MCP: come un semplice standard sta (finalmente) mettendo ordine nel Far West dell’IA

Stanco del rompicapo degli strumenti di IA incompatibili? Un nuovo protocollo, l'MCP, promette di fare da direttore d'orchestra. Ed è più importante di quanto sembri.

Credevi che la prossima rivoluzione dell'Intelligenza Artificiale sarebbe arrivata da modelli sempre più giganteschi, capaci di prevedere il tempo a Poggibonsi o di scrivere poesie nello stile di Baudelaire sotto LSD? Ti sbagli! La vera svolta, quella che cambia le regole del gioco dietro le quinte, è molto più discreta, quasi... noiosa. Il suo nome? MCP. E credici, non è perché è tecnico che non è entusiasmante.

Allora, cos'è esattamente questo MCP?

Dietro questo acronimo un po' barbaro si nasconde il Model Context Protocol. Lanciato dalla società Anthropic nel novembre 2024, il MCP è una sorta di standard, una norma se preferite. Il suo scopo? Uniformare il modo in cui le applicazioni di IA comunicano con il mondo esterno, cioè al di là dei loro dati di addestramento iniziali.

Per farla semplice, immaginate che le applicazioni web utilizzino protocolli come HTTP e REST per chiacchierare tra loro e con i server. Ebbene, MCP è più o meno la stessa idea, ma per permettere ai modelli di IA di connettersi a diversi strumenti (le vostre email, il vostro calendario, i software di gestione progetti, ecc.) senza dover reinventare la ruota ogni volta. È come se avessimo finalmente inventato una presa universale per tutte le nostre IA!

Tra l'altro, l'idea ha rapidamente conquistato grandi nomi: OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio e, secondo le nostre informazioni, presto anche Google, sarebbero già a bordo. Sono persino disponibili kit di sviluppo (i famosi SDK) in una miriade di linguaggi: Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin e Swift, senza contare le iniziative della comunità per Go e altri.

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Lily, o come MCP sta già cambiando le carte in tavola

Per capire l'impatto, prendiamo l'esempio di Lily, product manager in un'azienda di infrastrutture cloud, un caso citato nel documento che abbiamo potuto consultare. Lily, come molti di noi, era sommersa da notifiche e aggiornamenti provenienti da una mezza dozzina di strumenti: Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail, Confluence... un vero incubo per rimanere organizzata.

Già nel 2024, aveva intuito il potenziale dei grandi modelli linguistici (i LLM, queste IA in grado di comprendere e generare testo) per sintetizzare tutte queste informazioni. Il problema? Ogni modello aveva il suo modo, unico, di connettersi ai servizi. Un vero rompicapo, che la legava sempre più a una singola piattaforma. E quando è stato necessario integrare le trascrizioni di un nuovo strumento, Gong, di nuovo la stessa storia: una connessione su misura, rendendo ancora più difficile un eventuale cambio di LLM.

Poi è arrivato MCP. Oggi, Lily gestisce tutto tramite Claude (un modello di IA), connesso alle sue applicazioni professionali grazie a un server MCP locale. I report di attività si scrivono quasi da soli, le sintesi per la direzione sono a portata di prompt. E se emerge un nuovo modello di IA più performante? Nessun panico, può adottarlo senza perdere tutte le sue preziose integrazioni. Utilizza persino Cursor con un modello di OpenAI e lo stesso server MCP per i suoi progetti di codice personali. Il suo ambiente di sviluppo "capisce" già il prodotto su cui sta lavorando. Magia? No, standardizzazione!

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Gli standard: l'asso nella manica dell'innovazione

La storia di Lily illustra una verità semplice: a nessuno piace usare strumenti frammentati o sentirsi prigionieri di un fornitore. Tutti vogliamo la libertà di utilizzare i migliori strumenti, punto e basta. Ed è qui che entra in gioco MCP.

Ma attenzione, standard significa anche conseguenze.

In primo luogo, i fornitori di software come servizio (SaaS) che non hanno API pubbliche solide potrebbero ritrovarsi tagliati fuori. I clienti chiederanno la compatibilità MCP per le loro IA.

In secondo luogo, aspettatevi un'accelerazione fulminea dei cicli di sviluppo delle applicazioni IA. Non c'è più bisogno di scrivere chilometri di codice personalizzato per testare un'idea; gli sviluppatori possono contare su server MCP e client pronti all'uso come Claude Desktop, Cursor o Windsurf.

In terzo luogo, i costi per cambiare fornitore (o modello di IA) crolleranno. Poiché le integrazioni sono disaccoppiate dai modelli specifici, le aziende potranno passare da Claude a OpenAI a Gemini – o persino mescolare i modelli – senza dover ricostruire tutto.

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MCP: Qualche sassolino nella scarpa (standard)

Naturalmente, non tutto è rose e fiori nel paese degli standard. MCP porta con sé alcune sfide.

La fiducia è cruciale. Sono nati decine di directory MCP, che offrono migliaia di server gestiti dalla comunità. Ma se non controllate il server – o la persona che lo controlla – rischiate di vedere i vostri dati sensibili prendere il volo. Da qui l'importanza, per le aziende SaaS, di fornire server ufficiali.

Anche la qualità è un tema. Le API evolvono, e un server MCP mal gestito può diventare rapidamente obsoleto, un po' come un GPS che vi manda in un campo di patate. Non esiste ancora una directory MCP autorevole, il che rafforza la necessità di server ufficiali e ben aggiornati.

Attenzione anche alla tentazione del "mega-server MCP". Volerci infilare troppi strumenti aumenta i costi (in "token" di calcolo consumati dall'IA) e rischia soprattutto di sommergere i modelli sotto una valanga di opzioni. Un LLM può facilmente disorientarsi se ha accesso a troppi strumenti. Il documento suggerisce che server più piccoli e specializzati per compito saranno più efficaci.

Infine, persistono le sfide legate all'autorizzazione e all'identità. Immaginate che Lily dia a Claude il permesso di inviare email con l'istruzione benintenzionata: "Invia subito un aggiornamento a Chris". Invece di scrivere al suo capo, Chris, l'IA potrebbe bombardare tutti i "Chris" della sua rubrica! Per le azioni ad alto rischio, quindi, la supervisione umana rimane essenziale.

Il MCP non è una semplice moda passeggera, ma, come sottolinea il documento che abbiamo esplorato, un "cambiamento fondamentale nell'infrastruttura delle applicazioni IA". È una vera e propria dinamica auto-rinforzante: ogni nuovo server, ogni nuova integrazione, ogni nuova applicazione amplifica il movimento. Stanno già emergendo nuovi strumenti e piattaforme per semplificare la creazione, il test, il deployment e la scoperta dei server MCP.

I team che abbracceranno questo protocollo "consegneranno prodotti più rapidamente con migliori storie di integrazione". Quanto ai ritardatari, "dovranno lottare per la loro rilevanza". Allora, pronti a salire sul treno MCP?

Alla fine, un po' di ordine e metodo nel caotico mondo dell'IA, forse non è poi così "noioso". E se il vero superpotere fosse quello di riordinare bene la propria stanza digitale?