il meteo di oggi) per verificare che: Gli input siano convalidati correttamente Lo strumento corretto sia richiamato Le risposte siano restituite nel formattare corretto
- Gli input vengono convalidati correttamente
- Viene richiamato lo strumento corretto
- Le risposte vengono restituite nel formattare corretto
- Gli input vengono convalidati correttamente
- Viene richiamato lo strumento corretto
- Le risposte vengono restituite nel formattare corretto
Ciò contribuisce a garantire una perfetta integrazione con gli strumenti aziendali e previene errori di runtime nella produzione.
Passaggio n. 5: aggiungi sicurezza, autorizzazioni e osservabilità
Per proteggere strumenti o dati sensibili:
- Applicare prompt di autorizzazione prima di accedere a strumenti critici o risorse personali
- Aggiungi registrazione, monitoraggio e limite di frequenza per il monitoraggio dell'utilizzo e l'individuazione di anomalie
- Utilizza gli ambiti o i ruoli utente per limitare quali strumenti possono essere utilizzati da chi
- Crea un livello di memoria o di stato per archiviare i risultati precedenti e mantenere la continuità
- Esegui test sotto carico e monitora le metriche delle prestazioni (latenza, tasso di esito positivo, ecc.)
In questo modo, potrai creare sistemi di IA potenti e flessibili che scalano l'accesso al contesto in modo pulito senza il sovraccarico di dover scrivere integrazioni personalizzate per ogni strumento o caso d'uso.
Limiti dei modelli MCP
Sebbene i protocolli di contesto del modello risolvano le sfide chiave relative alla condivisione del contesto, presentano alcuni compromessi:
- Dipendenza dagli strumenti: MCP richiede server e strumenti compatibili. I sistemi legacy e le API non standard sono difficili da integrare
- Complessità di configurazione: la configurazione iniziale, la definizione degli strumenti e la scrittura degli handler richiedono un lavoro richiesto tecnico, comportando una curva di apprendimento per i nuovi team
- Overhead di latenza: Ogni chiamata esterna introduce ritardi nella risposta, specialmente quando si concatenano più strumenti
- problemi di sicurezza:* l'esposizione di strumenti e origini dati aumenta la superficie di attacco. I controlli di accesso dettagliati e la registrazione degli audit rimangono immaturi
- coordinamento multi-server con limite: *l'integrazione del contesto tra i server non è perfetta, il che porta a risultati frammentati o incoerenti
In che modo ClickUp AI funge da alternativa ai protocolli di contesto del modello
I protocolli di contesto del modello forniscono un modo strutturato per i sistemi di IA di recuperare il contesto esterno attraverso chiamate standardizzate. Tuttavia, la creazione e la manutenzione di questi sistemi può essere complessa, specialmente in team collaborativi.
ClickUp adotta un approccio diverso. Integra il contesto direttamente nel tuo spazio di lavoro, dove avviene effettivamente il lavoro. Questo rende ClickUp un livello di potenziamento e un sistema agentico profondamente integrato e ottimizzato per i team.
Cerchiamo di capire meglio. 📝
Creare memoria nell'area di lavoro
Il cuore delle funzionalità di IA di ClickUp è ClickUp Brain, un motore sensibile al contesto che funge da sistema di memoria integrato.
A differenza dei tradizionali MCP che si basano su una cronologia di prompt superficiale o su database esterni, Brain comprende la struttura del tuo spazio di lavoro e ricorda le informazioni critiche relative a attività, commenti, Sequenza e documenti. È in grado di:
- Identifica i colli di bottiglia sulla base dei ritardi storici e dei fattori di blocco
- Rispondi a query specifiche relative al ruolo, come "Chi ne è il proprietario?" o "È stato sottoposto a controllo qualità?"
- Trasforma le note delle riunioni in attività strutturate, da completare con incarichi e scadenze
📌 Esempio: chiedi a Brain di "riepilogare/riassumere i progressi delle campagne di marketing del secondo trimestre" e ti fornirà riferimenti alle attività, agli stati e ai commenti correlati in tutti i progetti.
Automazione delle risposte, dell'assegnazione delle attività e delle azioni
Mentre le implementazioni MCP richiedono una continua messa a punto del modello, ClickUp, in quanto software di automazione delle attività, riunisce il processo decisionale e l'esecuzione nello stesso sistema.
Con ClickUp Automazioni, puoi trigger azioni basate su eventi, condizioni e logica senza scrivere una sola riga di codice. Puoi anche utilizzare ClickUp Brain per creare automazioni personalizzate per l'inserimento delle voci con linguaggio naturale, semplificando la creazione di flussi di lavoro personalizzati.
Sfrutta ClickUp Brain per creare trigger personalizzati con ClickUp Automazioni
📌 Esempio: sposta le attività in in corso quando lo stato cambia, assegna il team leader quando viene contrassegnato come Priorità alta e avvisa il titolare del progetto se viene superata la data di scadenza.
📖 Leggi anche: Guida alle automazioni in ClickUp (con esempi di casi d'uso)
Basati su queste fondamenta, gli agenti ClickUp Autopilot introducono un nuovo livello di autonomia intelligente. Questi agenti basati sull'IA operano su:
- Trigger (ad es. aggiornamenti delle attività, menzioni nella chat)
- Condizioni (ad es. il messaggio include urgente)
- Azioni (ad es. riepilogare un thread, assegnare un'attività, inviare una notifica)
- Strumenti (ad es. pubblicare nei canali, aggiornare i campi)
- Conoscenza (ad es. documenti interni, attività, moduli, e cronologia chat)
Trasformare le informazioni in un contesto utilizzabile
ClickUp, in qualità di agente AI, utilizza i dati esistenti del tuo spazio di lavoro per agire in modo più intelligente senza necessità di configurazione. Ecco come puoi trasformare tutte le informazioni del tuo spazio di lavoro in un contesto pronto all'azione:
- *attività e sottoattività: assegna follow-up, genera riepiloghi o modifica le priorità all'interno di attività di ClickUp. L'IA attinge direttamente da assegnatari, data di scadenza e commenti
- *documenti e wiki: chiedi all'IA di fare riferimento alle conoscenze del team, riepilogare la documentazione o estrarre i punti chiave durante il piano utilizzando Documenti
- Campi personalizzati: utilizza i tuoi tag, categorie o punteggi per personalizzare le risposte. L'IA interpreta i tuoi metadati per adattare i risultati al linguaggio del tuo team
- *commenti e Chattare: continua le conversazioni tra i thread o genera azioni basate sulle discussioni
Guarda qui i campi personalizzati con l'IA in azione. 👇🏼
Il futuro dei protocolli di contesto del modello
Man mano che l'IA continua a passare dai chatbot statici a sistemi dinamici multi-agente, il ruolo degli MCP diventerà sempre più centrale. Supportati da grandi nomi come OpenAI e Anthropic, gli MCP promettono l'interoperabilità tra sistemi complessi.
Ma questa promessa solleva grandi interrogativi. 🙋
Per cominciare, la maggior parte delle implementazioni MCP odierne sono di livello demo, utilizzano un trasporto studio di base, non supportano HTTP e non offrono autenticazione o autorizzazione integrate. Questo è un ostacolo insormontabile per l'adozione da parte delle aziende. I casi d'uso reali richiedono sicurezza, osservabilità, affidabilità e scalabilità flessibile.
Per colmare questa lacuna, è emerso il concetto di MCP Mesh. Esso applica modelli di service mesh collaudati (come quelli utilizzati nei microservizi) all'infrastruttura MCP. MCP Mesh contribuisce anche alla sicurezza dell'accesso, della comunicazione, della gestione del traffico, della resilienza e della scoperta su più server distribuiti.
Allo stesso tempo, piattaforme basate sull'intelligenza artificiale come ClickUp dimostrano che i modelli contestuali profondamente integrati nelle app possono offrire un'alternativa più pratica in ambienti incentrati sul team.
In futuro, potremmo assistere alla diffusione di architetture ibride, che apriranno la strada ad agenti IA consapevoli e capaci di agire.
Scambia protocolli per la produttività con ClickUp
Il protocollo Model Context Protocol standardizza il modo in cui /IA può accedere ai sistemi esterni, ma richiede una configurazione tecnica complessa.
Sebbene potente, l'MCP richiede una configurazione tecnica che aumenta i tempi di sviluppo, i costi e le difficoltà di manutenzione continua.
ClickUp offre un'alternativa pratica con ClickUp Brain e Automazioni integrati direttamente nel tuo spazio di lavoro.
Comprende automaticamente il contesto delle attività, i dati del progetto e le intenzioni degli utenti. Questo rende ClickUp una soluzione low-code ideale per i team che desiderano un'intelligenza artificiale scalabile e sensibile al contesto senza costi di ingegneria.