🤖 Model Context Protocol (MCP) - Tecnologia da non sottovalutare

Pubblicato da

  



Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard per far comunicare tra loro sistemi diversi — modelli AI, agenti intelligenti, strumenti software, basi di dati e applicazioni. Serve a organizzare e strutturare il contesto da fornire a un modello AI, come un LLM, in modo che possa comprendere meglio la situazione e rispondere in modo più preciso e utile.

Per approfondire altri temi sull'AI, ti consiglio questo articolo "Concetti essenziali per comprendere l'AI".

🔗 Ti piace Techelopment? Dai un’occhiata al sito per tutti i dettagli!

🤔 Perché esiste MCP?

Quando usi un LLM, gli dai un prompt, tipo:

“Consigliami un hotel a Parigi per una coppia, sotto i 200€ a notte.”

Ma cosa sa il modello di te? Niente. Non sa se hai già viaggiato, se preferisci hotel con spa, se hai cercato qualcosa prima. Se vuoi che lo sappia, devi impacchettare tutte queste informazioni nel prompt, a mano. Questo è fragile, inefficiente e poco scalabile.

🔧 MCP risolve questo problema

Con MCP, puoi passare al modello tutti questi dati in modo strutturato, come se stessi compilando un form JSON. L’LLM riceve non solo la domanda, ma anche un contesto organizzato, con informazioni tipizzate, strutturate, e legate a uno scope (ambito) preciso.

Ma c'è di più: MCP è anche un protocollo di interconnessione tra sistemi. Permette a modelli AI, strumenti software, applicazioni e basi dati di dialogare tra loro in modo standard. Questo significa che un agente AI può:

  • ricevere dati da un sistema ERP

  • interrogare una knowledge base semantica

  • accedere a strumenti esterni (es. calcolatrici, API)

  • e generare risposte intelligenti

Tutto questo senza dover reinventare ogni volta il modo in cui il contesto viene trasmesso o interpretato.


🧪 Esempio super pratico

Senza MCP

Dai al modello questo prompt:

Sono un utente di 30 anni che vive a Milano, 
ho cercato hotel a Parigi ieri ma non ho trovato nulla di interessante.
Consigliami qualcosa di nuovo sotto i 200€ a notte.

Con MCP

Passi al modello questo JSON:

{
  "scope": "travel_recommendation",
  "context": [
    { "type": "user_profile", "data": { "age": 30, "location": "Milano" } },
    { "type": "search_history", "data": ["hotel parigi 4 stelle", "spa parigi"] },
    { "type": "budget_preference", "data": "max 200€/notte" }
  ],
  "input": "Consigliami qualcosa di nuovo"
}

Il modello sa già tutto — e può usare il contesto in modo intelligente, senza che tu lo debba spiegare ogni volta.


🧭 MCP nel mondo dell’AI moderna

Concetto Come si collega all’MCP
LLM MCP fornisce un contesto coerente e modulare per migliorare le risposte
RAG MCP struttura i risultati di retrieval (es. da vector DB) in modo chiaro
Vector Database I documenti recuperati vengono incapsulati in oggetti search_result nel context MCP
Agentic AI Ogni agente può lavorare su uno scope, avere una memoria, uno stato e accedere a strumenti via MCP
Tool use / plugins MCP consente di descrivere strumenti disponibili in modo interoperabile

🏗️ Schema Visuale dell'Architettura

MCP agisce come linguaggio comune per orchestrare tutti questi componenti.

fonte https://modelcontextprotocol.io/introduction


🚀 Perché MCP cambia le regole del gioco

L’AI oggi sta passando da una fase in cui “i modelli rispondono a richieste” a una fase in cui i modelli collaborano con sistemi complessi, assumono ruoli, prendono decisioni, usano strumenti e si adattano nel tempo.

Per fare tutto questo serve un protocollo. MCP è quel protocollo.

Grazie a MCP:

  • i modelli AI possono interagire con altri sistemi software come farebbe un microservizio

  • è possibile costruire ecosistemi di agenti AI che collaborano tra loro

  • si apre la strada all’integrazione su larga scala tra AI e applicazioni aziendali, industriali, personali

  • la progettazione diventa più modulare, riutilizzabile e interoperabile

In altre parole: MCP è la lingua franca dei sistemi AI del futuro.


⚠️ MCP e i rischi di un’AI iperconnessa: serve governance

Se da un lato MCP abilita un futuro brillante di integrazione e automazione, dall’altro apre anche scenari complessi e potenzialmente rischiosi. Quando più sistemi intelligenti iniziano a collaborare in autonomia, chi controlla il flusso delle informazioni? Chi garantisce che un agente non prenda decisioni basate su contesti errati, obsoleti o manipolati?

I rischi concreti:

  • Uso improprio del contesto: un sistema potrebbe avere accesso a dati sensibili o usarli fuori dallo scope previsto.

  • Eccessiva autonomia: agenti che dialogano tra loro senza supervisione potrebbero agire in modi imprevedibili.

  • Opacità decisionale: se il contesto viene costruito da più fonti distribuite, capire perché un modello ha dato una certa risposta diventa difficile.

  • Dipendenza da standard mal implementati: se MCP non viene adottato in modo coerente, si generano frammentazioni, incompatibilità, e vulnerabilità.

Perché serve una governance

Una governance non serve a rallentare l’innovazione, ma a renderla sostenibile e sicura. Deve assicurare che:

  • ogni agente abbia un ambito definito e accessi controllati

  • il contesto venga validato, tracciato e loggato

  • esistano strumenti per l’audit delle interazioni tra sistemi

  • ci sia trasparenza su chi ha costruito e modificato il contesto

Come attuarla concretamente

  • Policy di accesso e scope management per gli agenti

  • Standardizzazione formale del protocollo MCP, con versioning e validatori

  • Tracciamento del contesto come log semantico (es. chi ha fornito quale pezzo di informazione, quando e perché)

  • Sandbox per testare comportamenti multi-agente prima della messa in produzione

 

In definitiva, MCP ha un potenziale enorme, ma solo se viene affiancato da una visione etica, progettuale e regolativa attenta. Altrimenti, rischiamo di costruire un web di intelligenze autonome senza bussola né freni.


✅ In sintesi

  • MCP è uno standard per descrivere e condividere contesto tra sistemi.

  • Consente a modelli AI, strumenti, dati e agenti di comunicare in modo strutturato.

  • Potenzia LLM, RAG, agenti AI e integrazioni complesse.

  • Abilita un futuro di intelligenza artificiale connessa, autonoma e scalabile.

  • Ma richiede anche una governance solida, per garantire sicurezza, trasparenza e controllo.

  • Proprio come JSON consente alle API di scambiare dati in un formato prevedibile, MCP consente ai sistemi e agli agenti di intelligenza artificiale di scambiare informazioni contestuali in modo coerente e interoperabile.

MCP è per i sistemi di intelligenza artificiale ciò che JSON è per le API: un modo strutturato e standardizzato per scambiare dati significativi.


Se stai iniziando a esplorare l'AI, comprendere MCP ti metterà un passo avanti verso la costruzione di sistemi intelligenti e integrati — ma anche più responsabili.


Riferimenti



Follow me #techelopment

Official site: www.techelopment.it
facebook: Techelopment
instagram: @techelopment
X: techelopment
Bluesky: @techelopment
telegram: @techelopment_channel
whatsapp: Techelopment
youtube: @techelopment