Model Context Protocol (MCP) - Tutto quello che c'è da sapere

Immaginate se il vostro modello di intelligenza artificiale potesse sempre capire esattamente ciò di cui avete bisogno, con il contesto giusto ogni volta. Il Model Context Protocol (MCP) sta rapidamente diventando un argomento caldo, lodato per il suo potenziale di rendere le interazioni con i modelli più efficienti e accurate. Tuttavia, molti non sanno bene cosa sia o perché sia così importante. In questo articolo vi spiegheremo tutto quello che c'è da sapere sull'MCP e perché potrebbe cambiare il modo in cui utilizziamo l'IA. Iniziamo!

Cos'è il Model Context Protocol (MCP)?

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo aperto che standardizza il modo in cui le applicazioni forniscono il contesto ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). È stato progettato per rendere più potente e flessibile la costruzione di LLM. Consente di creare agenti e flussi di lavoro complessi, permettendo agli LLM di interagire con sistemi esterni in modo più efficace. Con MCP, avrete a disposizione:

• Una serie crescente di integrazioni precostituite a cui il vostro LLM può collegarsi istantaneamente
• La libertà di passare da un fornitore di LLM all'altro, senza dover sottostare ad alcun vincolo
• Le best practice integrate per mantenere i dati al sicuro all'interno della vostra infrastruttura.

Da M×N a M+N: l'idea di fondo

I team che dispongono di più applicazioni di intelligenza artificiale (chatbot, motori di generazione con capacità di recupero e assistenti incentrati sul codice) spesso devono integrarsi con decine di sistemi esterni unici. Ogni sistema potrebbe avere una propria API proprietaria, che richiede connettori o logiche di integrazione personalizzate. Questo approccio può moltiplicarsi rapidamente in un incubo M×N: M(applicazioni AI) integrate con N (sistemi esterni) possono produrre una base di codice grande e ingombrante di M×N connettori.

Nel sistema MCP, i creatori di strumenti e gli sviluppatori di applicazioni svolgono ciascuno un ruolo nell'impostare la comunicazione tra le applicazioni AI e gli strumenti esterni:

• I creatori di strumenti costruiscono N server MCP, uno per ogni sistema che vogliono collegare.
• Gli sviluppatori di applicazioni costruiscono M client MCP, uno per ogni applicazione AI.

Caratteristiche principali del Model Context Protocol

L'MCP semplifica le interazioni tra i modelli di intelligenza artificiale e i sistemi esterni, offrendo una solida base per integrazioni scalabili e intelligenti. Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

1️⃣ Rilevamento dinamico degli strumenti - I modelli possono rilevare e interagire automaticamente con nuovi strumenti o servizi senza richiedere l'impostazione o la riconfigurazione manuale.

2️⃣ Gestione dello stato consapevole del contesto - MCP mantiene il contesto in più chiamate API, consentendo ai modelli di eseguire flussi di lavoro complessi in modo più accurato.

3️⃣ Sicurezza e controllo degli accessi integrati - I meccanismi di autenticazione e controllo degli accessi sono integrati per garantire un accesso sicuro e autorizzato ai dati sensibili.

4️⃣ Comunicazione leggera JSON-RPC - MCP utilizza JSON-RPC per supportare una comunicazione efficiente e a bassa latenza tra modelli e servizi esterni.

5️⃣ Interoperabilità ed estensibilità - Si integra perfettamente con vari strumenti e può essere esteso per supportare le tecnologie emergenti.

6️⃣ Design facile da sviluppare - Grazie alla sua struttura chiara e all'approccio standardizzato, MCP semplifica gli sforzi di integrazione e accelera lo sviluppo.

7️⃣ Architettura scalabile e flessibile - MCP è progettato per supportare sistemi di qualsiasi dimensione e può facilmente adattarsi all'evoluzione delle esigenze.

Come funziona MCP?

MCP segue un'architettura client-server con i seguenti componenti chiave:

• Host - Sono le applicazioni con cui gli utenti interagiscono, come Claude Desktop, un IDE come Cursor o un agente personalizzato.
• Client - Un pezzo di software incorporato all'interno dell'applicazione Host che si connette direttamente a un server MCP. Se l'host deve parlare con tre sistemi esterni, crea tre client.
• Server - Programmi esterni che espongono strumenti, risorse e prompt al modello di intelligenza artificiale tramite il client. Fanno da ponte tra il modello e le funzionalità del sistema.

Ecco una semplice ripartizione del flusso di comunicazione tra un client e un server nell'architettura MCP:

1️⃣ Inizializzazione - Il client e il server si scambiano i dettagli del protocollo, assicurandosi di essere sulla stessa versione e di poter comunicare efficacemente.

2️⃣ Scoperta - Il client chiede al server l'elenco degli strumenti, delle risorse e dei prompt.

3️⃣ Fornitura del contesto - Le risorse e i prompt rilevanti vengono mostrati all'utente o integrati nell'ambiente dell'host per essere sfruttati dall'IA.

4️⃣ Invocazione - In base al suo ragionamento, l'IA determina quando è necessario utilizzare uno strumento e istruisce il client a inviare la richiesta corrispondente al server appropriato.

5️⃣ Esecuzione - Il server elabora la richiesta, eseguendo azioni quali l'interazione con API esterne o l'accesso ai dati locali.

6️⃣ Completamento - I risultati vengono restituiti all'IA, che li incorpora nel suo ragionamento per far progredire la conversazione o fornire una risposta finale all'utente.

Server MCP

I server MCP fungono da interfaccia tra l'ecosistema MCP e i sistemi esterni, quali API, database o file system locali. Servono come wrapper modulari che espongono funzionalità esterne in conformità con le specifiche MCP. In particolare, i server MCP espongono i seguenti componenti secondo lo standard MCP:

• Strumenti - Azioni che l'IA può invocare per eseguire operazioni o attivare flussi di lavoro esterni.
• Risorse - endpoint di dati di sola lettura o a basso effetto collaterale che forniscono informazioni esterne.
• Prompt - Modelli di conversazione predefiniti progettati per guidare o strutturare le interazioni per compiti specializzati.

Questi componenti possono essere implementati in qualsiasi linguaggio di programmazione che supporti i protocolli di trasporto richiesti, come Python, TypeScript, Java o Rust.

Indipendentemente dal linguaggio, tutti i server MCP devono supportare la comunicazione con i client attraverso uno dei seguenti metodi:

• Input/Output standard (stdio): Ideale per scenari in cui il client e il server girano sulla stessa macchina. Questo approccio è semplice e adatto alle integrazioni locali, come l'accesso al file system o l'esecuzione di script locali.
• HTTP con eventi inviati dal server (SSE): In questa modalità, il client si connette al server tramite HTTP. Una volta stabilita la connessione, il Server può inviare messaggi in tempo reale al Client attraverso una connessione SSE persistente.

Un esempio basato su Python (utilizzando un'ipotetica libreria fastmcp) potrebbe essere simile a questo:

Clienti MCP

I client MCP sono tipicamente incorporati nelle applicazioni host AI. Il loro compito è quello di gestire la connessione a un singolo server MCP, gestire l'handshake di inizializzazione e inoltrare qualsiasi chiamata di funzione o richiesta di risorse da parte dell'IA.

Di seguito è riportato un esempio basato su Python di un'ipotetica libreria chiamata mcp:

💡 Suggerimento

Avete bisogno di collegare velocemente la vostra applicazione LLM a sistemi esterni? Utilizzate Zencoder come client MCP per integrarvi immediatamente con qualsiasi strumento che supporti il Model Context Protocol. Questo vi evita di scrivere connettori personalizzati per ogni API e rende la vostra configurazione a prova di futuro.

Zencoder + MCP offre integrazioni potenti e modulari che scalano con le vostre esigenze, ideali per agenti AI, chatbot, flussi di automazione e altro ancora. Ecco cosa sblocca:

• Collegarsi a database, API e strumenti SaaS con un unico protocollo.
• Utilizzare i server MCP esistenti costruiti dalla comunità o costruirne di propri.
• Non è più necessario il vendor lock-in e si possono espandere le funzionalità senza attendere gli aggiornamenti della roadmap.

Gestione e registrazione degli errori

Per mantenere l'affidabilità e la trasparenza del sistema MCP, il protocollo JSON-RPC si basa su una solida gestione degli errori. Questo approccio strutturato alla segnalazione degli errori aiuta a identificare, classificare e rispondere efficacemente ai diversi tipi di guasti.

I codici di errore più comuni sono:

• ParseError = -32700
• InvalidRequest = -32600
• MethodNotFound = -32601
• InvalidParams = -32602
• InternalError = -32603

È possibile definire codici di errore personalizzati al di sopra di -32000 per indicare problemi specifici del dominio (ad esempio, errori di autenticazione, argomenti dello strumento non supportati o errori catastrofici di servizi esterni). Le migliori pratiche di registrazione consigliano di catturare sia il codice che il messaggio descrittivo.

In genere, è possibile gestire questi errori

• restituire l'errore all'intelligenza artificiale, in modo che il modello possa incorporare questa conoscenza nella fase successiva.
• Registrando l'errore per gli sviluppatori umani, in modo da garantire un debugging o una soluzione tempestivi.
• Riprovare con parametri modificati se il codice di errore indica un problema transitorio o facilmente correggibile.

Sfide e limiti del Model Context Protocol

Sebbene l'MCP offra vantaggi promettenti, ci sono diverse sfide e limitazioni importanti da tenere a mente:

⭕ Adozione precoce e supporto limitato - Essendo un protocollo nuovo, l'MCP attualmente non gode di un supporto diffuso da parte del settore, di una documentazione matura e di una comunità di sviluppatori consolidata.

Rischi potenziali per la sicurezza - La centralizzazione dell'accesso tramite MCP introduce possibili vulnerabilità di sicurezza, anche con l'autenticazione e i controlli di accesso integrati.

Dipendenza dalle capacità del modello di intelligenza artificiale - L'efficacia dell'MCP dipende dalla capacità del modello di gestire la scoperta dinamica e la gestione del contesto, che non tutti i modelli sono in grado di supportare.

⭕ Problemi di scalabilità e prestazioni - La gestione di volumi elevati di interazioni simultanee tra strumenti può richiedere la messa a punto delle prestazioni e la scalabilità dell'infrastruttura.

Complessità di integrazione - La migrazione da integrazioni API tradizionali a MCP può comportare modifiche significative al sistema e una curva di apprendimento per gli sviluppatori.

⭕ Personalizzazione limitata - La standardizzazione può limitare la flessibilità delle organizzazioni che necessitano di integrazioni personalizzate o altamente specializzate.

Evoluzione degli standard e incertezza - Con lo sviluppo dell'MCP, le modifiche future possono avere un impatto sulla compatibilità e richiedere aggiornamenti alle implementazioni esistenti.

Perché tutti parlano di MCP?

Le conversazioni sull'MCP si sono notevolmente intensificate nel 2025 e non si tratta di chiacchiere casuali. Diversi fattori chiave sono alla base di questo fenomeno:

• Progettazione nativa per l'IA - I vecchi standard (come OpenAPI o GraphQL) funzionano bene per lo scambio di dati standard, ma non sono completamente ottimizzati per la logica di chiamata degli strumenti di un agente IA. MCP è costruito specificamente intorno all'idea che gli LLM possano decidere spontaneamente di invocare una funzione o consultare una fonte di dati nel corso della conversazione.
• Standard aperto - Anthropic non si è limitata a rilasciare un PDF e a sparire. MCP dispone di un'ampia documentazione, di implementazioni di riferimento approfondite e di SDK per diversi linguaggi (Python, TypeScript, Java, Rust, ecc.).
• Dogfooding e community momentum - Anthropic ha realizzato applicazioni interne reali utilizzando MCP molto prima dell'annuncio pubblico. Una volta rilasciato, è sorto quasi da un giorno all'altro un ecosistema di server che copre tutto, da Slack a GitHub ad AWS. Un protocollo che risolve i problemi reali degli sviluppatori può guadagnare rapidamente terreno.
• Somiglianza con LSP - Il Language Server Protocol ha facilitato l'integrazione degli editor con nuovi linguaggi di programmazione. Il design di MCP riecheggia l'LSP, dimostrando che un protocollo ben specificato può diventare una pietra miliare per molti strumenti.
• Effetti di rete - Il successo di MCP viene amplificato ogni volta che un nuovo host lo integra o viene pubblicato un nuovo server. La sinergia che ne deriva alimenta l'hype.

Come può aiutarvi Zencoder?

Zencoder è un assistente di codifica dotato di intelligenza artificiale che trasforma il modo in cui si costruisce il software. Aumenta la produttività, promuove un codice più pulito e libera una maggiore creatività nell'intero flusso di lavoro. Grazie al supporto del Model Context Protocol (MCP), Zencoder consente di connettersi senza problemi a un ampio ecosistema di strumenti e fonti di dati esterni attraverso uno standard aperto universale. In quanto client MCP, può collegarsi a qualsiasi server MCP compatibile, sbloccando integrazioni avanzate senza bisogno di sviluppo personalizzato o di vendor lock-in.

In questo modo è possibile creare o utilizzare i connettori MCP esistenti, dando vita a flussi di lavoro veramente aperti, scalabili e manutenibili.

Inoltre, Zencoder si inserisce facilmente nel flusso di lavoro corrente, supportando oltre 70 linguaggi di programmazione e integrandosi senza problemi con gli IDE più diffusi, come VS Code e JetBrains. Per i team aziendali, offriamo potenti funzioni di sicurezza e conformità, tra cui SSO, registri di audit e controlli di accesso. Zencoder è costruito per soddisfare i principali standard di settore come ISO 27001, GDPR e CCPA, in modo da poter scalare con fiducia e tranquillità.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Zencoder:

1️⃣ Integrazioni - Zencoder offre una perfetta integrazione con oltre 20 ambienti di sviluppo, migliorando l'efficienza dell'intero ciclo di vita dello sviluppo. Si distingue come l'unico assistente di codifica AI con questo livello di integrazione completa.

2️⃣ Repo Grokking™ - Zencoder comprende l'intera base di codice, compresi la struttura, la logica e i modelli di progettazione. Questa profonda conoscenza del contesto gli consente di fornire suggerimenti intelligenti e contestuali che semplificano la codifica, il debug e l'ottimizzazione.

3️⃣ Coding Agent - Dite addio ai grattacapi del debug e al noioso refactoring. L'assistente di codifica intelligente di Zencoder è qui per semplificare il processo di sviluppo. Con questi agenti intelligenti è possibile:

• Trovare e risolvere rapidamente i bug - Riparare il codice non funzionante e risolvere i problemi con facilità, anche su più file.
• Automatizzare le attività ripetitive - Risparmiare tempo lasciando che l'agente gestisca flussi di lavoro complessi e operazioni di routine.
• Accelerare lo sviluppo - Costruire applicazioni su scala reale in modo più rapido per potersi concentrare su ciò che conta davvero: creatività e innovazione.

4️⃣ Generazione di docstring - Migliorate la documentazione del codice con il minimo sforzo. Le docstring generate dall'intelligenza artificiale forniscono spiegazioni dettagliate e accurate, rendendo il codice più facile da leggere, mantenere e scalare.
5️⃣ Modifica di più file - Semplifica le modifiche su larga scala della base di codice. L'editing multi-file alimentato dall'intelligenza artificiale di Zencoder garantisce coerenza e accuratezza:

• Raccomandando modifiche su più file.
• Applicando le modifiche direttamente nell'editor.
• Fornendo confronti side-by-side per una revisione e un controllo completi.

6️⃣ Generazione di codice - Zencoder scrive codice consapevole del contesto direttamente nei vostri progetti, aumentando la velocità di sviluppo, migliorando l'efficienza e garantendo un'elevata precisione. Vi aiuta a mantenere un flusso di lavoro snello e preciso dall'inizio alla fine.

7️⃣ Generazione di test unitari - Costruite software affidabili con test unitari generati dall'intelligenza artificiale. Zencoder crea automaticamente test approfonditi che coprono diversi scenari, aiutandovi a mantenere un codice robusto e resistente agli errori.

8️⃣ Code Completion - Ricevere suggerimenti di codice intelligenti e in tempo reale, adattati al contesto del progetto. Zencoder migliora la produttività riducendo gli errori e accelerando il processo di codifica.

9️⃣ Code Repair - Garantire la qualità del codice con il perfezionamento guidato dall'intelligenza artificiale. Zencoder esamina e migliora il codice generato da modelli linguistici di grandi dimensioni, allineandolo alle best practice e agli standard del vostro progetto.

Iniziate oggi stesso con Zencoder e connettetevi con l'intero ecosistema Model Context Protocol (MCP)!