MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto per collegare modelli AI a strumenti, dati e sistemi in modo uniforme. Invece di scrivere un'integrazione custom per ogni tool, esponi le capacità tramite un protocollo comune. Cambia il modo in cui si costruiscono agenti e assistenti.
Il problema che risolve
Senza uno standard, ogni connessione modello-strumento è un'integrazione su misura: tante combinazioni, tanta manutenzione. MCP introduce un'interfaccia comune tra client (l'app/agente) e server (che espongono tool, risorse e prompt), così le integrazioni diventano componibili e riutilizzabili.
Come è fatto
Un server MCP espone tre tipi di capacità che il modello può usare in modo standardizzato.
- Tools: funzioni che il modello può invocare (query, azioni, calcoli)
- Resources: dati e documenti che il modello può leggere
- Prompts: template riutilizzabili lato server
Agente/Client ⇄ MCP ⇄ Server (CRM)⇄ Server (database)⇄ Server (file system)// un protocollo, molti server intercambiabili
Perché conta per la governance
MCP rende le capacità di un agente esplicite e centralizzate: si vede quali tool e quali dati sono esposti, si applicano permessi e logging a livello di server, si sostituisce un'integrazione senza riscrivere l'agente. Standardizzare le connessioni è anche standardizzare i controlli.
In sintesi
- MCP è un'interfaccia standard tra modelli e strumenti/dati.
- Espone tools, resources e prompts in modo componibile e riutilizzabile.
- Riduce le integrazioni custom e la loro manutenzione.
- Centralizza permessi e logging: utile per sicurezza e governance.
FAQ tecniche
MCP sostituisce il tool calling?
No, lo standardizza. Il tool calling è il meccanismo con cui il modello invoca funzioni; MCP è il protocollo che definisce come quelle funzioni e quei dati vengono esposti e collegati.
Mi serve davvero?
Più crescono gli strumenti e i sistemi da collegare, più conviene. Per un singolo tool è sovradimensionato; per un ecosistema di agenti e integrazioni riduce molto complessità e manutenzione.