Nel vasto universo dell’intelligenza artificiale, c’è un nuovo protagonista che sta facendo parlare di sé con la disinvoltura di una rocksta...
Nel vasto universo dell’intelligenza artificiale, c’è un nuovo protagonista che sta facendo parlare di sé con la disinvoltura di una rockstar ai Grammy: si chiama Model Context Protocol, per gli amici MCP. Creato da Anthropic (gli stessi di Claude 3.5 Sonnet), questo protocollo open source ha un obiettivo molto ambizioso e molto concreto: aiuta i Large Language Model a dialogare in modo più semplice con il mondo esterno, con applicazioni, servizi e dati. In altre parole: benvenuta interconnessione. In questo articolo esploriamo i motivi del suo successo e perché sta già guadagnando il cuore degli sviluppatori AI.
Cosa possiamo imparare da questo video?
MCP: il nuovo coltellino svizzero dell’intelligenza artificiale.
Anthropic – la mente dietro Claude 3.5 Sonnet – ha lanciato un protocollo open source che sta già facendo innamorare la community AI: il Model Context Protocol, meglio conosciuto con l'acronimo: MCP. Questo protocollo si propone come un ponte solido (e brillante) tra i Large Language Model (LLM) e tutto il resto del mondo digitale: app, dati, strumenti.
Addio al vecchio function calling: era ora.
Il function calling tradizionale? Un sistema un po’ rigido e bisognoso di attenzioni costanti. Per ogni servizio da integrare, bisognava scrivere righe e righe di codice. E se cambiava un’API? Via di riscrittura. E poi c’era quel limite fastidioso: troppe funzioni e il povero LLM cominciava ad avere visioni, letteralmente “allucinazioni digitali”. L’MCP si presenta come una cura efficace: offre un linguaggio comune tra AI e strumenti esterni, evitando l’effetto “babele tecnologica”.
MCP: un protocollo elegante con un’anima pratica.
Il trucco dell’MCP è tutto nell’astrazione. Gli LLM non parlano più direttamente con le API, ma con dei server MCP, ciascuno responsabile di un tipo di funzionalità: calendario, email, database e così via. L’LLM chiede: “Chi posso chiamare oggi?” e il server risponde con una lista ordinata di funzioni disponibili. Così si risolve anche il problema del sovraccarico cognitivo da 200+ funzioni, che non faceva bene nemmeno alle IA più pazienti.
Una libreria dietro l’angolo per ogni funzione.
L’ecosistema MCP cresce più veloce di un lievito madre. Sono già disponibili librerie pronte all’uso per Cloudflare, Redis, Brave, GitHub, PostgreSQL, Zapier, Notion, Google Calendar, Gmail, Excel... insomma, manca solo il che faccia il caffé (per ora). Anthropic e la community stanno creando un’ampia selezione di “Reference Servers” da integrare in pochi clic, o meglio: in poche righe di codice.
Dietro le quinte dell’architettura MCP.
L'architettura dell'MCP sembra uscita da un romanzo di fantascienza ordinato: un host con il nostro LLM preferito (Claude, OpenAI e co.) dialoga con uno o più server MCP tramite un’unica API unificata. Ogni server MCP, a sua volta, parla fluentemente il linguaggio delle API esterne. In mezzo, un flusso preciso: l’utente fa una domanda, l’LLM consulta il server, il server interroga l’API, l’API risponde, il server ritorna il risultato, l’LLM compone la risposta. E il ciclo si chiude con un sorriso.
Dentro un MCP Server: cosa bolle in pentola?
Un server MCP è un piccolo universo. Contiene strumenti (tool), risorse e anche promptlet, quei piccoli suggerimenti su come l’LLM può usare al meglio le sue capacità. Ad esempio, il server Google Drive contiene strumenti per cercare file, accedere a documenti, fogli, immagini e presentazioni, tutto organizzato con metodo e un pizzico di magia.
MCP in azione: che tempo farà oggi?
Un esempio pratico? Un server MCP per il meteo, scritto in Python con tanto di @mcp_tool come decorazione elegante. Vengono offerte due funzioni: allerte meteo e previsioni. Una volta collegato all’app Claude Desktop, l’LLM può ricevere richieste come “Che tempo fa a New York?” e rispondere con precisione, previa richiesta di consenso (per non farsi accusare di curiosare senza permesso). Ecco il risultato: 11 gradi e cielo poetico.
Verso un futuro a protocollo unificato.
Il Model Context Protocol non è solo una moda passeggera. Sta diventando uno standard de facto per chi sviluppa agenti AI intelligenti, scalabili e facili da manutenere. Anche progetti storici come Manus stanno traslocando le proprie funzioni nel mondo MCP. La standardizzazione e la facilità di aggiornamento fanno dell’MCP il candidato ideale per un futuro dove l’intelligenza artificiale sarà ancora più connessa e capace.
MCP, molto più che tre lettere.
Il Model Context Protocol rappresenta una svolta. Rende gli LLM capaci di interagire con il mondo esterno in modo elegante, flessibile e sostenibile. È come se l’intelligenza artificiale avesse finalmente trovato il suo passaporto universale. E con OpenAI già pronta a timbrare il suo entusiasmo, il viaggio è appena cominciato.
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