13 maggio 2025
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 computer vision, sono in grado di supportare un'ampia gamma di attività, tra cui la generazione di testo, l'analisi di immagini, il rilevamento di pattern e la formulazione di previsioni. Tuttavia, il collegamento di questi modelli a sistemi informatici del mondo reale in modo fluido e scalabile ha in genere richiesto complessi sforzi di integrazione.
Sebbene un modello possa funzionare bene da solo, la sua implementazione in ambienti pratici spesso richiede l'accesso a strumenti esterni, dati in tempo reale o contesto specifico del dominio. La combinazione di questi elementi di solito comporta codice personalizzato, configurazione manuale e riutilizzabilità limitata.
Recentemente, il concetto di Model Context Protocol (MCP) ha attirato l'attenzione nella community dell'AI. MCP è uno standard aperto che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di scambiare informazioni con strumenti, file e database utilizzando un formato condiviso e strutturato. Invece di creare integrazioni per ogni caso d'uso, gli sviluppatori possono utilizzare 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 consente ai tuoi dispositivi di collegarsi a diverse prese di corrente in tutto il mondo, MCP consente ai modelli di intelligenza artificiale di collegarsi a vari sistemi, strumenti e fonti di dati senza la necessità di una configurazione personalizzata per ciascuno.
In questo articolo, esamineremo più da vicino cos'è MCP, come funziona e il ruolo che svolge nel rendere l'AI più efficace nelle applicazioni del mondo reale. Esploreremo anche alcuni esempi reali di dove viene utilizzato MCP.
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic, una società di ricerca e sicurezza sull'IA nota per la creazione di modelli linguistici avanzati. Fornisce ai modelli di IA un modo chiaro per connettersi a strumenti, file o database.
La maggior parte degli assistenti IA oggi si affida a modelli linguistici di grandi dimensioni per rispondere a domande o completare attività. Tuttavia, questi modelli spesso necessitano di dati aggiuntivi per rispondere in modo efficace. Senza un sistema condiviso, ogni connessione deve essere creata da zero.
Ad esempio, un chatbot progettato per fornire 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.
MCP risolve questo problema fungendo da porta comune per tutti gli strumenti e i modelli. Non appartiene a una singola azienda o modello, ma è piuttosto un nuovo concetto di come i sistemi di IA possono connettersi con dati e servizi esterni.
Qualsiasi sviluppatore può utilizzare MCP per creare assistenti che lavorano con informazioni in tempo reale. Ciò riduce i tempi di configurazione ed evita confusione quando si passa da uno strumento o piattaforma all'altra.
Anthropic ha introdotto l'idea del Model Context Protocol (MCP) a novembre 2024. È iniziato come un progetto open-source per migliorare il modo in cui i modelli linguistici interagiscono con strumenti e dati.
Da allora, MCP ha attirato molta attenzione. Inizialmente, gli sviluppatori lo utilizzavano per creare strumenti interni per attività come la ricerca di documenti e l'assistenza alla scrittura di codice. Questo interesse iniziale è cresciuto rapidamente, con aziende più grandi che hanno iniziato a utilizzare MCP nei loro sistemi di produzione.
All'inizio del 2025, il supporto per MCP ha iniziato a diffondersi nel settore tecnologico. OpenAI e Google DeepMind, due importanti laboratori di ricerca sull'IA, hanno annunciato che i loro sistemi avrebbero funzionato con il protocollo.
Nello stesso periodo, Microsoft ha rilasciato strumenti per aiutare gli sviluppatori a utilizzare MCP più facilmente, incluso il supporto per i suoi prodotti più diffusi come Copilot Studio, che aiuta le aziende a creare assistenti IA, e Visual Studio Code, un editor di codice ampiamente utilizzato.
Al centro di MCP ci sono tre parti principali: client, server e un insieme condiviso di regole chiamato protocollo. Immaginate che sia come una conversazione tra due parti: una che chiede informazioni e l'altra che le fornisce.
In questa configurazione, il sistema di IA svolge il ruolo di client. 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 tale richiesta, preleva le informazioni necessarie dalla posizione corretta e le invia indietro in un modo che l'IA possa capire.
Questa struttura significa che gli sviluppatori non devono creare una connessione personalizzata ogni volta che vogliono che un modello di IA funzioni con un nuovo strumento o origine dati. MCP aiuta a standardizzare il processo, rendendo tutto più veloce, semplice e affidabile.
Ecco una descrizione di come MCP connette un assistente IA con dati o strumenti esterni:
Oggigiorno, MCP è già utilizzato in una varietà di strumenti e piattaforme che si basano sul contesto in tempo reale. Ecco alcuni esempi di come le aziende stanno utilizzando il protocollo per connettere modelli linguistici con sistemi live e dati strutturati:
Successivamente, esaminiamo più da vicino un ramo dell'IA in cui MCP sta appena iniziando a emergere: la computer vision.
Mentre i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 sono ottimi nell'identificare modelli e oggetti nelle immagini, le loro intuizioni possono diventare ancora più incisive se combinate con il contesto giusto.
Nelle applicazioni reali, specialmente nel settore sanitario, l'aggiunta di 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 ampiamente utilizzato ed è ancora un approccio in fase di sviluppo esplorato da ricercatori e ingegneri, mostra un grande potenziale.
Ad esempio, nella diagnosi della retinopatia diabetica, una condizione che può causare la perdita della vista nelle persone con 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 utilizzando un modello predittivo.
Quindi, un modello di computer vision analizza le immagini della retina per individuare segni di danno, come sanguinamento o gonfiore, 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, consentendo all'assistente di riunire l'analisi delle immagini e i dati strutturati in un unico flusso di lavoro continuo.
Si accede a ogni strumento tramite 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 flusso di lavoro fluido ed efficiente. Sebbene 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 a mente quando si tratta di MCP:
I modelli di IA stanno diventando sempre più capaci, ma si basano ancora sull'accesso ai dati giusti. Il Model Context Protocol (MCP) offre agli sviluppatori un modo coerente e standardizzato per stabilire tali connessioni. Invece di costruire ogni integrazione da zero, i team possono seguire un formato condiviso che funziona su diversi strumenti e sistemi.
Con la crescita dell'adozione, l'MCP ha il potenziale per diventare una parte standard di come vengono progettati e implementati gli assistenti AI. Aiuta a semplificare la configurazione, migliorare il flusso di dati e portare struttura alle interazioni del modello nel mondo reale.
Unisciti alla nostra community in crescita. Visita il nostro repository GitHub per saperne di più sull'IA ed esplora le nostre opzioni di licenza per iniziare con la Vision AI. Vuoi vedere come viene utilizzata nella vita reale? Scopri le applicazioni dell'IA nel settore sanitario e della computer vision nel retail sulla nostra pagina delle soluzioni.
