MCP (Model Context Protocol)
Detto anche: MCP, Model Context Protocol, protocollo MCP
Standard aperto, presentato da Anthropic nel novembre 2024, che definisce come le applicazioni AI si collegano a dati e strumenti esterni attraverso server e client comuni, senza un'integrazione su misura per ogni fonte.
In breve
- MCP è uno standard aperto per collegare l'AI ai dati.
- Chi possiede i dati espone un server MCP.
- L'applicazione AI usa un client MCP per parlarci.
- Un server può offrire risorse, prompt e strumenti.
- È open source e utilizzabile con modelli diversi.
Che cos'è il Model Context Protocol?
Il Model Context Protocol è uno standard aperto che Anthropic ha rilasciato come progetto open source il 25 novembre 2024. Definisce un modo comune con cui un'applicazione basata su un LLM si collega a fonti di dati e strumenti: archivi documentali, database, repository di codice, applicazioni aziendali.
Senza uno standard ogni collegamento va costruito su misura, per ogni fonte e per ogni assistente. Con MCP basta scrivere un server una volta: qualunque applicazione compatibile può usarlo.
Come funziona?
La specifica distingue tre ruoli: l'applicazione host (per esempio Claude Desktop), i client che vivono dentro l'host e i server che offrono dati e funzioni. I messaggi viaggiano nel formato JSON-RPC 2.0. L'idea si ispira al Language Server Protocol, che ha reso possibile agli editor di codice supportare qualsiasi linguaggio.
Un server MCP può offrire tre tipi di funzioni:
- risorse: dati e contesto da mettere a disposizione dell'utente o del modello;
- prompt: modelli di messaggio e flussi di lavoro pronti da richiamare;
- strumenti: funzioni che il modello può eseguire.
Perché interessa a chi lavora con i prompt?
Perché porta il contesto giusto nella finestra di contesto senza copia e incolla, e perché tratta i prompt come componenti: con un nome, dei parametri, un posto preciso in cui vivere e da cui essere aggiornati. È un passo verso agenti AI progettati come sistemi.
Quali cautele servono?
Ogni server collegato dà al modello accesso a dati o azioni. La specifica chiede che l'utente dia un consenso esplicito e mantenga il controllo su cosa viene condiviso. Resta il rischio di prompt injection dai contenuti letti: conviene collegare solo i server necessari e con i permessi minimi.
Esempio pratico
Il server MCP del CRM aziendale espone le schede clienti come risorse, la funzione «aggiorna stato opportunità» come strumento e un prompt «brief per la visita» con il parametro cliente. Il commerciale, da Claude Desktop, sceglie il prompt, indica il cliente e riceve un brief costruito sui dati reali del CRM.
Differenze con RAG
| Aspetto | MCP (Model Context Protocol) | RAG |
|---|---|---|
| Che cos'è | Uno standard di collegamento tra applicazioni AI e fonti esterne | Una tecnica: recuperare documenti e usarli per generare la risposta |
| Cosa offre | Risorse, prompt e strumenti, anche per compiere azioni | Solo testo recuperato da aggiungere al contesto |
| Rapporto tra i due | Può fornire i dati a un sistema RAG | Può usare MCP come canale per recuperare i documenti |
Domande frequenti
MCP funziona solo con Claude?
No. È uno standard aperto e open source: qualunque applicazione AI può implementare un client MCP. Al lancio il supporto è nelle app desktop di Claude, e strumenti per sviluppatori come Zed, Replit, Codeium e Sourcegraph ci stanno lavorando.
Serve saper programmare per usare MCP?
Per scrivere un server sì, con i kit di sviluppo rilasciati da Anthropic. Per usarlo basta configurare uno dei server già pronti, per esempio quelli per Google Drive, Slack o GitHub, nell'applicazione compatibile.
Fonti
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