Il prossimo passo nell’automazione dell’IA: Model Context Protocol (MCP)

Diversi tipi di modelli di AI, 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, collegare questi modelli ai sistemi informatici del mondo reale in modo fluido e scalabile ha generalmente richiesto complesse attività di integrazione.

Sebbene un modello possa funzionare bene autonomamente, implementarlo in ambienti pratici richiede spesso l'accesso a strumenti esterni, dati in tempo reale o contesto specifico del dominio. Mettere insieme questi elementi comporta solitamente codice personalizzato, configurazione manuale e una riutilizzabilità limitata.

Recentemente, il concetto di Protocollo del contesto del modello (MCP) ha attirato l'attenzione nella comunità dell'AI. MCP è uno standard aperto che consente ai sistemi di AI 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 al contesto di cui hanno bisogno e interagiscono con esso.

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, MCP consente ai modelli di AI di collegarsi a vari sistemi, strumenti e fonti di dati senza dover configurare ogni volta un'integrazione personalizzata.

In questo articolo esamineremo più da vicino cos'è MCP, come funziona e quale ruolo svolge nel rendere l'AI più efficace nelle applicazioni del mondo reale. Esploreremo anche alcuni esempi reali di utilizzo di MCP.

Che cos'è il Protocollo del contesto del modello?#

Il Protocollo del contesto del modello (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic, un'azienda di ricerca e sicurezza nell'AI nota per lo sviluppo di modelli linguistici avanzati. Offre ai modelli di AI un modo chiaro per connettersi a strumenti, file o database.

La maggior parte degli assistenti di AI odierni si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni per rispondere alle domande o completare le attività. Tuttavia, questi modelli hanno spesso bisogno di dati aggiuntivi per rispondere bene. Senza un sistema condiviso, ogni connessione deve essere creata da zero.

Ad esempio, un chatbot progettato per fornire supporto IT potrebbe dover recuperare informazioni dal sistema interno di gestione dei ticket di un'azienda. Senza MCP, ciò richiederebbe un'integrazione personalizzata, rendendo la configurazione dispendiosa in termini di tempo e difficile da mantenere.

MCP risolve questo problema agendo come una porta comune per tutti gli strumenti e i modelli. Non appartiene a una singola azienda o a un singolo modello; è piuttosto un nuovo approccio al modo in cui i sistemi di AI possono connettersi a dati e servizi esterni.

Fig. 1 MCP è come una porta comune per tutti gli strumenti e i modelli.

Qualsiasi sviluppatore può utilizzare MCP per creare assistenti che lavorano con informazioni in tempo reale. Questo riduce i tempi di configurazione ed evita confusione quando si passa da uno strumento o da una piattaforma all'altra.

L'origine e l'adozione del Protocollo del contesto del modello#

Anthropic ha introdotto l'idea del Protocollo del contesto del modello (MCP) nel novembre 2024. È nato come 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 hanno creato strumenti interni per attività come la ricerca nei documenti e l'assistenza nella programmazione. Questo interesse iniziale è cresciuto rapidamente, portando aziende più grandi a iniziare a utilizzare MCP nei propri sistemi di produzione.

Fig. 2. MCP rispetto all'integrazione tradizionale dell'AI.

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'AI, 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 prodotti popolari come Copilot Studio, che aiuta le aziende a creare assistenti di AI, e Visual Studio Code, un editor di codice ampiamente utilizzato.

Componenti chiave del Protocollo del contesto del modello#

MCP si basa su tre componenti principali: client, server e un insieme condiviso di regole chiamato protocollo. Puoi immaginarlo come una conversazione tra due parti: una che chiede informazioni e l'altra che le fornisce.

In questa configurazione, il sistema di AI 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 la richiesta, recupera le informazioni necessarie dal posto giusto e le invia in un formato comprensibile per l'AI.

Questa struttura significa che gli sviluppatori non devono creare una connessione personalizzata ogni volta che vogliono far interagire un modello di AI con un nuovo strumento o una nuova fonte di dati. MCP aiuta a standardizzare il processo, rendendo tutto più veloce, semplice e affidabile.

Panoramica del funzionamento di MCP#

Ecco una panoramica di come MCP connette un assistente di AI a dati o strumenti esterni:

• L'assistente verifica ciò che sa: quando un utente pone una domanda, l'assistente verifica innanzitutto se conosce già la risposta. In caso contrario, decide di chiedere aiuto a un altro sistema.
• Crea una richiesta: agendo come client MCP, l'assistente crea una richiesta. Questa include i dati necessari e il motivo per cui servono.
• La richiesta raggiunge il server: la richiesta viene inviata a un server connesso a uno strumento, un'app o un database. Il server è in grado di comprendere e gestire la richiesta utilizzando le regole di MCP.
• Il server esegue l'operazione: può cercare dati, eseguire una query, aggiornare un file o compiere un'altra azione nello strumento connesso, in base a quanto richiesto dall'assistente.
• Il server risponde: i dati vengono impacchettati nel formato MCP e rimandati all'assistente. Questo aiuta il modello a comprenderli immediatamente.
• 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.

Fig. 3. Come funziona MCP nelle applicazioni di AI.

Esplorazione delle applicazioni di MCP nel mondo reale#

Oggi MCP viene già utilizzato in diversi strumenti e piattaforme che si basano sul contesto in tempo reale. Ecco alcuni esempi di come le aziende utilizzano il protocollo per connettere i modelli linguistici a sistemi live e dati strutturati:

• Sviluppo software: gli assistenti alla programmazione sono più utili quando sanno su cosa stai lavorando. Strumenti come Zed (un editor di codice rapido e collaborativo) e Replit (una piattaforma online per scrivere ed eseguire codice) utilizzano MCP affinché i loro assistenti possano leggere i file aperti e seguire le tue modifiche mentre programmi.
• Assistenti aziendali: molte aziende utilizzano strumenti interni come wiki, help desk o sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Aziende come Apollo (una piattaforma per i team di vendita) utilizzano MCP per consentire ai propri assistenti di trovare informazioni in questi sistemi senza costringere gli utenti a passare da un'app 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 interruzioni.
• Assistenti desktop: gli assistenti eseguiti sul tuo computer a volte devono accedere ai file locali. L'app desktop Claude, sviluppata da Anthropic come parte della sua famiglia di assistenti di AI, utilizza MCP per gestire queste richieste in modo sicuro, mantenendo i tuoi dati sul dispositivo invece di inviarli al cloud.

Fig. 4. Esempio di come MCP gestisce i dati tra più sistemi.

Utilizzare MCP per promuovere le applicazioni di computer vision#

Vediamo ora più da vicino un ramo dell'AI in cui MCP sta appena iniziando a emergere: la computer vision.

Sebbene i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 siano eccellenti nell'identificare pattern e oggetti nelle immagini, le loro analisi possono diventare ancora più efficaci se combinate con il contesto giusto.

Nelle applicazioni del mondo reale, soprattutto nell'assistenza sanitaria, aggiungere 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 Protocollo del contesto del modello (MCP). Sebbene non sia ancora ampiamente utilizzato e rappresenti tuttora un approccio in fase di sviluppo, studiato da ricercatori e ingegneri, mostra un grande potenziale.

Migliorare l'imaging medico con l'AI consapevole del contesto e MCP#

Ad esempio, nella diagnosi della retinopatia diabetica, una condizione che può causare la perdita della vista nelle persone affette da diabete, un assistente di AI può utilizzare MCP per coordinare diversi strumenti specializzati. Potrebbe iniziare recuperando le cartelle cliniche del paziente da un database e valutando il rischio di diabete mediante un modello predittivo.

Successivamente, un modello di computer vision analizza le immagini della retina alla ricerca di 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 tramite un protocollo condiviso, permettendo all'assistente di riunire l'analisi delle immagini e i dati strutturati in un unico flusso di lavoro fluido.

Fig. 5. Immagine retinica elaborata da un assistente di AI che utilizza MCP.

Ogni strumento viene utilizzato tramite un server MCP, che consente all'assistente di inviare richieste strutturate e ricevere risposte standardizzate. Questo elimina la necessità di integrazioni personalizzate e permette all'assistente di combinare l'analisi delle immagini con dati importanti del paziente in un unico flusso di lavoro fluido ed efficiente. Sebbene MCP sia ancora recente, esistono già molte ricerche e attività in corso volte a rendere praticamente possibili casi d'uso come questo.

Pro e contro del Protocollo del contesto del modello#

Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti da MCP:

• Comunicazione coerente e standardizzata: il protocollo garantisce strutture uniformi per richieste e risposte, rendendo più gestibili il debugging e la registrazione dei log.
• Modularità migliorata: i sistemi diventano più modulari, consentendo ai diversi componenti (modelli, strumenti, database) di evolversi in modo indipendente.
• Favorisce l'autonomia nell'AI agentica: gli agenti di AI possono ragionare e agire attraverso più strumenti senza flussi di lavoro definiti dall'uomo, consentendo un comportamento più flessibile e autonomo.

D'altra parte, ecco alcune limitazioni da tenere presenti riguardo a MCP:

• Complessità della configurazione iniziale: configurare server e host conformi a MCP per i sistemi esistenti richiede lavoro ingegneristico e potrebbe rendere necessario ripensare le architetture attuali.
• Overhead in termini di prestazioni: l'aggiunta di un livello di protocollo può introdurre latenza, soprattutto se gli strumenti sono distribuiti o accessibili tramite reti.
• Curva di apprendimento: i team di sviluppo devono comprendere l'architettura di MCP (host, client, server) e come progettare sistemi che la utilizzino, cosa che potrebbe rallentarne l'adozione.

Punti chiave#

I modelli di AI stanno diventando sempre più capaci, ma dipendono ancora dall'accesso ai dati giusti. Il Protocollo del contesto del modello (MCP) offre agli sviluppatori un modo coerente e standardizzato per stabilire queste connessioni. Invece di creare ogni integrazione da zero, i team possono seguire un formato condiviso che funziona tra strumenti e sistemi diversi.

Con la crescita dell'adozione, MCP potrebbe diventare una componente standard del modo in cui gli assistenti di AI vengono progettati e implementati. Aiuta a semplificare la configurazione, migliorare il flusso dei dati e dare struttura alle interazioni dei modelli nel mondo reale.

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