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

Diversi tipi di modelli di AI, dai modelli linguistici di grandi dimensioni ai sistemi di visione artificiale, sono in grado di supportare un'ampia gamma di attività, tra cui generare testo, analizzare immagini, individuare schemi e fare previsioni. Tuttavia, collegare questi modelli ai sistemi informatici del mondo reale in modo scalabile ha generalmente richiesto integrazioni complesse.

Anche se un modello può funzionare bene da solo, distribuirlo in ambienti pratici richiede spesso l’accesso a strumenti esterni, dati in tempo reale o contesto specifico del dominio. Integrare questi elementi richiede di solito codice personalizzato, configurazione manuale e comporta una riutilizzabilità limitata.

Di recente, nella community dell'AI ha attirato l'attenzione il concetto di Model Context Protocol (MCP). MCP è uno standard aperto che permette ai sistemi di AI di scambiare informazioni con strumenti, file e database usando un formato condiviso e strutturato. Invece di creare integrazioni per ogni caso d'uso, gli sviluppatori possono usare 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 elettriche nel mondo, MCP consente ai modelli di AI di collegarsi a sistemi, strumenti e fonti di dati diversi senza dover configurare ciascuno separatamente.

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

Che cos’è Model Context Protocol?#

Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic, un’azienda che si occupa di sicurezza e ricerca nell’ambito dell’AI, nota per lo sviluppo di avanzati modelli linguistici. Offre ai modelli di AI un modo chiaro per collegarsi a strumenti, file o database.

Oggi, la maggior parte degli assistenti AI si affida ai modelli linguistici di grandi dimensioni per rispondere alle domande o completare attività. Tuttavia, spesso questi modelli hanno bisogno di dati aggiuntivi per fornire risposte adeguate. Senza un sistema condiviso, ogni collegamento deve essere realizzato da zero.

Per esempio, un chatbot progettato per fornire assistenza IT potrebbe dover recuperare informazioni dal sistema interno di gestione dei ticket di un’azienda. Senza MCP, servirebbe un’integrazione personalizzata, che renderebbe la configurazione lunga e difficile da gestire.

MCP risolve il problema fungendo da 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 per consentire ai sistemi di AI di collegarsi a dati e servizi esterni.

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

Qualsiasi sviluppatore può usare MCP per creare assistenti che lavorano con informazioni aggiornate. Questo riduce i tempi di configurazione ed evita la confusione quando si passa da uno strumento o una piattaforma all’altra.

Origini e adozione di Model Context Protocol#

Anthropic ha introdotto l’idea di Model Context Protocol (MCP) a novembre 2024. Il progetto è nato come iniziativa 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 alla programmazione. Questo interesse iniziale è cresciuto rapidamente e le grandi aziende hanno iniziato a usare MCP nei propri sistemi di produzione.

Fig. 2. MCP a confronto con la tradizionale integrazione dell’AI.

All’inizio del 2025, il supporto a 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.

Più o meno nello stesso periodo, Microsoft ha rilasciato strumenti per aiutare gli sviluppatori a usare MCP più facilmente, incluso il supporto per prodotti molto diffusi come Copilot Studio, che aiuta le aziende a creare assistenti AI, e Visual Studio Code, un editor di codice ampiamente utilizzato.

Componenti chiave di Model Context Protocol#

MCP si basa su tre elementi principali: client, server e un insieme condiviso di regole chiamato protocollo. Immagina una conversazione tra due parti: una chiede informazioni e l’altra 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 che esegua un’azione, invia una richiesta. Dall’altra parte, il server riceve la richiesta, recupera le informazioni necessarie dalla fonte giusta e le invia in un formato comprensibile per l’AI.

Questa struttura evita agli sviluppatori di dover 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 contribuisce a standardizzare il processo, rendendo tutto più rapido, semplice e affidabile.

Panoramica sul funzionamento di MCP#

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

• L’assistente verifica ciò che sa: Quando un utente pone una domanda, l’assistente controlla innanzitutto se conosce già la risposta. Se non la conosce, decide di chiedere aiuto a un altro sistema.
• Crea una richiesta: L’assistente, nel ruolo di client MCP, crea una richiesta. Questa specifica quali dati servono e perché.
• La richiesta raggiunge il server: La richiesta viene inviata a un server collegato a uno strumento, un’app o un database. Il server può comprendere e gestire la richiesta applicando le regole di MCP.
• Il server svolge il lavoro: Può cercare dati, eseguire una query, aggiornare un file o compiere un’altra azione nello strumento collegato: qualsiasi cosa abbia richiesto l’assistente.
• Il server risponde: I dati vengono organizzati nel formato MCP e inviati all’assistente. In questo modo, il modello può comprenderli subito.
• L’assistente risponde: Con il contesto aggiornato, l’assistente usa 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.

Applicazioni di MCP nel mondo reale#

Oggi 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 usano il protocollo per collegare i modelli linguistici a sistemi attivi e dati strutturati:

• Sviluppo software: Gli assistenti alla programmazione sono più utili quando sanno a cosa stai lavorando. Strumenti come Zed, un editor di codice rapido e collaborativo, e Replit, una piattaforma online per scrivere ed eseguire codice, usano MCP affinché gli assistenti possano leggere i file aperti e seguire le modifiche mentre scrivi codice.
• Assistenti aziendali: Molte aziende usano 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, usano MCP per consentire agli assistenti di trovare informazioni in questi sistemi, senza che gli utenti debbano passare da un’app all’altra.
• Agenti che usano più strumenti: Alcune attività coinvolgono più sistemi. Con MCP, gli assistenti possono cercare documenti e inviare aggiornamenti o messaggi senza difficoltà.
• 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 gamma di assistenti AI, usa 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.

Usare MCP per alimentare le applicazioni di visione artificiale#

Ora esaminiamo più da vicino un ramo dell’AI in cui MCP sta appena iniziando a emergere: la visione artificiale.

I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 sono molto efficaci nell’identificare schemi e oggetti nelle immagini, ma le loro analisi possono avere un impatto ancora maggiore se abbinate al contesto giusto.

Nelle applicazioni reali, soprattutto in ambito sanitario, aggiungere contesto come la storia clinica del paziente, i risultati di laboratorio o le note cliniche può migliorare notevolmente l'utilità delle predizioni del modello e portare a risultati più informati e significativi.

È qui che entra in gioco Model Context Protocol (MCP). Anche se non è ancora ampiamente utilizzato ed è un approccio in evoluzione, ancora allo studio di ricercatori e ingegneri, mostra un grande potenziale.

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

Per esempio, nella diagnosi della retinopatia diabetica, una patologia che può causare la perdita della vista nelle persone con diabete, un assistente AI può usare MCP per coordinare più strumenti specializzati. Potrebbe iniziare recuperando le cartelle cliniche da un database e valutando il rischio di diabete con un modello predittivo.

Poi, un modello di visione artificiale analizza le immagini della retina per individuare 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 tramite un protocollo condiviso, permettendo all'assistente di combinare l'analisi delle immagini e i dati strutturati in un unico flusso di lavoro.

Fig. 5. Immagine retinica elaborata da un assistente AI con MCP.

Si accede a ogni strumento 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 essenziali del paziente in un unico flusso di lavoro semplice ed efficiente. Anche se MCP è ancora una novità, sono già in corso molte ricerche e attività per rendere concretamente possibili casi d’uso come questo.

Vantaggi e svantaggi di Model Context Protocol#

Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti da MCP:

• Comunicazione coerente e standardizzata: Il protocollo garantisce strutture uniformi per richieste e risposte, semplificando il debug e la registrazione degli eventi.
• Maggiore modularità: I sistemi diventano più modulari e i diversi componenti (modelli, strumenti e database) possono evolversi in modo indipendente.
• Favorisce l’autonomia nell’AI agentica: Gli agenti AI possono ragionare e agire con più strumenti senza flussi di lavoro definiti da una persona, consentendo comportamenti più flessibili e autonomi.

D’altra parte, ecco alcuni limiti di MCP da tenere a mente:

• Complessità della configurazione iniziale: Configurare server e host compatibili con MCP per i sistemi esistenti richiede un lavoro di ingegneria e potrebbe rendere necessario ripensare le architetture attuali.
• Sovraccarico sulle prestazioni: L’aggiunta di un livello di protocollo può introdurre latenza, soprattutto se gli strumenti sono distribuiti o vi si accede tramite reti.
• Curva di apprendimento: I team di sviluppo devono comprendere l’architettura di MCP (host, client e server) e sapere come progettare in funzione di essa, il che potrebbe rallentarne l’adozione.

Punti chiave#

I modelli di AI diventano sempre più capaci, ma dipendono ancora dall’accesso ai dati giusti. Model Context Protocol (MCP) offre agli sviluppatori un modo coerente e standardizzato per stabilire questi collegamenti. Invece di creare ogni integrazione da zero, i team possono seguire un formato condiviso, valido per strumenti e sistemi diversi.

Con l’aumento dell’adozione, MCP potrebbe diventare una parte standard della progettazione e della distribuzione degli assistenti AI. Aiuta a semplificare la configurazione, migliorare il flusso di dati e strutturare le interazioni dei modelli nel mondo reale.

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