MCP (Model Context Protocol): La chiave per sbloccare il vero potenziale dell’IA (sì, anche per la tua impresa!)

Ecco come questo protocollo, nato da un’idea di Anthropic, promette di rivoluzionare l’interazione tra IA e dati aziendali, aprendo nuove frontiere per l’innovazione e l’efficienza

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard che connette l'IA a dati e strumenti esterni. Questo semplifica le integrazioni, taglia costi e accelera lo sviluppo. Per la tua impresa, significa più efficienza, CX migliore, innovazione rapida e decisioni basate su dati più ricchi, sbloccando il potenziale dell'IA per la crescita.

MCP (Model Context Protocol): La chiave per sbloccare il vero potenziale dell’IA (Sì, anche per la tua impresa!)

L’intelligenza artificiale, diciamocelo, è sulla bocca di tutti.

Sta trasformando la nostra agenzia seo ed il modo di fare impresa a una velocità pazzesca, promettendo efficienza, innovazione e una capacità di capire i clienti che prima ci sognavamo.

Però, e qui casca l’asino, molte aziende – forse anche la tua – si accorgono che questo potenziale enorme dell’IA spesso rimane un po’… bloccato.

Gli strumenti di IA, per quanto potenti, tendono a lavorare un po’ per i fatti loro, come se fossero in stanze separate, isolati dai dati in tempo reale e dai sistemi specifici che usi ogni giorno in azienda.

Questa specie di “scollegamento” è una bella fregatura, perché impedisce all’IA di dare il massimo, lasciando un sacco di opportunità sul tavolo.

Ma sai che c’è?

Proprio quando sembra che ci sia un muro, spunta fuori una tecnologia che potrebbe essere la svolta: il Model Context Protocol (MCP).

L’MCP si propone come uno standard aperto, una specie di “chiave universale” pensata per far cadere queste barriere.

L’idea è semplice ma potentissima: permettere alle applicazioni di IA di comunicare e interagire in modo fluido e sicuro con fonti di dati esterne, con i tuoi strumenti aziendali e con altri servizi.

E sai allora che ho pensato?

Di spiegarti cos’è ‘sto protocollo, come è saltato fuori, come funziona e, soprattutto, perché capirlo è fondamentale per prendere decisioni furbe sull’uso dell’IA nella tua attività.

L’obiettivo?

Darti gli strumenti per capire se l’MCP può diventare una vera e propria leva per far crescere e innovare la tua impresa.

E allora, ti ho incuriosito abbastanza?

Partiamo!

Ma cos’è davvero questo MCP? Te lo spiego facile facile

Allora, cerchiamo di capire ‘sto benedetto Model Context Protocol (MCP) senza troppi mal di testa.

Immagina l’MCP come una specie di “traduttore universale” o un “ponte di comando” standardizzato.

In termini un po’ più tecnici, ma non troppo, l’MCP è un protocollo standard aperto che definisce un modo unico con cui le applicazioni di intelligenza artificiale, specialmente i modelli linguistici di grandi dimensioni (quelli che chiamiamo LLM, tipo ChatGPT per intenderci), possono attaccarsi e scambiare informazioni con fonti di dati esterne, strumenti e servizi vari.

Detto papale papale, l’MCP fa in modo che la tua IA possa “chiacchierare” con altri software e database usando una lingua comune, in modo standard.

L’analogia che mi piace di più, e che rende subito l’idea, è quella della “porta USB-C per l’IA”, come suggerito da Aisera (https://aisera.com/blog/mcp-model-context-protocol/), oppure, come dice ancora Zapier (https://zapier.com/blog/mcp/), dell'”HTTP per le applicazioni IA“.

Pensa un attimo: la porta USB-C permette a un sacco di dispositivi diversi di connettersi e scambiare dati con il tuo computer usando un solo tipo di attacco, no?

E l’HTTP ha fatto la stessa magia per i browser web e i server.

Ecco, l’MCP punta a fare esattamente questo per il mondo dell’IA. Invece di dover creare ogni volta da zero integrazioni complicate e su misura per ogni singola accoppiata “strumento IA – fonte dati esterna” – un vero incubo, credimi – l’MCP offre un’interfaccia standard, una specie di “presa universale”.

Come evidenziato da diverse fonti, lo scopo principale è proprio semplificare e standardizzare questa comunicazione bidirezionale tra i modelli di IA e il mondo esterno.

Questo non solo permette all’IA di pescare le informazioni che le servono per darti risposte più sensate e aggiornate, ma le dà anche il potere di agire su quei sistemi esterni: per esempio, aggiornare una scheda cliente nel tuo CRM, mandare un messaggio o far partire un processo.

Questa capacità di interagire in modo sicuro e controllato è il vero succo della questione, perché è quello che serve per sbloccare applicazioni IA che siano davvero utili, consapevoli di quello che succede intorno e capaci di prendere iniziative.

Ma chi ha avuto questa idea geniale e quando è nata?

C’è una storia interessante dietro…

I risultati raccontati da chi lavora coi noi

Lo considero un punto di riferimento per tutto ciò che riguarda il lancio di una nuova attività, la validazione di un’offerta online e la possibilità di ottenere traffico profilato e utile…

Luca Orlandini

Founder di landing-page-efficace.it

Vedi la video recensione

Da dove salta fuori l’MCP? Una breve storia (promesso!)

Dietro ogni grande idea, c’è sempre qualcuno che si è rimboccato le maniche.

E per l’MCP, il merito va principalmente ad Anthropic, un’azienda che magari conosci per il suo modello di IA, Claude.

Sono stati loro a promuovere e sviluppare inizialmente questo protocollo. L’MCP è stato presentato ufficialmente e reso open-source verso la fine del 2024, per la precisione a novembre 2024.

E se ti piacciono i nomi, i “papà” del protocollo dentro Anthropic sono stati David Soria Parra e Justin Spahr-Summer.

Ma perché si sono messi a fare ‘sto lavoro?

La scintilla, come spiega Anthropic stessa nel suo annuncio (https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol), è scattata vedendo quanto stava diventando complicato e inefficiente far parlare i modelli di IA, soprattutto gli LLM, con la giungla di sistemi e fonti dati che le aziende usano ogni giorno.

Prima dell’MCP, ogni volta che volevi connettere la tua IA a uno strumento esterno – che fosse il CRM, un database, un sistema per gestire i documenti o perfino i file sul tuo PC – toccava sviluppare un’integrazione su misura.

Un lavoraccio, spesso costoso in termini di tempo e soldi.

Questa frammentazione era un freno a mano tirato per la scalabilità e la capacità dei modelli IA di lavorare davvero connessi e “sul pezzo” rispetto al contesto reale.

L’idea, quindi, era quella di creare uno standard che, un po’ come il Language Server Protocol (LSP) ha fatto per i linguaggi di programmazione negli editor di codice, potesse fare lo stesso per integrare contesto e strumenti nel mondo delle applicazioni IA.

Quando l’MCP è stato annunciato, ha fatto un bel “botto”, come si suol dire.

Molti addetti ai lavori e sviluppatori, hanno capito subito il potenziale enorme di questo protocollo per risolvere un problema bello grosso e per dare il via a una nuova ondata di applicazioni IA più potenti e integrate.

La promessa di una “USB-C per l’IA” ha acceso la fantasia, facendo immaginare un futuro in cui collegare un LLM a uno strumento o database potrebbe diventare facile come attaccare una chiavetta al computer.

E infatti, già nei primi mesi dopo il lancio, c’è stato un boom di interesse, con la comunità che ha sfornato centinaia di server MCP e le prime aziende pioniere che hanno iniziato ad adottarlo.

Ok, bello tutto, ma come funziona ‘sta magia sotto il cofano?

Andiamo a dare un’occhiata, ma te lo spiego semplice, promesso!

Lavinia Furlani

Presidente gruppo editoriale Wine Meridian

L’agenzia di Roberto Serra ci ha permesso di raddoppiare il traffico verso il nostro sito in appena 12 mesi

Vedi la testimonianza

Come funziona l’MCP? Sveliamo i meccanismi interni (senza diventare matti)

Adesso entriamo un po’ più nel tecnico, ma non ti preoccupare, te lo spiego come se stessimo chiacchierando davanti a un caffè.

Per capire davvero il potenziale dell’MCP, è utile dare una sbirciatina a come è fatto dentro.

Il protocollo si basa su un’architettura che potremmo definire client-server, e usa dei componenti specifici per far parlare le cose tra loro.

Immagina l’MCP che lavora un po’ come un ristorante ben organizzato.

Abbiamo tre attori principali in gioco.

Primo, c’è l’MCP Host: pensa all’Host come all’ambiente o all’applicazione dove “vive” la tua intelligenza artificiale, il tuo LLM, e che ha bisogno di accedere a dati o funzionalità che stanno fuori.

Potrebbe essere un’applicazione sul tuo computer, come Claude Desktop, un ambiente di sviluppo per programmatori potenziato dall’IA come Cursor, o sistemi più complessi che usano agenti IA personalizzati,. L’Host è un po’ il “direttore d’orchestra”, che gestisce e coordina le chiacchierate tra i client e i server MCP.

Poi abbiamo l’MCP Client.

Questo “personaggio” abita dentro l’MCP Host.

È un pezzetto di software che usa il protocollo MCP per stabilire e mantenere connessioni dirette, uno a uno, con specifici MCP Server.

Il client si occupa di far scorrere la comunicazione in modo standard, formattando i messaggi e tenendo d’occhio lo stato della connessione.

In pratica, è come un connettore che smista le richieste dall’IA al server giusto e riporta indietro i risultati, un po’ come un postino super efficiente.

Infine, c’è l’MCP Server.

Un server MCP è un programma che fa da “involucro” o da intermediario, esponendo le capacità di un sistema esterno (tipo un database, un’API, i file sul tuo computer o uno strumento aziendale) parlando la lingua dell’MCP.

Ogni server è specializzato nel dare accesso a una risorsa o funzionalità specifica.

Ad esempio, ci potrebbe essere un server MCP per Google Drive, uno per Slack, uno per un database PostgreSQL o uno per i file che hai sul PC.

E cosa mettono a disposizione questi server MCP?

Fondamentalmente, espongono le loro funzionalità attraverso tre tipi principali di “oggetti” standardizzati che l’IA può scoprire e usare:

1. Tools (Strumenti): Sono funzioni o azioni che l’IA può richiamare per fare cose specifiche, interagendo con servizi esterni o API.Pensa a strumenti che permettono di “mandare un’email”, “cercare un file”, “aggiornare una scheda cliente nel CRM” o “fare una domanda a un database”.Di solito, per usare uno strumento, serve il tuo consenso esplicito, come sottolineano le specifiche ufficiali (https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26).

2. Resources (Risorse): Rappresentano dati statici o informazioni strutturate che il server offre all’IA per darle un contesto. Possono essere file, record di un database, la cronologia di una chat, documenti o qualsiasi altro dato che l’IA può leggere e usare per capire meglio la situazione o per darti risposte più intelligenti.

   
   

3. Prompts (Suggerimenti/Modelli): Sono dei modelli di interazione o dei flussi di lavoro conversazionali già pronti che il server può dare per guidare la chiacchierata tra te (o l’IA) e il sistema Li puoi vedere come dei template riutilizzabili che aiutano l’IA ad affrontare compiti specifici in modo più prevedibile e facile da gestire.

Per farla breve sulla comunicazione: il client e il server MCP si scambiano messaggi usando un formato standard chiamato JSON-RPC 2.0.

È un modo leggero per strutturare le richieste e comunicare le risposte (o gli errori).

Per le cose che hai in locale (tipo accedere ai file sul computer), l’MCP può usare questo JSON-RPC su quello che i tecnici chiamano stdio (Standard Input/Output).

Per le connessioni remote, invece, supporta sistemi come HTTP+SSE (Server-Sent Events) o trasporti HTTP più flessibili e adatti allo streaming, come indicato nelle evoluzioni più recenti della specifica (https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26).

Quindi, per riassumere una tipica interazione: tu (o l’IA) avete bisogno di qualcosa da un sistema esterno.

L’Host IA se ne accorge.

Il Client MCP dentro l’Host si connette al Server MCP giusto.

Il Server dice “Ehi, io so fare questo, questo e quest’altro (Strumenti, Risorse, Prompts)”.

L’IA, tramite il Client, fa una richiesta al Server (tipo, “usami quello Strumento” o “leggimi quella Risorsa”).

Il Server fa il suo lavoro, parlando con il sistema esterno che rappresenta (chiede al database, legge il file, ecc.).

E poi il Server rimanda la risposta al Client, che la presenta all’IA o a te.

La cosa figa è che, una volta che un’applicazione IA impara a parlare MCP come client, in teoria può dialogare con qualsiasi server MCP.

E viceversa, un server MCP fatto per uno strumento specifico può essere usato da qualsiasi IA che capisce l’MCP.

È questo “disaccoppiamento”, questa indipendenza, la vera chiave della flessibilità e della riutilizzabilità che l’MCP promette.

Tutto questo sistema standardizzato è quello che permette all’MCP di offrire un modo più efficiente e scalabile per integrare l’IA.

Ma ti starai chiedendo: “Ok, ma è davvero così diverso da come si faceva prima?”.

Bella domanda, e la risposta potrebbe sorprenderti.

Emanuele Locatelli

Dopo anni ed anni abbiamo finalmente trovato l’agenzia SEO giusta. Lavoriamo con Roberto Serra del 2018.

Vedi il caso studio

MCP contro il “vecchio modo”: perché è una vera svolta (e non solo fuffa tecnica)

Per capire davvero il valore dell’MCP, dobbiamo fare un piccolo passo indietro e vedere come funzionavano (o meglio, non funzionavano tanto bene) le cose prima.

Confrontiamolo con il modo tradizionale di far parlare l’intelligenza artificiale con i sistemi e i dati esterni.

Prima dell’MCP, se volevi collegare la tua applicazione IA (chiamiamola M) a diversi strumenti o fonti di dati esterne (chiamiamole N), era un vero e proprio Far West e dovevi creare un’integrazione su misura per ogni singola coppia.

Immagina: la tua azienda vuole che il nuovo chatbot IA parli con il CRM, con il sistema di gestione dei documenti e con il database dei prodotti.

Risultato? I tuoi sviluppatori dovevano mettersi lì a costruire e mantenere tre connettori separati, ognuno con la sua logica, i suoi protocolli di comunicazione (spesso API REST specifiche per ogni strumento) e le sue procedure per l’autenticazione.

Un lavoraccio.

Questo approccio, che i tecnici chiamano il problema “M x N” (cioè M per N) porta con sé un bel po’ di mal di pancia:

• Costi alle stelle: Ogni integrazione custom costa soldi per svilupparla, testarla e mantenerla. Moltiplica questo per tutti i sistemi che vuoi integrare, e capisci che la cifra può diventare proibitiva, specialmente se sei una piccola o media impresa.
• Tempi biblici: Sviluppare integrazioni su misura richiede tempo, un sacco di tempo. E questo rallenta il lancio di nuove funzionalità IA e la tua capacità di rispondere velocemente a quello che chiede il mercato.
• Complessità e fragilità: Gestire un groviglio di integrazioni diverse aumenta la complessità di tutta la tua architettura IT. Ogni integrazione è un potenziale punto debole, e basta una modifica a un sistema per “rompere” le connessioni esistenti. Un vero incubo per la manutenzione.
• Poca riutilizzabilità: Un connettore costruito per far parlare uno specifico modello IA con un particolare CRM difficilmente lo puoi riutilizzare per un altro modello IA con lo stesso CRM, o per lo stesso modello IA con un CRM diverso, senza metterci pesantemente le mani. È come avere una chiave che apre una sola porta.
• Scalabilità? Un miraggio: Aggiungere nuovi strumenti IA o nuove fonti dati diventa sempre più complicato e costoso.

E qui entra in gioco l’MCP, che affronta questi problemi di petto introducendo uno standard di comunicazione universale.

Invece di creare M x N connessioni personalizzate, con l’MCP gli sviluppatori delle tue applicazioni IA (M) devono solo implementare un client MCP una volta, e i fornitori di strumenti o dati (N) devono solo esporre le loro funzionalità attraverso un server MCP, sempre una volta.

Questo trasforma il problema in uno scenario “M + N”: le M applicazioni IA implementano il client MCP una volta sola, e gli N strumenti/servizi implementano il server MCP una volta sola.

Una volta che la tua IA supporta MCP come client, può teoricamente parlare con qualsiasi server MCP, presente o futuro.

E, allo stesso modo, un servizio che espone un server MCP diventa subito accessibile a tutte le IA che parlano il protocollo.

Una vera manna dal cielo!

I vantaggi di questa standardizzazione sono enormi rispetto alle tradizionali integrazioni API.

Pensa alla riduzione drastica della complessità e dei costi di integrazione: non c’è più bisogno di scrivere quel codice “colla” personalizzato per ogni connessione.

Si stima una riduzione significativa del codice di integrazione e dei tempi di sviluppo di integrazione di 5-10 volte e un’accelerazione nello sviluppo delle integrazioni del 62%.

Poi c’è una maggiore interoperabilità: sistemi diversi possono finalmente “parlare la stessa lingua”, rendendo più facile creare flussi di lavoro complessi che toccano più strumenti e modelli IA.

La scalabilità diventa semplice: aggiungere un nuovo strumento o un nuovo modello IA al tuo ecosistema è molto più facile e veloce.

Si crea un ecosistema in crescita: la standardizzazione fa nascere un mercato di server MCP riutilizzabili, sia open-source che commerciali, che accelera ancora di più l’adozione.

E infine, i tuoi sviluppatori possono concentrarsi sull’innovazione, creando valore aggiunto e funzionalità fighe, invece che perdere tempo e risorse a fare da “idraulici” delle integrazioni.

Per darti un’idea più chiara, pensa a questo: prima, per scoprire gli strumenti, dovevi spulciarti la documentazione delle API e configurare tutto a mano.

Con l’MCP, la scoperta delle capacità del server è dinamica e automatica e si stima che l’onboarding di nuove fonti dati sia 8 volte più veloce!

E la gestione del contesto? Prima era un “arrangiati come puoi”, ora è integrata nel protocollo, con un miglioramento della rilevanza del contesto stimato 4 volte superiore.

La riutilizzabilità passa da bassa ad alta, un vero “scrivi una volta, usa ovunque”.

E la manutenzione? Semplificata, con interfacce standard e auto-documentanti, e costi ridotti del 47%.

Le API generiche ti davano dati grezzi da adattare, l’MCP è ottimizzato per l’IA con “Tools” e “Prompts” pronti all’uso, richiedendo meno pre-elaborazione dei dati.

Questo passaggio da integrazioni frammentate a uno standard unificato non è solo un miglioramento tecnico, è un cambio di paradigma che può davvero sbloccare un nuovo livello di potenza e flessibilità per le tue applicazioni di intelligenza artificiale.

Ma al di là della tecnica, quali sono i vantaggi che puoi toccare con mano per la tua attività?

Fidati, ce ne sono parecchi.

L’MCP in azione: esempi concreti che parlano da soli

I benefici sulla carta sono una cosa, ma vedere l’MCP all’opera in scenari reali è quello che fa davvero capire la sua potenza.

Immagina come queste applicazioni pratiche potrebbero trasformare le operazioni della tua azienda.

Pensa all’automazione intelligente dei processi aziendali.

L’MCP permette di costruire agenti IA capaci di orchestrare flussi di lavoro complessi che attraversano più sistemi aziendal.

• Esempio lampante: un’IA potrebbe gestire tutto il processo di onboarding di un nuovo cliente.

Immagina: crea l’account nel CRM, manda un’email di benvenuto personalizzata tramite il sistema di email marketing, programma una chiamata di follow-up nel calendario del team vendite e assegna i primi task nel software di project management.

Tutto questo, avviato da un singolo input o trigger.

Niente male, eh?

Oppure, considera il potenziamento del servizio clienti.

Come abbiamo accennato, l’MCP può rivoluzionare il customer service.

• Esempio pratico: un assistente virtuale potenziato da MCP accede in tempo reale alla cronologia degli ordini di un cliente dal tuo sistema e-commerce, controlla lo stato di una spedizione interrogando l’API del corriere, e processa un reso o un cambio direttamente nel sistema gestionale.

Il risultato? Risposte immediate e complete, senza dover passare la palla tra mille operatori umani.

I tuoi clienti ti ringrazieranno.

Se la tua è un’azienda tecnologica o hai un team di sviluppo interno, l’MCP offre vantaggi notevoli anche nello sviluppo software e nelle pratiche DevOps.

• Esempio per smanettoni (ma non solo): un assistente IA integrato nell’ambiente di sviluppo (quello che i programmatori chiamano IDE) può, tramite MCP, pescare la documentazione più aggiornata di una libreria da un repository GitHub, analizzare il codice che state scrivendo nel progetto locale, suggerire pezzi di codice che calzano a pennello e perfino avviare processi di Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) controllando lo stato dei server di build.

Strumenti come Cursor IDE, come riportato da Gradient Flow (https://gradientflow.com/model-context-protocol-what-you-need-to-know/) e The AI Journal (https://aijourn.com/how-ai-agents-and-mcp-servers-are-redefining-the-future-of-work/), già usano l’MCP per queste cose.

Passiamo all’analisi dati e alla Business Intelligence.

L’MCP facilita l’accesso e l’aggregazione di dati da diverse fonti per analisi molto più profonde.

• Esempio da CEO: potresti chiedere al tuo assistente IA: “Mostrami le vendite del prodotto X negli ultimi tre mesi, confrontandole con i dati di inventario e le campagne di marketing attive”.

L’IA, usando server MCP per connettersi al sistema di vendita, al gestionale di magazzino e alla piattaforma di marketing, potrebbe sfornare un report sintetico e grafici chiari in pochi istanti.

Decisioni più rapide e informate, garantito.

E nel marketing e nelle vendite?

L’MCP può rendere queste attività più efficienti e personalizzate.

• Marketing Automation con il turbo: Gli agenti IA possono gestire campagne di marketing su più canali, personalizzare i messaggi in base ai dati del CRM, programmare post sui social media e analizzare le performance delle campagne in tempo reale.

Come? Interagendo direttamente con gli strumenti di marketing automation, i CRM e le piattaforme social tramite MCP.

Pensa a un’IA che riceve una notifica di un nuovo lead qualificato dal CRM, va a curiosare sul profilo LinkedIn del lead per raccogliere altre info utili, e poi ti prepara una bozza di email di contatto super personalizzata, tutto in automatico.

Roba da non credere, eh?

Parlando di marketing, non possiamo non toccare la SEO.

Il suo impatto sull’ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) è più indiretto, ma non per questo meno importante.

L’MCP, infatti, potenzia gli strumenti e gli agenti IA che i professionisti SEO e le aziende usano per migliorare la loro presenza online.

• Analisi SEO Avanzate: un agente IA con accesso MCP a Google Search Console, a strumenti di analisi delle keyword, a piattaforme di content audit e ai dati dei backlink può fare analisi SEO molto più complete e veloci.

Può scovare opportunità e problemi che a un occhio umano (o a strumenti meno integrati) potrebbero sfuggire.

• Creazione di Contenuti Ottimizzati e Contestuali: l’IA può usare l’MCP per accedere a dati di ricerca, analisi della concorrenza e linee guida del tuo brand per aiutarti a generare contenuti (testi, meta description, ecc.) che non solo siano ottimizzati per le parole chiave giuste, ma anche profondamente contestualizzati rispetto ai tuoi obiettivi aziendali e al tuo target.
• Automazione di Report SEO: l’IA può mettere insieme dati da diverse fonti SEO (ranking, traffico, audit tecnici) tramite MCP per generare report periodici e personalizzati per te e il tuo team.

Questo è un utilizzo che WordLift (https://wordlift.io/blog/en/ai-agents-and-the-model-context-protocol/) vede come particolarmente promettente.

L’idea che l’MCP possa aggiungere metadati direttamente alle pagine web per i motori di ricerca, sembra al momento più una visione futura o un’interpretazione un po’ spinta, dato che la maggior parte delle fonti autorevoli, come Zapier (https://zapier.com/blog/mcp/), descrive l’MCP come un protocollo per far interagire l’IA con strumenti e dati esterni, piuttosto che un modo per annotare direttamente il contenuto web per i crawler.

Quindi, i benefici SEO arrivano dalla capacità dell’IA di usare questi strumenti esterni in modo più efficace per le attività SEO.

Infine, pensa alla gestione della conoscenza aziendale.

L’MCP può trasformare il modo in cui la tua azienda accede e usa il suo sapere interno.

• Esempio da tutti i giorni: un tuo dipendente potrebbe chiedere a un assistente IA: “Qual è la nostra policy per i resi sui prodotti della categoria Y acquistati durante una promozione?”.

L’IA, tramite MCP, può interrogare il database documentale interno, le FAQ del servizio clienti e le comunicazioni passate per darti una risposta precisa e aggiornata, citando pure le fonti.

Aziende come Block e Apollo, come riporta Shakudo (https://www.shakudo.io/blog/mcp-model-context-protocol), stanno già usando l’MCP per unificare l’accesso a diverse miniere di conoscenza.

Questi sono solo alcuni esempi, ma ti fanno capire come l’MCP possa fare da catalizzatore per un sacco di innovazioni basate sull’IA, rendendo le chiacchierate tra IA e sistemi aziendali più fluide, potenti e davvero utili.

Ti è venuta voglia di provare?

Vediamo come si può iniziare a “giocare” con questa tecnologia.

Primi passi con l’MCP: Come iniziare a esplorare (senza paura)

Ok, mettiamo che ti abbia convinto e che l’MCP ti stuzzichi la curiosità.

Come puoi iniziare a esplorare questa nuova frontiera senza diventare matto o dover subito chiamare un esercito di programmatori?

L’approccio iniziale, te lo dico subito, dovrebbe essere graduale, focalizzato sulla sperimentazione e sull’imparare strada facendo.

Non devi diventare un esperto di protocolli, ma capire come iniziare a interagire con questa tecnologia può aprirti un mondo.

Un buon punto di partenza, è una **riflessione interna**: quali sono i processi nella tua azienda che potrebbero trarre il massimo beneficio da un’IA più integrata e “sveglia”?

Dove senti che ci sono colli di bottiglia perché i sistemi non si parlano o perché i dati sono difficili da raggiungere?

Identificare uno o due casi d’uso specifici, quelli che potrebbero darti un bel ritorno (tipo automatizzare una parte del customer service o migliorare l’analisi dei dati di vendita), ti darà un focus chiaro per i tuoi esperimenti.

Può essere utile anche fare una mappa degli strumenti e dei sistemi che usi già e vedere se sono compatibili o se avresti bisogno di server MCP specifici.

Poi, un po’ di formazione e curiosità non guastano.

Incoraggia i membri del tuo team, specialmente quelli più portati per la tecnologia o i responsabili dell’innovazione, a familiarizzare con i concetti base dell’MCP.

Ci sono un sacco di guide, documentazione e community online, come quella che ruota attorno al sito ufficiale di Anthropic.

Certo, per implementazioni più complesse, potrebbe servire formare i tuoi sviluppatori o pensare a dei partner esterni.

E per la sperimentazione pratica?

Per iniziare a “giocare” con l’MCP, specialmente con l’ecosistema di Anthropic, spesso ti servono alcuni strumenti di base.

Di solito si parla di un’applicazione client MCP, come potrebbe essere Claude Desktop.

Spesso, per far girare i server MCP in locale (molti sono sviluppati in JavaScript/TypeScript), è richiesto Node.js.

E se poi vuoi sviluppare i tuoi server MCP personalizzati, allora gli SDK (Software Development Kit) per MCP, disponibili in vari linguaggi, diventano essenziali.

Il modo più semplice per “toccare con mano” l’MCP è installare e testare server MCP open-source già pronti per sistemi comuni.

Anthropic e la community ne hanno rilasciati per Google Drive, Slack, GitHub, database come Postgres, e anche per accedere ai file che hai sul tuo computer.

Tra le tante ho trovato una guida di siddharthbharath.com che ti fa vedere, passo passo, come installare il server MCP per il file system: scarichi e installi Claude for Desktop e Node.js, modifichi un file di configurazione per dire a Claude Desktop come far partire il server MCP per i file (indicando le cartelle a cui l’IA potrà accedere, tipo Documenti o Download), riavvii Claude Desktop e… magia!

Dovrebbe apparire un’icona a forma di martelletto che ti fa vedere gli strumenti disponibili (tipo creare cartelle, leggere o scrivere file) e da lì puoi iniziare a dare comandi all’IA che li usa.

Se poi hai un caso d’uso interno specifico, tipo voler far parlare la tua IA con un’API interna o un database aziendale, un passo successivo potrebbe essere provare a sviluppare un server MCP semplice.

Le guide rapide e gli SDK forniti da Anthropic  possono darti una bella mano.

E non dimenticare la comunità!

Partecipare a forum online o gruppi dedicati all’MCP è un ottimo modo per imparare dagli altri, fare domande, scoprire nuovi server e restare aggiornato.

Il repository GitHub modelcontextprotocol è un punto di riferimento, e community come il server Discord di Cline menzionato da Gradient Flow come un posto per connettersi con sviluppatori esperti possono essere super utili.

Chiaramente, anche se l’MCP punta a semplificare le integrazioni, metterlo in piedi, specialmente per sistemi aziendali complessi o per creare server MCP personalizzati e sicuri, richiederà competenze di sviluppo software.

Se non hai un team di “maghi del codice” in casa, o se vuoi accelerare i tempi, collaborare con consulenti o system integrator esperti di IA e MCP può essere una mossa strategica.

Possono aiutarti a definire la strategia, sviluppare i server che ti servono e assicurarsi che tutto sia robusto, sicuro ed efficace.

Il consiglio che ti do è di iniziare con piccoli esperimenti controllati e poi scalare gradualmente.

È un approccio prudente, data la novità della tecnologia e, soprattutto, le importantissime considerazioni sulla sicurezza.

E proprio di questo dobbiamo parlare ora, perché non è tutto oro quello che luccica… o almeno, bisogna stare attenti a come lo si maneggia.

Occhio ai dettagli: rischi, sfide e il futuro che ci aspetta con l’MCP

Nonostante l’entusiasmo e il potenziale rivoluzionario, da buon imprenditore sai che bisogna sempre guardare le cose con un occhio realistico.

Quindi, è fondamentale approcciare l’MCP con la consapevolezza dei rischi, delle sfide attuali e di cosa ci riserva il futuro.

Partiamo dai rischi e dalle sfide, perché è giusto parlarne apertamente.

La sicurezza, ragazzi, è senza dubbio la preoccupazione numero uno, come sottolineato da più parti, ad esempio da Krista AI (https://krista.ai/mcp-hype-risk-and-enterprise-reality/).

L’MCP, dando all’IA la possibilità di accedere e agire su sistemi esterni, apre nuovi possibili fronti d’attacco se non si gestisce tutto con estrema cautela.

Pensa al furto di token e all’acquisizione di account: i server MCP potrebbero aver bisogno di salvare token di autenticazione (tipo quelli OAuth) per accedere a servizi come Gmail, Google Drive, CRM, ecc.

Se un server MCP o i token che gestisce vengono compromessi, un malintenzionato potrebbe mettere le mani sui vostri servizi, leggere dati sensibili, mandare comunicazioni false o fare danni seri.

Anche la compromissione del server MCP stesso è un rischio: se qualcuno riesce a entrare lì, potrebbe avere “le chiavi del regno” e controllare tutti i servizi collegati.

E poi c’è il famigerato Prompt Injection: comandi dannosi nascosti in input apparentemente innocui (un’email, un documento) potrebbero ingannare l’IA e indurla a compiere azioni non autorizzate tramite gli strumenti MCP, come inoltrare documenti riservati o cancellare dati.

Infine, i permessi eccessivi e l’aggregazione dei dati: per essere flessibili, i server MCP potrebbero richiedere permessi più ampi del necessario, aumentando il rischio in caso di violazione.

E centralizzare l’accesso a molti servizi crea un potenziale di aggregazione dati che potrebbe essere sfruttato per attacchi o violazioni della privacy.

Il problema di fondo è che, essendo una tecnologia relativamente nuova, gli standard di sicurezza specifici per l’MCP e le migliori pratiche per implementarlo in modo sicuro sono ancora in evoluzione.

La sicurezza non è “incorporata” nel protocollo al punto da prevenire automaticamente abusi senza un’attenta progettazione, come fa notare anche Red Hat (https://www.redhat.com/en/blog/model-context-protocol-discover-missing-link-ai-integration).

Poi c’è la questione della maturità della tecnologia e dell’adozione.

L’MCP è ancora ai suoi inizi.

Questo significa che il protocollo stesso, gli SDK e tutto l’ecosistema di strumenti sono in continua evoluzione.

L’adozione, anche se in crescita e supportata da nomi grossi come Anthropic, OpenAI e Microsoft, non è ancora universale, e l’ecosistema di server MCP disponibili potrebbe non coprire ancora tutte le tue esigenze specifiche.

Considera anche un possibile overhead e complessità.

Introdurre un server MCP come strato intermedio potrebbe, in alcuni casi, aggiungere un minimo di latenza o una complessità architetturale in più.

E anche con l’MCP, gestire il contesto fornito all’IA resta una sfida: troppo contesto può portare a costi di inferenza più alti con gli LLM e a risposte più lente o meno precise.

Nonostante queste sfide, il futuro dell’ecosistema MCP sembra promettente.

Ci si aspetta un’espansione esponenziale del numero di server MCP disponibili, che andranno a coprire un sacco di domini e specialità industriali, probabilmente vedremo nascere fornitori di strumenti specializzati e marketplace MCP dove trovare e connettersi facilmente ai server.

Il protocollo stesso evolverà, con standard potenziati per la sicurezza, supporto per flussi di lavoro multi-agente più complessi (“Agent Graphs”), capacità multimodali e modelli di permessi più granulari.

E potrebbe anche integrarsi con altre tecnologie emergenti.

Una dinamica cruciale sarà gestire la tensione tra l’obiettivo dell’MCP di facilitare l’accesso (apertura, estensibilità) e la necessità critica di sicurezza e controllo nelle imprese.

L’MCP è progettato per essere aperto, ma questa apertura, se non gestita bene, crea vulnerabilità.

La mancanza attuale di standard di sicurezza maturi è un ostacolo.

Quindi, l’evoluzione delle funzionalità di sicurezza intrinseche al protocollo e lo sviluppo di best practice consolidate saranno determinanti per la sua adozione su larga scala.

Come imprenditore, dovrai trovare un equilibrio tra la spinta all’innovazione e una gestione prudente dei rischi.

Inoltre, non si tratterà solo di più server.

È plausibile aspettarsi un’evoluzione qualitativa, con la possibile emersione di “MCP server certificati” o “livelli di trust” per rispondere alle preoccupazioni sulla sicurezza.

Le imprese avranno bisogno di garanzie.

Questo potrebbe portare a registri di server verificati, certificazioni o audit.

Per te, imprenditore, questo apre la prospettiva di automatizzare processi a un livello prima inimmaginabile.

Dopo tutto questo discorso, la domanda da un milione di dollari è:

ha senso per la tua attività?

Tiriamo le somme: L’MCP fa per te (e per la tua azienda)?

Eccoci arrivati alla fine di questa lunga chiacchierata sull’MCP.

Abbiamo visto cos’è, come funziona, i vantaggi e anche le spine nel fianco.

Ora, la domanda cruciale per te, imprenditore, è: “Ma ‘sta roba è davvero rilevante per la mia attività? Devo davvero starci attento?”.

Facciamo un riassunto dei punti chiave, così li hai belli chiari:

• L’MCP è uno standard emergente e aperto che punta a semplificare un sacco il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale si collegano e interagiscono con i dati e gli strumenti che usi ogni giorno in azienda. Immaginalo come un “traduttore universale” o una “porta standard” per le tue IA.
• Porta con sé vantaggi significativi: più efficienza operativa, meno costi e tempi di sviluppo per nuove funzionalità IA, maggiore flessibilità per adattarti ai cambiamenti e una scalabilità più agile delle soluzioni IA.
• Permette alle aziende, grandi o piccole che siano, di sfruttare l’IA in modi più profondi e integrati. E questo può tradursi in un miglioramento tangibile dell’esperienza che offri ai clienti, in una maggiore capacità di innovare e, alla fine della fiera, in un potenziale vantaggio sulla concorrenza.
• Abilita la creazione di capacità IA più potenti e innovative, consentendo agli agenti IA non solo di “pensare” ma anche di “fare”, interagendo con i sistemi aziendali per eseguire compiti concreti.

Il mio consiglio spassionato è di non vedere l’MCP solo come una soluzione tecnica a un problema di integrazione.

Piuttosto, consideralo come un’opportunità strategica per ripensare i tuoi processi aziendali, per immaginare nuovi modi di creare valore per i tuoi clienti e per preparare la tua azienda alla prossima ondata di innovazione guidata dall’intelligenza artificiale.

Di conseguenza, gli imprenditori che adottano tecnologie basate su MCP potrebbero vedere miglioramenti significativi nelle loro performance SEO, non perché l’MCP stesso sia “visto” dai motori di ricerca, ma perché i loro team (o i loro consulenti SEO come te) avranno a disposizione strumenti di intelligenza artificiale molto più capaci e integrati per ottimizzare la loro presenza online.

Questo è il collegamento cruciale che puoi illustrare ai tuoi clienti imprenditori, mostrando come una tecnologia apparentemente “dietro le quinte” come l’MCP possa avere un impatto tangibile sui loro risultati di business.

Dunque, ora più che mai, per cavalcare l’onda dell’IA, la parola d’ordine è: informarsi, sperimentare con giudizio e, soprattutto, non aver paura di innovare.

#avantitutta!

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Domande frequenti su: Model Context Protocol (MCP)

Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?

L’MCP è un protocollo standard aperto progettato per consentire alle applicazioni di intelligenza artificiale, specialmente agli LLM, di interagire in modo standardizzato e sicuro con fonti di dati esterne, strumenti e servizi. Funge da “traduttore universale” o “porta standard” per collegare l’IA al mondo esterno, superando le integrazioni custom precedenti.

Perché l’MCP è importante per le aziende rispetto ai metodi precedenti?

Prima dell’MCP, connettere l’IA a ogni sistema richiedeva costose integrazioni su misura (“M x N”). L’MCP crea uno standard (“M + N”), riducendo drasticamente complessità, costi e tempi di sviluppo. Questo porta a maggiore interoperabilità, scalabilità e riutilizzabilità delle soluzioni IA, sbloccando un potenziale d’azione prima limitato.

Come si può iniziare a esplorare l’MCP nella propria azienda?

Inizia identificando casi d’uso dove l’IA integrata porterebbe valore. Informa il team sui concetti base. Sperimenta con server MCP open-source per sistemi comuni usando un client compatibile come Claude Desktop. Per esigenze specifiche, valuta lo sviluppo di server personalizzati con gli SDK disponibili o collabora con consulenti esperti.