Nel mondo dell’intelligenza artificiale, i modelli (LLM) sembrano sapere tutto; ma spesso sanno poco di quel che conta davvero per te. La ragione è semplice: la maggior parte delle AI oggi vive in un isolamento informativo. Accedono a dati pre-addestrati; ma non possono interrogare archivi aziendali, accedere a file o allegati remoti o leggere email. Questo limite riduce l’efficacia di molti strumenti, soprattutto nei contesti professionali. Qui entra in gioco MCP, acronimo di Model Context Protocol.
E’ uno standard aperto creato per la prima volta da Anthropic per connettere i modelli AI a fonti dati esterne in modo dinamico e bidirezionale. Come il connettore USB-C ha unificato dispositivi diversi, così MCP punta a unificare la comunicazione tra AI e dati.
OpenAI, sebbene rivale di Anthropic, ha adottato di recente la tecnologia Model Context Protocol. Il settore l’ha accolto con ampio consenso. L’interesse è cresciuto però non solo per l’adozione da parte dei giganti, ma per la promessa concreta di una AI che non dimentica e che sa dove guardare e cercare i dati quando serve.
Un ponte standard tra modelli e realtà
Il funzionamento di Model Context Protocol si basa su un modello client-server. Il modello AI funge da “cliente” che richiede dati; mentre il server MCP agisce da ponte verso repository, database, strumenti aziendali o file system. Le comunicazioni seguono uno schema JSON-RPC; possono avvenire sia in locale sia su rete.
La semplicità è il suo punto di forza. Invece di sviluppare plugin ad hoc per ogni fonte, basta un’implementazione conforme allo standard. Il Model Context Protocol non limita le funzioni a richieste semplici; consente operazioni interattive, anche complesse. Ogni server può offrire strumenti specifici: accesso a GitHub, invio di messaggi, consultazione di knowledge graph, fino a prenotazioni online.
Claude 3.5, ad esempio, è capace di costruire server Model Context Protocol in tempi rapidi; questo lo rende ideale per testare e scalare l’integrazione. Il protocollo è open source, con SDK e repository pubblici già attivi. La comunità può contribuire direttamente allo sviluppo. L’infrastruttura è già robusta: esistono migliaia di server predefiniti, pronti all’uso.
MCP: un’AI che sa dove mettere le mani
Prima di MCP, i modelli generativi avevano un limite: l’assenza di contesto. Il Model Context Protocol cambia le regole. Un assistente AI può ora leggere un file sul cloud, accedere a un database interno, esplorare una pagina web in tempo reale. Questo modifica non solo la qualità delle risposte, ma il tipo stesso di compiti eseguibili. Non si tratta solo di generare testi migliori; è possibile eseguire task multi-step complessi.
L’interazione tra più server Model Context Protocol consente catene di operazioni. Tutto questo accade in sequenza automatica, su iniziativa del modello stesso. MCP trasforma l’AI in un agente che agisce con criterio, non solo su richiesta. I modelli non restano più chiusi nel loro sandbox; esplorano, raccolgono, decidono. Non più solo strumenti passivi; diventano attori nel flusso informativo.
Un esempio significativo del suo utilizzo è nell’editor Zed, che sfrutta il Model Context Protocol per connettere assistenti AI con database PostgreSQL; ciò consente all’assistente di accedere direttamente allo schema del database, facilitando la generazione di query SQL precise.
Analogamente, Sourcegraph Cody utilizza MCP per integrare assistenti AI con vasti codebase e documentazione, migliorando la qualità dei suggerimenti di codice. Anche aziende come Block e Apollo hanno adottato il Model Context Protocol per potenziare i loro sistemi AI, mentre strumenti per sviluppatori come Replit e Codeium lo impiegano per migliorare le loro piattaforme.
Steps necessari per creare un server MCP
Per creare un server MPC utilizzando Anthropic o OpenAI, è essenziale comprendere il Model Context Protocol, uno standard aperto che consente di collegare in modo sicuro fonti di dati esterne con strumenti AI.
Innanzitutto, è necessario installare le librerie richieste, come l’SDK di Anthropic e il pacchetto MCP. Successivamente, si configura un server Model Context Protocol locale, ad esempio utilizzando Docker per eseguire un server SQLite MCP. Dopo aver avviato il server, si crea un client che si connette al server e carica gli strumenti e le risorse disponibili.
Questi strumenti vengono poi adattati per essere compatibili con le chiamate di funzione dell’LLM scelto, come Claude o altri modelli anche open-source. Infine, si sviluppa un ciclo interattivo che attende gli input dell’utente, utilizza gli strumenti disponibili per elaborare le richieste e restituisce le risposte appropriate. Questo approccio consente di integrare efficacemente modelli linguistici con server MCP, migliorando le capacità dell’agente AI.
MCP : conclusione
Il Model Context Protocol non è un prodotto; è una base comune. La sua forza non risiede nella novità tecnica, ma nella semplicità e nella neutralità. Ogni sviluppatore può creare un server MCP; ogni AI compatibile può usarlo. Nessuna piattaforma proprietaria impone limiti.
Questo approccio riduce la dipendenza da plugin specifici e promuove l’interoperabilità. Non serve reimparare tutto; basta adottare un protocollo condiviso. L’adozione di Model Context Protocol da parte di OpenAI, Anthropic e altri dimostra la sua adattabilità. Le prospettive vanno oltre l’integrazione tecnica.
Il Model Context Protocol può alimentare un ecosistema modulare, simile a quello delle app mobile. Ogni server diventa un pezzo di funzionalità che si integra a piacere. Il modello si adatta, scopre e usa ciò che serve, quando serve. Non è più un assistente statico; diventa una mente distribuita, connessa a un’infrastruttura flessibile. Se l’intelligenza artificiale è il motore, MCP potrebbe essere il carburante che la tiene in corsa.
Riferimenti utili
- Specifiche del protocollo MCP e SDK
- Repository open source di server MCP
