Oggi state ricablando la vostra pipeline di agenti AI per la decima volta: un'altra integrazione API fragile, un'altra serie di passaggi manuali al contesto solo per evitare che le cose si rompano. Codificare i flussi di autenticazione, normalizzare le risposte API, mettere insieme gli endpoint: questo non è lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, è l'inferno dell'integrazione.
Costruire agenti di intelligenza artificiale in grado di estrarre senza problemi i dati da più fonti dovrebbe essere facile, ma la realtà odierna è frammentata, ripetitiva e difficile da scalare. Ogni strumento parla la propria lingua, costringendovi a mettere insieme dei workaround invece di creare una vera automazione.
Anthropic sta cercando di cambiare questa situazione con il Model Context Protocol (MCP), un modo standardizzato per gli agenti di intelligenza artificiale di recuperare e utilizzare dati esterni senza l'incubo dell'integrazione senza fine. Ma risolve il problema? Vediamo come funziona.
Che cos'è un protocollo?
Un protocollo è un insieme di regole e convenzioni che definiscono il modo in cui i sistemi comunicano e scambiano dati. A differenza di un'API, un'interfaccia specifica per un'implementazione, un protocollo stabilisce uno standard universale per le interazioni. Alcuni esempi ben noti sono:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) - Definisce le modalità di comunicazione tra browser e server.
- OAuth (Open Authorization Protocol) - Uno standard per l'autenticazione sicura su diverse piattaforme.
I protocolli garantiscono l'interoperabilità: invece di reinventare per ogni sistema il modo in cui i dati devono essere scambiati, un protocollo standardizza il processo, riducendo la complessità e rendendo le integrazioni più scalabili.
Anche se i protocolli non sono obbligatori o imposti, la loro adozione nel tempo può plasmare le fondamenta del modo in cui i sistemi interagiscono su scala globale: lo abbiamo visto con l'evoluzione dell'HTTP nel più sicuro e ampiamente accettato HTTPS, che ha cambiato radicalmente il modo in cui i dati vengono trasmessi su Internet.
Che cos'è il Model Context Protocol (MCP)?
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto sviluppato da Anthropic per semplificare le modalità di accesso e interazione dei modelli di intelligenza artificiale con le fonti di dati esterne.
Invece di richiedere ai sistemi di IA di affidarsi a integrazioni API personalizzate, richieste strutturate manualmente e autenticazione per ogni servizio, MCP fornisce un framework unificato per gli agenti di IA per recuperare, elaborare e agire su dati strutturati in modo standardizzato.
In termini più semplici, l'MCP definisce il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale devono richiedere e consumare i dati esterni, siano essi provenienti da database, API, cloud storage o applicazioni aziendali, senza che gli sviluppatori debbano codificare la logica specifica dell'API per ogni fonte.
Perché è stato creato MCP?
I modelli di intelligenza artificiale, in particolare LLMs (Large Language Model) e gli agenti autonomi, hanno bisogno di accedere a strumenti e database esterni per generare risposte accurate e contestuali. Tuttavia, le attuali interazioni AI-API sono inefficienti e creano un notevole sovraccarico per gli sviluppatori.
Oggi, l'integrazione di un agente AI con sistemi esterni richiede:
- Integrazioni API personalizzate per ogni strumento (CRM, cloud storage, sistemi di ticketing, ecc.).
- Impostazione dell'autenticazione per API (OAuth, chiavi API, token di sessione).
- Formattazione manuale dei dati per rendere le risposte API utilizzabili per i modelli di intelligenza artificiale.
- Gestione dei limiti di velocità e degli errori tra i diversi servizi.
Questo approccio non è scalabile. Ogni nuova integrazione richiede logica personalizzata, debug e manutenzione, rendendo l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale lenta, costosa e fragile.
Definendo un protocollo comune, MCP rende i modelli di intelligenza artificiale più consapevoli dei dati senza costringere gli sviluppatori a creare ponti API personalizzati per ogni sistema con cui interagiscono.
Come funziona l'MCP?
Oggi gli agenti di intelligenza artificiale si affidano a chiamate API personalizzate, all'autenticazione per servizio e all'analisi manuale delle risposte, creando una rete di integrazioni fragile e difficile da scalare.
Invece di costringere gli agenti di intelligenza artificiale a interagire con le API in modo isolato, MCP stabilisce un protocollo unificato che astrae la complessità dell'autenticazione, dell'esecuzione delle richieste e della formattazione dei dati, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di concentrarsi sul ragionamento piuttosto che sulla logica di integrazione di basso livello.
Architettura client-server di MCP
MCP è costruito su un modello client-server che struttura il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale recuperano e interagiscono con le fonti di dati esterne.
- I client MCP sono agenti AI, applicazioni o qualsiasi sistema che richieda dati strutturati.
- I server MCP fungono da intermediari, recuperando i dati da varie API, database o sistemi aziendali e restituendoli in un formato coerente.
Invece di effettuare richieste API dirette ai modelli di intelligenza artificiale, i server MCP gestiscono la complessità dell'autenticazione, del recupero dei dati e della normalizzazione delle risposte. Ciò significa che gli agenti di intelligenza artificiale non devono più gestire credenziali API multiple, formati di richiesta diversi o strutture di risposta incoerenti.
Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale deve estrarre informazioni da più servizi come Google Drive, Slack e un database, non interroga ogni API separatamente. Invia un'unica richiesta strutturata a un server MCP, che elabora la richiesta, raccoglie i dati dalle fonti necessarie e restituisce una risposta ben organizzata.
Ciclo di vita richiesta-risposta MCP
Una tipica interazione MCP segue un ciclo strutturato di richiesta-risposta che elimina le chiamate API ridondanti e standardizza il recupero dei dati.
1. L'agente AI invia una richiesta strutturata al server MCP. Invece di creare richieste API individuali, l'agente definisce i dati di cui ha bisogno in un formato uniforme.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Il server MCP elabora la richiesta convalidando l'autenticazione, controllando le autorizzazioni e determinando quali sistemi esterni interrogare.
3. Le query vengono eseguite in parallelo, il che significa che i dati provenienti da più servizi vengono recuperati contemporaneamente anziché in sequenza, riducendo la latenza complessiva.
4. Le risposte provenienti da fonti diverse vengono standardizzate in un formato strutturato che i modelli di intelligenza artificiale possono elaborare facilmente.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
A differenza delle risposte API grezze che richiedono un parsing manuale, MCP assicura che tutti i dati recuperati seguano un formato prevedibile e strutturato, rendendo più facile la comprensione e l'utilizzo da parte dei modelli AI.
Esecuzione della query e aggregazione delle risposte
MCP è stato progettato per ottimizzare il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale interagiscono con i sistemi esterni, introducendo un processo di esecuzione strutturato.
- La convalida della richiesta assicura che il modello AI disponga delle autorizzazioni necessarie prima che vengano recuperati i dati.
- L'instradamento delle richieste determina quali servizi esterni devono essere accessibili.
- L'esecuzione parallela recupera i dati da più fonti contemporaneamente, riducendo i ritardi causati dalle richieste API sequenziali.
- L'aggregazione delle risposte consolida i dati strutturati in un'unica risposta, eliminando la necessità per i modelli di intelligenza artificiale di elaborare manualmente più output API grezzi.
Riducendo le richieste ridondanti, normalizzando le risposte e gestendo l'autenticazione in modo centralizzato, MCP elimina l'inutile sovraccarico delle API e rende più scalabile l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale.
Limitazioni di MCP
Il Model Context Protocol (MCP) è un passo importante per rendere i modelli di intelligenza artificiale più capaci di interagire con sistemi esterni in modo strutturato e scalabile. Tuttavia, come ogni tecnologia emergente, presenta delle limitazioni che devono essere affrontate prima di un'adozione diffusa.
Sfide di autenticazione
Una delle maggiori promesse dell'MCP è quella di rendere gli agenti AI meno dipendenti da integrazioni specifiche con le API. Tuttavia, l'autenticazione (AuthN) rimane una sfida importante.
Oggi l'autenticazione delle API è un processo frammentato: alcuni servizi utilizzano OAuth, altri si affidano alle chiavi API e altri ancora richiedono un'autenticazione basata sulla sessione. Questa incoerenza rende lungo l'onboarding di nuove API e attualmente MCP non dispone di un framework di autenticazione integrato per gestire questa complessità.
MCP richiede ancora un meccanismo esterno per autenticare le richieste API, il che significa che gli agenti AI che utilizzano MCP devono affidarsi a soluzioni aggiuntive, come Composio, per gestire le credenziali API. L'autenticazione è sulla tabella di marcia di MCP, ma finché non sarà completamente implementata, gli sviluppatori avranno ancora bisogno di soluzioni per gestire l'autenticazione su più sistemi.
Gestione dell'identità poco chiara
Un'altra questione irrisolta è la gestione dell'identità: chi vede un sistema esterno quando un agente AI fa una richiesta tramite MCP?
Ad esempio, se un assistente AI interroga Slack tramite MCP, Slack deve riconoscere la richiesta come proveniente da:
- L'utente finale (nel senso che l'IA agisce per conto di un umano).
- L'agente AI stesso? (Il che richiederebbe che Slack gestisca separatamente le interazioni basate sull'IA).
- Un account di sistema condiviso (che potrebbe creare problemi di sicurezza e di controllo degli accessi).
Questo problema è ancora più complicato negli ambienti aziendali, dove le politiche di controllo degli accessi determinano chi può recuperare quali dati. Senza una chiara mappatura delle identità, le integrazioni MCP potrebbero essere soggette a limitazioni di accesso, rischi per la sicurezza o incoerenze tra le diverse piattaforme.
Per MCP è previsto il supporto di OAuth, che potrebbe aiutare a chiarire la gestione delle identità, ma fino a quando non sarà completamente implementato, i modelli di intelligenza artificiale potrebbero avere problemi con l'accesso basato sui permessi ai servizi di terze parti.
Vendor Lock-in e frammentazione dell'ecosistema
L'MCP è attualmente un'iniziativa Anthropic, il che solleva dubbi sulla sua standardizzazione a lungo termine. Con l'evoluzione degli ecosistemi di IA, è molto probabile che altri importanti attori, come OpenAI o DeepSeek, sviluppino i propri protocolli per le interazioni tra IA e sistemi.
Se emergono più standard concorrenti, il settore potrebbe frammentarsi, costringendo gli sviluppatori a scegliere tra approcci diversi e incompatibili. Resta da vedere se l'MCP rimarrà l'approccio dominante o se diventerà semplicemente una delle tante opzioni in competizione.
I fornitori di IA si standardizzeranno intorno all'MCP?
MCP offre un quadro universale per ridurre la frammentazione delle integrazioni dell'IA, dove attualmente ogni connessione richiede soluzioni personalizzate che aumentano la complessità.
Affinché l'MCP diventi uno standard ampiamente accettato, è necessario che i principali fornitori di IA lo adottino. Aziende come OpenAI, Google DeepMind e Meta non si sono ancora impegnate, lasciando incerta la sua fattibilità a lungo termine. Senza una collaborazione a livello industriale, il rischio di avere più protocolli in competizione rimane alto.
Alcune aziende hanno già iniziato a utilizzare MCP. Replit, Codeium e Sourcegraph lo hanno integrato per ottimizzare le modalità di interazione dei loro agenti AI con i dati strutturati. Tuttavia, è necessaria un'adozione più ampia perché l'MCP vada oltre le prime sperimentazioni.
Al di là delle aziende di IA, gli sforzi di standardizzazione globale potrebbero influenzare il futuro di MCP. Organizzazioni come ISO/IEC JTC 1/SC 42 stanno lavorando per definire i quadri di integrazione dell'IA. Le iniziative nazionali, come il comitato cinese per gli standard dell'IA, evidenziano la corsa alla definizione della prossima generazione di protocolli di IA.
L'MCP è ancora in evoluzione. Se il settore si allineerà su di esso, le integrazioni dell'IA potrebbero diventare più interoperabili e scalabili. Tuttavia, se dovessero emergere standard concorrenti, gli sviluppatori potrebbero trovarsi di fronte a un ecosistema frammentato piuttosto che a una soluzione unificata.
Costruire agenti AI che si integrano con le API
L'MCP semplifica le interazioni con l'intelligenza artificiale, ma l'autenticazione e l'accesso strutturato alle API rimangono sfide fondamentali. Botpress offre il supporto di OAuth e JWT, consentendo agli agenti AI di autenticarsi in modo sicuro e di interagire con Slack, Google Calendar, Notion e altro ancora.
Con il Nodo Autonomo, gli agenti di intelligenza artificiale possono prendere decisioni LLM ed eseguire compiti in modo dinamico. Botpress fornisce un modo strutturato per costruire agenti di intelligenza artificiale che si connettono a più sistemi.
Iniziate a costruire oggi stesso:è gratis.
Domande frequenti
1. MCP può essere configurato per essere conforme agli standard SOC 2, HIPAA o GDPR?
Sì, ma dipende da come lo si implementa e lo si ospita. Poiché l'MCP è solo un protocollo, dovrete assicurarvi che il vostro server MCP gestisca i dati in modo sicuro, con crittografia, controlli di accesso e registrazione delle verifiche, per soddisfare i requisiti di conformità.
2. Come fanno gli agenti di intelligenza artificiale a determinare quando attivare l'MCP piuttosto che affidarsi alla memoria interna?
In genere, si basano sulla logica di richiesta o su regole personalizzate, come il controllo se le informazioni potrebbero essere obsolete o non disponibili internamente. Se una domanda richiede dati nuovi o esterni, l'agente AI si rivolge a MCP per recuperarli.
3. L'MCP è compatibile con le architetture RAG (retrieval-augmented generation) esistenti?
Sì. MCP può inserirsi in una configurazione RAG agendo come recuperatore di dati strutturati, sostituendo le chiamate manuali all'API con un approccio più coerente e semplificato.
4. Quali tipi di flussi di lavoro aziendali traggono i maggiori vantaggi dall'integrazione di MCP?
Tutte le attività che coinvolgono molti strumenti o silos di dati, come l'assistenza clienti, le operazioni IT interne, l'abilitazione alle vendite o la gestione delle conoscenze, possono trarre grandi vantaggi dall'MCP che semplifica il modo in cui gli agenti AI ottengono le informazioni di cui hanno bisogno.
5. Come possono le startup adottare l'MCP senza rivedere l'intera architettura dei dati?
Iniziate con poco. È possibile utilizzare MCP solo per una o due integrazioni chiave, come Slack o un CRM, per poi espandersi in base alle esigenze. Poiché astrae dalla maggior parte del complicato lavoro dell'API, è un'integrazione piuttosto leggera per iniziare.
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