Che cos'è MCP? Spiegazione del Model Context Protocol [in termini semplici]

Che cos'è MCP?

MCP, o Model Context Protocol, è uno standard open source che consente a qualsiasi modello di IA conforme di richiedere dati, funzioni o prompt da qualsiasi server conforme tramite un'interfaccia di condivisione JSON-RPC 2.0

Standardizzando il modo in cui gli strumenti descrivono le loro capacità, MCP sostituisce i connettori personalizzati monouso, riducendo le integrazioni da una complessità esponenziale (N×M) a un lavoro richiesto lineare (N+M).

Anthropic ha annunciato MCP nel novembre 2024 come soluzione per abbattere i silos di informazioni che isolano i modelli di IA dai dati del mondo reale.

Invece di creare connettori separati per ogni combinazione di modello e strumento, gli sviluppatori ora creano un unico server MCP che lavora con Claude, GPT o qualsiasi altro sistema di IA compatibile.

VentureBeat lo ha paragonato a una "porta USB-C per l'IA", che consente ai modelli di queryare i database e interagire con i CRM senza connettori personalizzati.

Punti chiave

Perché MCP è importante per l'efficienza degli agenti

MCP trasforma l'IA da processori linguistici isolati in agenti sensibili al contesto che forniscono informazioni accurate e in tempo reale senza allucinazioni.

Il protocollo affronta un limite fondamentale dei sistemi di IA attuali: i modelli eccellono nel ragionamento, ma hanno difficoltà ad accedere ai dati in tempo reale.

Prima di MCP, la connessione di un assistente IA a Slack, GitHub e al database clienti della tua azienda richiedeva tre integrazioni separate, ciascuna con autenticazione, gestione degli errori e costi di manutenzione diversi.

Le organizzazioni reali segnalano notevoli aumenti di efficienza. L'agente Goose di Blocco mostra migliaia di dipendenti che risparmiano dal 50 al 75% del loro tempo nelle attività comuni, con alcuni processi che passano da giorni a ore.

La differenza chiave è l'accuratezza contestuale. Quando gli agenti di IA accedono ai dati in tempo reale tramite server MCP standardizzati, forniscono risposte specifiche anziché suggerimenti generici, riducendo il continuo scambio di comunicazioni che in genere rallenta i flussi di lavoro collaborativi.

Usufruire dei vantaggi e dei miglioramenti delle prestazioni offerti da MCP

MCP offre miglioramenti misurabili in tre aree critiche che influiscono direttamente sulla produttività e sulla precisione:

1. Miglioramento della precisione

Fornendo ai modelli un contesto in tempo reale, MCP riduce le allucinazioni ed elimina le congetture che portano a risposte generiche. Quando un agente IA può query il tuo database clienti effettivo invece di basarsi sui dati di addestramento, fornisce informazioni specifiche anziché raccomandazioni generiche.

2. Velocità di sviluppo

Monte Carlo Data riferisce che l'implementazione di MCP riduce il lavoro di integrazione e manutenzione, accelerando al contempo i cicli di implementazione. Invece di creare connettori personalizzati per ogni provider di IA, i team creano un unico server MCP che funziona in modo universale.

3. Efficienza operativa

La risposta agli incidenti di blocco dimostra questo impatto. Gli ingegneri possono ora cercare set di dati, tracciare la provenienza, estrarre dati sugli incidenti e contattare i titolari dei servizi tramite query in linguaggio naturale, riducendo i tempi di risoluzione da ore a minuti.

L'effetto combinato trasforma sia la velocità di sviluppo che l'esperienza dell'utente finale, creando le basi per flussi di lavoro di IA più sofisticati.

L'architettura generale di MCP

MCP opera su un modello host-client-server semplice, in cui le applicazioni IA (host) si connettono ai server MCP attraverso un'interfaccia client standardizzata. Questa architettura consente una funzionalità plug-and-play che elimina il vincolo al fornitore.

Il protocollo definisce tre funzionalità principali:

Il server MCP di DataHub illustra questa architettura nella pratica, unificando i metadati su oltre 50 piattaforme e fornendo un contesto live per gli agenti di IA.

Il server espone la ricerca di entità, la traversata di lignaggio e l'associazione di query come strumenti standardizzati, consentendo a qualsiasi modello di IA conforme di individuare e interagire con i flussi di lavoro di governance dei dati.

Casi d'uso efficaci di MCP e loro impatto

La versatilità di MCP abbraccia diversi settori e stack tecnici, dimostrando il suo valore al di là delle semplici integrazioni di produttività:

I casi d'uso nel settore manifatturiero evidenziano in particolare il potenziale di MCP al di là del software.

L'implementazione di Tulip crea la connessione tra gli agenti IA e lo stato delle macchine, i rapporti sui difetti e i programmi di produzione, consentendo query in linguaggio naturale come "riepiloga/riassume i problemi di qualità su tutte le linee questa settimana" che aggregano automaticamente i dati provenienti da più sistemi.

Prospettive future degli MCP

Nei prossimi 2-5 anni, MCP passerà da standard nascente a livello fondamentale per l'IA aziendale:

L'adozione di OpenAI nel marzo 2025 segna un più ampio slancio del settore. Gli analisti prevedono che i principali fornitori convergeranno su MCP come protocollo standard per le piattaforme agentiche, con strumenti di sicurezza potenziati e quadri normativi emergenti per affrontare le attuali vulnerabilità.

La roadmap di DataHub punta verso SDK ottimizzati per l'IA con input di tipo Pydantic e trasporto in streaming, mentre continua la ricerca sulla gestione dinamica del contesto per gestire cataloghi di strumenti più grandi senza compromettere le prestazioni del modello.

Domande frequenti

Pur basandosi sui concetti di chiamata di funzione, MCP standardizza la ricerca degli strumenti, lo scambio di metadati e la semantica di trasporto tra i vari fornitori. È più simile al Language Server Protocol per gli agenti di IA che all'API di un singolo provider.

La maggior parte degli sviluppatori è in grado di configurare server MCP di base utilizzando modelli esistenti di Replit o DataHub in poche ore. Il protocollo utilizza modelli JSON-RPC familiari ed esistono SDK completi per Python, TypeScript, Java e Rust.

Inizia con OAuth 2.1 per l'autorizzazione, implementa la conferma dell'utente per le operazioni distruttive e convalida tutte le descrizioni degli strumenti per le istruzioni nascoste. Prendi in considerazione soluzioni gateway che centralizzano l'autenticazione e la convalida del payload.

Claude Desktop di Anthropic, ChatGPT e i client API di OpenAI e varie implementazioni open source offrono supporto a MCP. Lo standard è progettato per garantire la compatibilità universale tra i provider conformi.