13 maggio 2025
Scoprite 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 modelli e la formulazione di previsioni. Tuttavia, collegare questi modelli ai sistemi informatici del mondo reale in modo continuo 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. L'unione di questi elementi comporta solitamente codice personalizzato, configurazione manuale e riutilizzabilità limitata.
Recentemente, il concetto di Model Context Protocol (MCP) si è imposto all'attenzione della comunità dell'IA. 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 usare l'MCP per semplificare il modo in cui i modelli accedono e interagiscono con il contesto di cui hanno bisogno.
Si può pensare a MCP come a un adattatore universale. Proprio come un adattatore da viaggio permette ai vostri 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 bisogno di 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.
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic, un'azienda di sicurezza e ricerca sull'intelligenza artificiale nota per la costruzione 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 IT potrebbe aver bisogno di estrarre informazioni dal sistema di ticketing interno di un'azienda. Senza MCP, ciò 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.
Qualsiasi sviluppatore può utilizzare MCP per creare assistenti che lavorano con informazioni reali. Questo riduce i tempi di configurazione ed evita la confusione quando si passa da uno strumento all'altro o da una piattaforma all'altra.
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 gli sviluppatori che costruivano strumenti interni per la ricerca di documenti e l'assistenza al codice. L'interesse iniziale è cresciuto rapidamente e le aziende più grandi hanno iniziato a utilizzare MCP nei loro sistemi di produzione.
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, compreso 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 ampiamente utilizzato.
Il cuore di MCP è costituito da tre parti principali: client, server e un insieme di regole condivise chiamato protocollo. Pensate a 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 capire.
Questa struttura consente agli sviluppatori di non dover 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.
Ecco un esempio di come MCP collega un assistente AI a dati o strumenti esterni:
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:
Diamo poi un'occhiata più da vicino a un ramo dell'IA in cui l'MCP sta appena iniziando a emergere: la computer vision.
Sebbene i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 siano ottimi per identificare schemi e oggetti nelle immagini, le loro intuizioni possono diventare ancora più efficaci quando vengono combinate con il giusto contesto.
Nelle applicazioni reali, soprattutto in ambito sanitario, l'aggiunta di un contesto come l'anamnesi 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.
Per 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.
Quindi, 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 studi clinici pertinenti in base al profilo del paziente.
MCP consente a tutti questi strumenti di comunicare attraverso un protocollo condiviso, permettendo all'assistente di riunire l'analisi delle immagini e i dati strutturati in un unico flusso di lavoro senza soluzione di continuità.
Ogni strumento è accessibile attraverso un server MCP, che consente all'assistente di inviare richieste strutturate e ricevere risposte standardizzate. Ciò 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 nuovo, ci sono già molte ricerche e lavori in corso volti a rendere praticamente possibili casi d'uso come questo.
Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti da MCP:
D'altra parte, ecco alcune limitazioni da tenere presenti quando si parla di MCP:
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 distribuiti. Aiuta a semplificare la configurazione, a migliorare il flusso dei dati e a dare struttura alle interazioni con i modelli del mondo reale.
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