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Il prossimo passo nell'automazione dell'intelligenza artificiale: Model Context Protocol (MCP)
Scopri le basi del Model Context Protocol MCP, come funziona nei sistemi di intelligenza artificiale e perché gli sviluppatori lo utilizzano per collegare i modelli con strumenti e dati in tempo reale.
Diversi tipi di modelli di intelligenza artificiale, dai modelli linguistici di grandi dimensioni ai sistemi di visione artificiale, sono in grado di supportare un'ampia gamma di attività, tra cui la generazione di testi, l'analisi di immagini, l'individuazione di schemi e la formulazione di previsioni. Tuttavia, il collegamento di questi modelli ai sistemi informatici del mondo reale in modo uniforme e scalabile ha richiesto in genere complessi sforzi di integrazione.
Sebbene un modello possa funzionare bene da solo, la sua implementazione in ambienti pratici richiede spesso l'accesso a strumenti esterni, dati reali o un contesto specifico del dominio. Mettere insieme questi elementi di solito comporta codice personalizzato, configurazione manuale e riutilizzabilità limitata.
Recentemente, il concetto di Model Context Protocol (MCP) si è imposto all'attenzione della comunità dell'intelligenza artificiale. L'MCP è uno standard aperto che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di scambiare informazioni con strumenti, file e database utilizzando un formato strutturato e condiviso. Invece di creare integrazioni per ogni caso d'uso, gli sviluppatori possono utilizzare l'MCP per semplificare il modo in cui i modelli accedono e interagiscono con il contesto di cui hanno bisogno.
Puoi pensare a MCP come a un adattatore universale. Proprio come un adattatore da viaggio permette ai tuoi dispositivi di collegarsi a diverse prese di corrente in tutto il mondo, l'MCP consente ai modelli di intelligenza artificiale di collegarsi a diversi sistemi, strumenti e fonti di dati senza dover ricorrere a una configurazione personalizzata per ciascuno di essi.
In questo articolo analizzeremo più da vicino cos'è l'MCP, come funziona e il ruolo che svolge nel rendere l'IA più efficace nelle applicazioni reali. Esploreremo anche alcuni esempi reali di utilizzo dell'MCP.
Cos'è il Model Context Protocol?
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic, un'azienda di sicurezza e ricerca sull'intelligenza artificiale nota per la creazione di modelli linguistici avanzati. Offre ai modelli di intelligenza artificiale un modo chiaro per connettersi a strumenti, file o database.
La maggior parte degli assistenti AI oggi si affida a grandi modelli linguistici per rispondere alle domande o completare i compiti. Tuttavia, questi modelli hanno spesso bisogno di dati aggiuntivi per rispondere bene. Senza un sistema condiviso, ogni connessione deve essere costruita da zero.
Ad esempio, un chatbot progettato per aiutare l'assistenza informatica potrebbe aver bisogno di attingere informazioni dal sistema di ticketing interno di un'azienda. Senza MCP, questo richiederebbe un'integrazione personalizzata, rendendo la configurazione lunga e difficile da mantenere.
L'MCP risolve questo problema fungendo da porta comune per tutti gli strumenti e i modelli. Non appartiene a nessuna azienda o modello, ma è un nuovo concetto di connessione dei sistemi di intelligenza artificiale con dati e servizi esterni.
Figura 1. MCP è come una porta comune per tutti gli strumenti e i modelli.
Qualsiasi sviluppatore può utilizzare MCP per creare assistenti che lavorino con le informazioni in tempo reale. Questo riduce i tempi di configurazione ed evita la confusione quando si passa da uno strumento all'altro o da una piattaforma all'altra.
L'origine e l'adozione del Model Context Protocol
Anthropic ha introdotto l'idea del Model Context Protocol (MCP) nel novembre 2024. È nato come progetto open-source per migliorare il modo in cui i modelli linguistici interagiscono con gli strumenti e i dati.
Da allora, MCP ha guadagnato molta attenzione. È iniziato con la creazione da parte degli sviluppatori di strumenti interni per la ricerca di documenti e l'assistenza al codice. Questo interesse iniziale è cresciuto rapidamente e le aziende più grandi hanno iniziato a utilizzare MCP nei loro sistemi di produzione.
Figura 2. MCP vs. integrazione tradizionale dell'IA.
All'inizio del 2025, il supporto per MCP ha iniziato a diffondersi nell'industria tecnologica. OpenAI e Google DeepMind, due importanti laboratori di ricerca sull'intelligenza artificiale, hanno annunciato che i loro sistemi funzioneranno con il protocollo.
Nello stesso periodo, Microsoft ha rilasciato strumenti per aiutare gli sviluppatori a utilizzare più facilmente MCP, tra cui il supporto per i suoi prodotti popolari come Copilot Studio, che aiuta le aziende a costruire assistenti AI, e Visual Studio Code, un editor di codice molto utilizzato.
Componenti chiave del Model Context Protocol
Il cuore dell'MCP è costituito da tre parti principali: client, server e un insieme di regole condivise chiamato protocollo. Immagina una conversazione tra due parti: una che chiede informazioni e l'altra che le fornisce.
In questa configurazione, il sistema di intelligenza artificiale svolge il ruolo di cliente. Quando ha bisogno di qualcosa, come un file, una voce di database o uno strumento per eseguire un'azione, invia una richiesta. Dall'altra parte, il server riceve la richiesta, prende le informazioni necessarie dal posto giusto e le rimanda in un modo che l'IA può comprendere.
Questa struttura significa che gli sviluppatori non devono creare una connessione personalizzata ogni volta che vogliono che un modello di intelligenza artificiale funzioni con un nuovo strumento o fonte di dati. MCP aiuta a standardizzare il processo, rendendo tutto più veloce, semplice e affidabile.
Una panoramica su come funziona l'MCP
Ecco un esempio di come MCP collega un assistente AI con dati o strumenti esterni:
L'assistente controlla ciò che sa: quando un utente chiede qualcosa, l'assistente controlla innanzitutto se ha già la risposta. In caso contrario, decide di chiedere aiuto a un altro sistema.
Crea una richiesta: Agendo come un client MCP, l'assistente crea una richiesta. Questa include i dati di cui ha bisogno e perché.
La richiesta raggiunge il server: La richiesta viene inviata a un server collegato a uno strumento, un'applicazione o un database. Il server può comprendere e gestire la richiesta utilizzando le regole di MCP.
Il server svolge il lavoro: Potrebbe cercare i dati, eseguire una query, aggiornare un file o eseguire un'altra azione nello strumento collegato, qualunque sia la richiesta dell'assistente.
Il server risponde: I dati vengono confezionati in formato MCP e rispediti all'assistente. Questo aiuta il modello a comprenderli subito.
L'assistente risponde: Con il contesto aggiornato, l'assistente utilizza le nuove informazioni per completare la risposta. L'utente riceve una risposta accurata, pertinente e basata su dati in tempo reale.
Figura 3. Come funziona l'MCP nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
Esplorare le applicazioni reali di MCP
Oggi l'MCP viene già utilizzato in una serie di strumenti e piattaforme che si basano sul contesto in tempo reale. Ecco alcuni esempi di come le aziende utilizzano il protocollo per collegare i modelli linguistici con i sistemi in tempo reale e i dati strutturati:
Sviluppo software: Gli assistenti di codifica sono più utili quando sanno su cosa stai lavorando. Strumenti come Zed (un editor di codice veloce e collaborativo) e Replit (una piattaforma online per la scrittura e l'esecuzione di codice) utilizzano MCP in modo che gli assistenti possano leggere i file aperti e seguire le tue modifiche mentre scrivi.
Assistenti aziendali: Molte aziende utilizzano strumenti interni come wiki, help desk o sistemi di Customer Relationship Management (CRM). Aziende come Apollo (una piattaforma per i team di vendita) utilizzano MCP per consentire ai loro assistenti di trovare informazioni in tutti questi sistemi, senza costringere gli utenti a passare da un'applicazione all'altra.
Agenti multi-strumento: Alcune attività si estendono su più sistemi. Con MCP, gli assistenti possono cercare documenti e inviare aggiornamenti o messaggi senza problemi.
Assistenti desktop: Gli assistenti che vengono eseguiti sul tuo computer a volte hanno bisogno di accedere ai file locali. L'applicazione desktop Claude, realizzata da Anthropic come parte della sua famiglia di assistenti AI, utilizza MCP per gestire queste richieste in modo sicuro, mantenendo i tuoi dati sul dispositivo anziché inviarli al cloud.
Figura 4. Un esempio di come MCP gestisce i dati su più sistemi.
Utilizzo di MCP per le applicazioni di computer vision
Diamo poi un'occhiata più da vicino a una branca dell'IA in cui l'MCP sta appena iniziando a emergere: la computer vision.
Mentre i modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11 sono ottimi per identificare schemi e oggetti nelle immagini, le loro intuizioni possono diventare ancora più efficaci se combinate con il giusto contesto.
Nelle applicazioni reali, soprattutto nel settore sanitario, l'aggiunta di un contesto come la storia del paziente, i risultati di laboratorio o le note cliniche può migliorare significativamente l'utilità delle previsioni del modello, portando a risultati più informati e significativi.
È qui che entra in gioco il Model Context Protocol (MCP). Sebbene non sia ancora molto diffuso e sia ancora un approccio in via di sviluppo che viene esplorato da ricercatori e ingegneri, mostra un grande potenziale.
Migliorare l'imaging medico con l'AI e l'MCP consapevoli del contesto
Ad esempio, nella diagnosi della retinopatia diabetica, una condizione che può causare la perdita della vista nelle persone affette da diabete, un assistente AI può utilizzare MCP per coordinare più strumenti specializzati. Potrebbe iniziare recuperando le cartelle cliniche dei pazienti da un database e valutando il rischio di diabete con un modello predittivo.
Poi, un modello di visione computerizzata analizza le immagini della retina alla ricerca di segni di danno, come emorragie o gonfiori, che indicano la presenza o la gravità della retinopatia. Infine, l'assistente può cercare gli studi clinici pertinenti in base al profilo del paziente.
MCP permette a tutti questi strumenti di comunicare attraverso un protocollo condiviso, consentendo all'assistente di riunire l'analisi delle immagini e i dati strutturati in un unico flusso di lavoro senza soluzione di continuità.
Figura 5. Un'immagine della retina elaborata da un assistente AI che utilizza MCP.
Ogni strumento è accessibile attraverso un server MCP, che consente all'assistente di inviare richieste strutturate e ricevere risposte standardizzate. Questo elimina la necessità di integrazioni personalizzate e consente all'assistente di combinare l'analisi delle immagini con i dati critici del paziente in un unico flusso di lavoro fluido ed efficiente. Sebbene l'MCP sia ancora una novità, ci sono già molte ricerche e lavori in corso volti a rendere possibili casi d'uso come questo.
Pro e contro del Model Context Protocol
Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti da MCP:
Comunicazione coerente e standardizzata: Il protocollo garantisce strutture di richiesta/risposta uniformi, rendendo più gestibile il debug e il logging.
Miglioramento della modularità: I sistemi diventano più modulari, consentendo ai diversi componenti (modelli, strumenti, database) di evolversi in modo indipendente.
Facilita l'autonomia nell'IA agenziale:gli agenti di IA possono ragionare e agire su più strumenti senza flussi di lavoro definiti dall'uomo, consentendo un comportamento più flessibile e autonomo.
D'altra parte, ci sono alcune limitazioni da tenere a mente quando si parla di MCP:
Complessità della configurazione iniziale: La configurazione di server e host conformi a MCP per i sistemi esistenti richiede uno sforzo ingegneristico e un potenziale ripensamento delle architetture attuali.
Sovraccarico di prestazioni: L'aggiunta di un livello di protocollo può introdurre una latenza, soprattutto se gli strumenti sono distribuiti o accessibili in rete.
Curva di apprendimento: I team di sviluppo devono capire l'architettura MCP (host, client, server) e come progettarla, il che può rallentare l'adozione.
Punti di forza
I modelli di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più efficienti, ma si basano ancora sull'accesso ai dati giusti. Il Model Context Protocol (MCP) offre agli sviluppatori un modo coerente e standardizzato per stabilire queste connessioni. Invece di costruire ogni integrazione da zero, i team possono seguire un formato condiviso che funziona con strumenti e sistemi diversi.
Con l'aumento dell'adozione, l'MCP ha il potenziale per diventare una parte standard del modo in cui gli assistenti AI vengono progettati e implementati. Aiuta a semplificare la configurazione, a migliorare il flusso di dati e a dare struttura alle interazioni con i modelli del mondo reale.
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