Hai ricostruito la pipeline del tuo agente AI per la decima volta oggi—un’altra integrazione API fragile, un altro giro di passaggi manuali di contesto solo per evitare che tutto si rompa. Hardcoding dei flussi di autenticazione, normalizzazione delle risposte API, collegamento degli endpoint—questo non è sviluppo di AI; è un inferno di integrazioni.
Costruire agenti AI che raccolgano dati da più fonti dovrebbe essere semplice, ma oggi la realtà è frammentata, ripetitiva e difficile da scalare. Ogni strumento parla una lingua diversa, costringendoti a trovare soluzioni temporanee invece di creare una vera automazione.
Anthropic sta cercando di cambiare le cose con il Model Context Protocol (MCP): un modo standardizzato per consentire agli agenti AI di recuperare e utilizzare dati esterni senza il solito incubo di integrazione. Ma risolve davvero il problema? Analizziamolo insieme.
Cos’è un Protocollo?
Un protocollo è un insieme di regole e convenzioni che definiscono come i sistemi comunicano e scambiano dati. Diversamente da un’API, che è un’interfaccia specifica di implementazione, un protocollo stabilisce uno standard universale per le interazioni. Alcuni esempi noti includono:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Definisce come browser e server web comunicano.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Uno standard per l’autenticazione sicura tra diverse piattaforme.
I protocolli garantiscono l’interoperabilità: invece che ogni sistema reinventi il modo di scambiarsi dati, un protocollo standardizza il processo, riducendo la complessità e rendendo le integrazioni più scalabili.
Anche se i protocolli non sono obbligatori o imposti, la loro adozione nel tempo può definire il modo in cui i sistemi interagiscono su scala globale—come è successo con HTTP, evoluto in HTTPS, cambiando radicalmente la trasmissione dei dati su internet.
Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto sviluppato da Anthropic per semplificare l’accesso e l’interazione dei modelli AI con fonti di dati esterne.
Invece di richiedere ai sistemi AI di affidarsi a integrazioni API personalizzate, richieste strutturate manualmente e autenticazione per ogni servizio, MCP offre un framework unificato per consentire agli agenti AI di recuperare, elaborare e agire su dati strutturati in modo standardizzato.
In termini semplici, MCP definisce come i modelli AI dovrebbero richiedere e utilizzare dati esterni—che provengano da database, API, cloud storage o applicazioni aziendali—senza che gli sviluppatori debbano scrivere codice specifico per ogni fonte.
Perché è stato creato MCP?
I modelli di intelligenza artificiale, in particolare gli LLM (large language models) e gli agenti autonomi, hanno bisogno di accedere a strumenti e database esterni per generare risposte accurate e contestuali. Tuttavia, le attuali interazioni tra AI e API sono inefficienti e creano un notevole carico per gli sviluppatori.
Oggi, integrare un agente IA con sistemi esterni richiede:
- Integrazioni API personalizzate per ogni strumento (CRM, cloud storage, sistemi di ticketing, ecc.).
- Configurazione dell'autenticazione per API (OAuth, chiavi API, token di sessione).
- Formattazione manuale dei dati per rendere le risposte API utilizzabili dai modelli AI.
- Gestione dei limiti di richiesta e degli errori tra diversi servizi.
Questo approccio non è scalabile. Ogni nuova integrazione richiede logica personalizzata, debugging e manutenzione, rendendo l’automazione guidata dall’IA lenta, costosa e fragile.
Definendo un protocollo comune, MCP rende i modelli AI più consapevoli dei dati senza costringere gli sviluppatori a creare API personalizzate per ogni sistema con cui interagiscono.
Come funziona MCP?
Oggi, gli agenti AI si basano su chiamate API personalizzate, autenticazione per ogni servizio e parsing manuale delle risposte, creando una rete fragile di integrazioni difficili da scalare.
Invece di costringere gli agenti IA a interagire con le API singolarmente, MCP stabilisce un protocollo unificato che semplifica autenticazione, esecuzione delle richieste e formattazione dei dati—permettendo ai sistemi IA di concentrarsi sul ragionamento e non sulla logica di integrazione di basso livello.
Architettura client-server di MCP
MCP si basa su un modello client-server che struttura il modo in cui i modelli AI recuperano e interagiscono con fonti di dati esterne.
- I client MCP sono agenti AI, applicazioni o qualsiasi sistema che richiede dati strutturati.
- I server MCP fungono da intermediari, recuperando dati da varie API, database o sistemi aziendali e restituendoli in un formato coerente.
Invece di far eseguire richieste API direttamente ai modelli AI, i server MCP gestiscono la complessità di autenticazione, recupero dati e normalizzazione delle risposte. Così gli agenti AI non devono più gestire credenziali API multiple, formati di richiesta diversi o risposte incoerenti.
Ad esempio, se un modello AI deve recuperare informazioni da più servizi come Google Drive, Slack e un database, non interroga ogni API separatamente. Invia una singola richiesta strutturata a un server MCP, che elabora la richiesta, raccoglie i dati necessari e restituisce una risposta ben organizzata.
Ciclo di vita della richiesta-risposta MCP
Una tipica interazione MCP segue un ciclo strutturato di richiesta-risposta che elimina chiamate API ridondanti e standardizza il recupero dei dati.
1. L’agente AI invia una richiesta strutturata al server MCP. Invece di creare singole richieste API, l’agente definisce quali dati gli servono in un formato uniforme.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Il server MCP elabora la richiesta validando l'autenticazione, controllando i permessi e determinando quali sistemi esterni interrogare.
3. Le query vengono eseguite in parallelo, quindi i dati da più servizi vengono recuperati contemporaneamente invece che in sequenza, riducendo la latenza complessiva.
4. Le risposte provenienti da fonti diverse vengono standardizzate in un formato strutturato che i modelli AI possono elaborare facilmente.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
A differenza delle risposte API grezze che richiedono analisi manuale, MCP garantisce che tutti i dati recuperati seguano un formato strutturato e prevedibile, facilitando la comprensione e l’utilizzo da parte dei modelli AI.
Esecuzione delle query e aggregazione delle risposte
MCP è progettato per ottimizzare il modo in cui i modelli AI interagiscono con sistemi esterni introducendo un processo di esecuzione strutturato.
- La validazione delle richieste garantisce che il modello IA abbia le autorizzazioni necessarie prima di recuperare qualsiasi dato.
- Instradamento delle richieste determina quali servizi esterni devono essere consultati.
- L’esecuzione parallela recupera dati da più fonti contemporaneamente, riducendo i ritardi causati da richieste API sequenziali.
- L’aggregazione delle risposte consolida i dati strutturati in una singola risposta, eliminando la necessità per i modelli AI di elaborare manualmente molteplici output API grezzi.
Riducendo le richieste ridondanti, normalizzando le risposte e gestendo centralmente l’autenticazione, MCP elimina overhead API inutili e rende l’automazione IA più scalabile.
Limitazioni di MCP
Il Model Context Protocol (MCP) è un passo importante per rendere i modelli AI più capaci di interagire con sistemi esterni in modo strutturato e scalabile. Tuttavia, come ogni tecnologia emergente, presenta dei limiti che devono essere affrontati prima di una diffusione su larga scala.
Sfide di autenticazione
Una delle principali promesse di MCP è rendere gli agenti AI meno dipendenti dalle integrazioni specifiche delle API. Tuttavia, l’autenticazione (AuthN) resta una sfida importante.
Oggi l’autenticazione API è un processo frammentato: alcuni servizi usano OAuth, altri si basano su API key, altri ancora richiedono autenticazione basata su sessione. Questa incoerenza rende l’integrazione di nuove API dispendiosa in termini di tempo, e MCP attualmente non dispone di un framework di autenticazione integrato per gestire questa complessità.
MCP richiede ancora un meccanismo esterno per autenticare le richieste API, il che significa che gli agenti AI che usano MCP devono affidarsi a soluzioni aggiuntive, come Composio, per gestire le credenziali API. L’autenticazione è prevista nella roadmap di MCP, ma finché non sarà completamente implementata, gli sviluppatori dovranno adottare soluzioni alternative per gestire l’autenticazione su più sistemi.
Gestione dell’identità poco chiara
Un altro problema irrisolto è la gestione dell’identità: chi vede un sistema esterno quando un agente AI fa una richiesta tramite MCP?
Ad esempio, se un assistente AI interroga Slack tramite MCP, Slack dovrebbe riconoscere la richiesta come proveniente da:
- L'utente finale? (Ovvero l'IA agisce per conto di una persona.)
- L'agente AI stesso? (Il che richiederebbe a Slack di gestire separatamente le interazioni basate sull'IA.)
- Un account di sistema condiviso? (Il che potrebbe comportare problemi di sicurezza e controllo degli accessi.)
Questo problema è ancora più complesso negli ambienti aziendali, dove le policy di controllo degli accessi determinano chi può recuperare quali dati. Senza una chiara mappatura delle identità, le integrazioni MCP potrebbero incontrare accessi limitati, rischi di sicurezza o incoerenze tra diverse piattaforme.
Il supporto OAuth è previsto per MCP, il che potrebbe chiarire la gestione delle identità, ma finché non sarà completamente implementato, i modelli AI potrebbero avere difficoltà con l’accesso basato su permessi a servizi di terze parti.
Blocco del fornitore e frammentazione dell’ecosistema
MCP è attualmente un’iniziativa guidata da Anthropic, il che solleva dubbi sulla sua standardizzazione a lungo termine. Con l’evoluzione degli ecosistemi IA, è probabile che altri grandi player—come OpenAI o DeepSeek—svilupperanno propri protocolli per le interazioni IA-sistema.
Se dovessero emergere più standard concorrenti, il settore potrebbe frammentarsi, costringendo gli sviluppatori a scegliere tra approcci diversi e incompatibili. Resta da vedere se MCP rimarrà l’approccio dominante o diventerà solo uno dei vari standard in competizione.
I fornitori di AI si standardizzeranno attorno a MCP?
MCP offre un framework universale per ridurre la frammentazione nelle integrazioni AI, dove ogni connessione oggi richiede soluzioni personalizzate che aumentano la complessità.
Perché MCP diventi uno standard ampiamente accettato, i principali fornitori di AI devono adottarlo. Aziende come OpenAI, Google DeepMind e Meta non si sono ancora impegnate, lasciando incerta la sua sostenibilità a lungo termine. Senza collaborazione a livello di settore, il rischio di protocolli concorrenti rimane elevato.
Alcune aziende hanno già iniziato a usare MCP. Replit, Codeium e Sourcegraph lo hanno integrato per semplificare il modo in cui i loro agenti IA interagiscono con dati strutturati. Tuttavia, è necessaria un’adozione più ampia affinché MCP vada oltre la fase di sperimentazione iniziale.
Oltre alle aziende AI, anche gli sforzi di standardizzazione globale potrebbero influenzare il futuro di MCP. Organizzazioni come ISO/IEC JTC 1/SC 42 stanno lavorando per definire framework di integrazione AI. Iniziative nazionali, come il comitato cinese per gli standard AI, evidenziano la corsa a definire la prossima generazione di protocolli AI.
MCP è ancora in evoluzione. Se il settore si uniforma, le integrazioni AI potrebbero diventare più interoperabili e scalabili. Tuttavia, se emergono standard concorrenti, gli sviluppatori potrebbero trovarsi in un ecosistema frammentato invece che in una soluzione unificata.
Crea agenti IA che si integrano con le API
MCP semplifica le interazioni AI, ma autenticazione e accesso API strutturato restano sfide chiave. Botpress offre supporto OAuth e JWT, consentendo agli agenti AI di autenticarsi in modo sicuro e interagire con Slack, Google Calendar, Notion e altri.
Con l’Autonomous Node, gli agenti AI possono prendere decisioni guidate da LLM ed eseguire compiti in modo dinamico. Botpress offre un modo strutturato per costruire agenti AI che si connettono a più sistemi.
Inizia a creare oggi stesso—È gratis.
Domande frequenti
1. MCP può essere configurato per rispettare gli standard SOC 2, HIPAA o GDPR?
Sì, MCP può essere configurato per rispettare gli standard SOC 2, HIPAA o GDPR, ma la conformità dipende da come il server MCP viene implementato e ospitato. Devi garantire la gestione sicura dei dati tramite crittografia (a riposo e in transito), controlli di accesso rigorosi, minimizzazione dei dati e audit logging.
2. Come fanno gli agenti AI a decidere quando attivare MCP invece di affidarsi alla memoria interna?
Gli agenti IA attivano l’MCP quando una richiesta necessita di informazioni aggiornate o esterne non presenti nella memoria interna dell’agente. Questa decisione si basa su prompt engineering o regole logiche, come flag di recupero o intenti specifici che indicano la necessità di ottenere dati strutturati.
3. MCP è compatibile con le architetture RAG (retrieval-augmented generation) esistenti?
Sì, MCP è compatibile con architetture RAG poiché offre un modo strutturato per gli agenti di recuperare informazioni esterne. Invece di programmare manualmente le chiamate API, MCP consente agli agenti AI di effettuare ricerche contestuali su diverse fonti dati.
4. Quali tipi di flussi di lavoro aziendali traggono maggior beneficio dall'integrazione di MCP?
I flussi di lavoro aziendali con più sistemi scollegati – come assistenza clienti, abilitazione alle vendite, operazioni IT e gestione della conoscenza interna – traggono il massimo beneficio dall’integrazione MCP. MCP semplifica l’accesso ai dati tra i silos, consentendo agli agenti AI di recuperare il contesto necessario o eseguire azioni senza dover creare integrazioni personalizzate per ogni strumento.
5. Come possono le startup adottare MCP senza dover rivoluzionare tutta la loro architettura dati?
Le startup possono adottare MCP in modo incrementale implementandolo per strumenti ad alto impatto come Slack, HubSpot o Notion tramite connettori pronti all’uso o semplici handler personalizzati. Poiché MCP astrae il livello di integrazione, i team possono introdurlo senza dover rifattorizzare i sistemi backend.
.webp)
