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Le applicazioni di AI generativa rappresentano un grande passo avanti in quanto spesso permettono all'utente di interagire con l'app tramite comandi in linguaggio naturale. Tuttavia, con l'aumentare di tempo e risorse investite in tali app, si vuole assicurare che sia facile integrare funzionalità e risorse in modo che sia semplice estendere, che la tua app possa supportare più di un modello utilizzato e gestire varie complessità dei modelli. In breve, costruire app Gen AI è facile all'inizio, ma man mano che crescono e diventano più complesse, è necessario iniziare a definire un’architettura e probabilmente affidarsi a uno standard per assicurare che le tue app siano costruite in modo coerente. È qui che MCP interviene per organizzare le cose e fornire uno standard.
Il Model Context Protocol (MCP) è un'interfaccia aperta e standardizzata che permette ai Grandi Modelli di Linguaggio (LLM) di interagire senza problemi con strumenti esterni, API e fonti di dati. Fornisce un'architettura coerente per migliorare la funzionalità dei modelli di AI oltre i loro dati di addestramento, consentendo sistemi AI più intelligenti, scalabili e reattivi.
Man mano che le applicazioni AI generativa diventano più complesse, è essenziale adottare standard che garantiscano scalabilità, estendibilità, manutenibilità e evitare il lock-in del fornitore. MCP risponde a queste esigenze:
- Unificando le integrazioni modello-strumento
- Riducendo soluzioni personalizzate fragili e isolate
- Permettendo a più modelli di diversi fornitori di coesistere in un unico ecosistema
Nota: Pur definendosi uno standard aperto, MCP non ha piani per standardizzarsi tramite enti di standardizzazione esistenti come IEEE, IETF, W3C, ISO o altri.
Al termine di questo articolo sarai in grado di:
- Definire il Model Context Protocol (MCP) e i suoi casi d'uso
- Comprendere come MCP standardizza la comunicazione modello-strumento
- Identificare i componenti principali dell'architettura MCP
- Esplorare applicazioni reali di MCP in contesti aziendali e di sviluppo
Prima di MCP, integrare modelli con strumenti richiedeva:
- Codice personalizzato per ogni coppia modello-strumento
- API non standard per ogni fornitore
- Incidenti frequenti causati da aggiornamenti
- Scarsa scalabilità con l’aumento di strumenti
| Vantaggio | Descrizione |
|---|---|
| Interoperabilità | Gli LLM lavorano senza problemi con strumenti di diversi fornitori |
| Coerenza | Comportamento uniforme tra piattaforme e strumenti |
| Riutilizzabilità | Strumenti costruiti una volta possono essere usati in diversi progetti e sistemi |
| Sviluppo Accelerato | Riduce il tempo di sviluppo usando interfacce standardizzate plug-and-play |
MCP segue un modello client-server, dove:
- Host MCP eseguono i modelli AI
- Client MCP avviano richieste
- Server MCP forniscono contesto, strumenti e capacità
- Risorse – Dati statici o dinamici per modelli
- Prompt – Flussi di lavoro predefiniti per generazione guidata
- Strumenti – Funzioni eseguibili come ricerca, calcoli
- Campionamento – Comportamento agentico tramite interazioni ricorsive
- Elencazione – Richieste avviate dal server per input utente
- Roots – Confini filesystem per controllo accessi server
MCP usa un’architettura a due livelli:
- Livello Dati: Comunicazione basata su JSON-RPC 2.0 con gestione del ciclo di vita e primitive
- Livello Trasporto: Canali di comunicazione locali STDIO e remoti Streamable HTTP con SSE
I server MCP operano nel seguente modo:
- Flusso della Richiesta:
- Una richiesta è avviata da un utente finale o software per suo conto.
- Il Client MCP invia la richiesta a un Host MCP, che gestisce il runtime del Modello AI.
- Il Modello AI riceve il prompt utente e può richiedere accesso a strumenti o dati esterni tramite una o più chiamate strumento.
- L’Host MCP, non il modello direttamente, comunica con i Server MCP appropriati usando il protocollo standardizzato.
- Funzionalità dell'Host MCP:
- Registro Strumenti: Mantiene un catalogo degli strumenti disponibili e delle loro capacità.
- Autenticazione: Verifica i permessi per l’accesso agli strumenti.
- Gestore delle Richieste: Processa le richieste strumenti provenienti dal modello.
- Formatore Risposte: Struttura le uscite degli strumenti in un formato comprensibile dal modello.
- Esecuzione del Server MCP:
- L’Host MCP smista le chiamate strumento a uno o più Server MCP, ciascuno con funzioni specializzate (es. ricerca, calcoli, query database).
- I Server MCP eseguono le loro operazioni e restituiscono i risultati all’Host MCP in formato coerente.
- L’Host MCP formatta e inoltra i risultati al Modello AI.
- Completamento della Risposta:
- Il Modello AI incorpora le uscite degli strumenti in una risposta finale.
- L’Host MCP invia questa risposta al Client MCP, il quale la consegna all’utente finale o al software chiamante.
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title: Architettura MCP e Interazioni dei Componenti
description: Un diagramma che mostra i flussi dei componenti in MCP.
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graph TD
Client[Client/Applicazione MCP] -->|Invia Richiesta| H[Host MCP]
H -->|Invoca| A[Modello AI]
A -->|Richiesta Chiamata Strumento| H
H -->|Protocollo MCP| T1[Strumento Server MCP 01: Ricerca Web]
H -->|Protocollo MCP| T2[Strumento Server MCP 02: Calcolatrice]
H -->|Protocollo MCP| T3[Strumento Server MCP 03: Accesso Database]
H -->|Protocollo MCP| T4[Strumento Server MCP 04: File System]
H -->|Invia Risposta| Client
subgraph "Componenti Host MCP"
H
G[Registro Strumenti]
I[Autenticazione]
J[Gestore Richieste]
K[Formatore Risposte]
end
H <--> G
H <--> I
H <--> J
H <--> K
style A fill:#f9d5e5,stroke:#333,stroke-width:2px
style H fill:#eeeeee,stroke:#333,stroke-width:2px
style Client fill:#d5e8f9,stroke:#333,stroke-width:2px
style G fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style I fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style J fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style K fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style T1 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T2 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T3 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T4 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
I server MCP ti permettono di estendere le capacità degli LLM fornendo dati e funzionalità.
Pronto a provarci? Ecco SDK specifici per linguaggi e/o stack con esempi per creare server MCP semplici in diversi linguaggi/stack:
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Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
-
TypeScript SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk
-
C#/.NET SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk
MCP abilita una vasta gamma di applicazioni estendendo le capacità AI:
| Applicazione | Descrizione |
|---|---|
| Integrazione Dati Aziendali | Connettere gli LLM a database, CRM o strumenti interni |
| Sistemi AI Agentici | Abilitare agenti autonomi con accesso a strumenti e workflow decisionali |
| Applicazioni Multi-modali | Combinare strumenti testo, immagine e audio in una singola app AI unificata |
| Integrazione Dati in Tempo Reale | Inserire dati live nelle interazioni AI per output più accurati e aggiornati |
Il Model Context Protocol (MCP) agisce come uno standard universale per le interazioni AI, proprio come USB-C ha standardizzato le connessioni fisiche per i dispositivi. Nel mondo dell’AI, MCP fornisce un’interfaccia coerente, permettendo ai modelli (client) di integrarsi senza problemi con strumenti esterni e fornitori di dati (server). Questo elimina la necessità di protocolli diversi e personalizzati per ogni API o fonte di dati.
Secondo MCP, uno strumento compatibile MCP (chiamato server MCP) segue uno standard unificato. Questi server possono elencare gli strumenti o azioni offerti ed eseguirli quando richiesti da un agente AI. Le piattaforme agent AI che supportano MCP possono scoprire dinamicamente gli strumenti disponibili dai server e invocarli tramite questo protocollo standard.
Oltre a offrire strumenti, MCP facilita anche l’accesso alla conoscenza. Permette alle applicazioni di fornire contesto ai grandi modelli di linguaggio collegandoli a varie fonti di dati. Per esempio, un server MCP potrebbe rappresentare un archivio documentale aziendale, consentendo agli agenti di recuperare informazioni rilevanti su richiesta. Un altro server potrebbe gestire azioni specifiche come inviare email o aggiornare record. Dal punto di vista dell’agente, questi sono semplicemente strumenti utilizzabili—alcuni restituiscono dati (contesto conoscitivo), altri eseguono azioni. MCP gestisce entrambi efficientemente.
Un agente che si connette a un server MCP apprende automaticamente le capacità disponibili e i dati accessibili tramite un formato standard. Questa standardizzazione abilita la disponibilità dinamica degli strumenti. Per esempio, aggiungendo un nuovo server MCP al sistema di un agente le sue funzioni diventano subito utilizzabili senza necessità di ulteriore personalizzazione delle istruzioni dell’agente.
Questa integrazione fluida si allinea al flusso mostrato nel diagramma seguente, dove i server forniscono sia strumenti che conoscenza, garantendo una collaborazione senza interruzioni tra sistemi.
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title: Soluzione Agente Scalabile con MCP
description: Un diagramma che illustra come un utente interagisce con un LLM che si connette a più server MCP, con ogni server che fornisce sia conoscenza che strumenti, creando un'architettura di sistema AI scalabile
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graph TD
User -->|Prompt| LLM
LLM -->|Risposta| User
LLM -->|MCP| ServerA
LLM -->|MCP| ServerB
ServerA -->|Connettore universale| ServerB
ServerA --> KnowledgeA
ServerA --> ToolsA
ServerB --> KnowledgeB
ServerB --> ToolsB
subgraph Server A
KnowledgeA[Conoscenza]
ToolsA[Strumenti]
end
subgraph Server B
KnowledgeB[Conoscenza]
ToolsB[Strumenti]
end
```Il Connettore Universale permette ai server MCP di comunicare e condividere capacità tra loro, consentendo a ServerA di delegare compiti a ServerB o accedere ai suoi strumenti e conoscenza. Questo federare strumenti e dati tra server supporta architetture agent modulari e scalabili. Poiché MCP standardizza l’esposizione degli strumenti, gli agenti possono scoprire dinamicamente e indirizzare le richieste tra server senza integrazioni codificate a mano.
Federazione di strumenti e conoscenza: strumenti e dati possono essere accessi tra server, favorendo architetture agentiche più scalabili e modulari.
### 🔄 Scenari Avanzati MCP con Integrazione LLM lato Client
Oltre all’architettura MCP di base, esistono scenari avanzati in cui sia client che server contengono LLM, permettendo interazioni più sofisticate. Nel diagramma seguente, **Client App** potrebbe essere un IDE con diversi strumenti MCP disponibili per l’uso da parte del LLM:
```mermaid
---
title: Scenari MCP Avanzati con Integrazione Client-Server LLM
description: Un diagramma di sequenza che mostra il flusso dettagliato di interazione tra utente, applicazione client, LLM client, più server MCP e LLM server, illustrando la scoperta degli strumenti, l'interazione con l'utente, la chiamata diretta degli strumenti e le fasi di negoziazione delle funzionalità
---
sequenceDiagram
autonumber
actor User as 👤 Utente
participant ClientApp as 🖥️ App Client
participant ClientLLM as 🧠 LLM Client
participant Server1 as 🔧 Server MCP 1
participant Server2 as 📚 Server MCP 2
participant ServerLLM as 🤖 LLM Server
%% Fase di scoperta
rect rgb(220, 240, 255)
Note over ClientApp, Server2: FASE DI SCOPERTA DEGLI STRUMENTI
ClientApp->>+Server1: Richiedi strumenti/risorse disponibili
Server1-->>-ClientApp: Ritorna lista strumenti (JSON)
ClientApp->>+Server2: Richiedi strumenti/risorse disponibili
Server2-->>-ClientApp: Ritorna lista strumenti (JSON)
Note right of ClientApp: Memorizza catalogo<br/> strumenti combinato localmente
end
%% Interazione con l'utente
rect rgb(255, 240, 220)
Note over User, ClientLLM: FASE DI INTERAZIONE CON L'UTENTE
User->>+ClientApp: Inserisci prompt in lingua naturale
ClientApp->>+ClientLLM: Inoltra prompt + catalogo strumenti
ClientLLM->>-ClientLLM: Analizza prompt e seleziona strumenti
end
%% Scenario A: Chiamata diretta degli strumenti
alt Chiamata diretta degli strumenti
rect rgb(220, 255, 220)
Note over ClientApp, Server1: SCENARIO A: CHIAMATA DIRETTA DEGLI STRUMENTI
ClientLLM->>+ClientApp: Richiedi esecuzione strumento
ClientApp->>+Server1: Esegui strumento specifico
Server1-->>-ClientApp: Ritorna risultati
ClientApp->>+ClientLLM: Elabora risultati
ClientLLM-->>-ClientApp: Genera risposta
ClientApp-->>-User: Mostra risposta finale
end
%% Scenario B: Negoziazione funzionalità (stile VS Code)
else Negoziazione funzionalità (stile VS Code)
rect rgb(255, 220, 220)
Note over ClientApp, ServerLLM: SCENARIO B: NEGOZIAZIONE DELLE FUNZIONALITÀ
ClientLLM->>+ClientApp: Identifica capacità necessarie
ClientApp->>+Server2: Negozia funzionalità/capacità
Server2->>+ServerLLM: Richiedi contesto aggiuntivo
ServerLLM-->>-Server2: Fornisci contesto
Server2-->>-ClientApp: Ritorna funzionalità disponibili
ClientApp->>+Server2: Chiama strumenti negoziati
Server2-->>-ClientApp: Ritorna risultati
ClientApp->>+ClientLLM: Elabora risultati
ClientLLM-->>-ClientApp: Genera risposta
ClientApp-->>-User: Mostra risposta finale
end
end
Ecco i benefici pratici dell’utilizzo di MCP:
- Aggiornamenti: I modelli possono accedere a informazioni aggiornate oltre i dati di addestramento
- Estensione delle Capacità: I modelli possono sfruttare strumenti specializzati per compiti non addestrati
- Riduzione delle Allucinazioni: Fonti di dati esterne forniscono ancoraggi fattuali
- Privacy: Dati sensibili possono restare in ambienti sicuri invece di essere incorporati nei prompt
Ecco i punti chiave per usare MCP:
- MCP standardizza il modo in cui i modelli AI interagiscono con strumenti e dati
- Promuove estendibilità, coerenza e interoperabilità
- MCP aiuta a ridurre il tempo di sviluppo, migliorare l’affidabilità e estendere le capacità del modello
- L’architettura client-server permette applicazioni AI flessibili ed estendibili
Pensa a un’applicazione AI che ti interessa costruire.
- Quali strumenti esterni o dati potrebbero migliorare le sue capacità?
- Come potrebbe MCP rendere l’integrazione più semplice e affidabile?
Prossimo: Capitolo 1: Concetti Fondamentali
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