MCP è stato introdotto da Anthropic, l’azienda che sviluppa i modelli Claude, nel novembre 2024, come standard aperto. Specifiche e kit di sviluppo sono pubblici, quindi chiunque può costruire client e server MCP. Oggi è supportato da applicazioni e piattaforme AI di diversi fornitori, non solo di Anthropic.

Che differenza c’è tra MCP e una API?

Una API è l’interfaccia di un singolo software, con regole proprie. MCP è un protocollo comune che descrive strumenti e dati in un formato che qualsiasi applicazione AI compatibile sa leggere. Spesso un server MCP non fa altro che adattare le API esistenti di un software per renderle usabili da un agente.

Il protocollo da solo non garantisce la sicurezza: dipende da come vengono scelti e configurati i server e i permessi. Un server MCP dà all’agente accesso reale ai tuoi dati, quindi valgono le regole di qualsiasi integrazione: fonti affidabili, accessi minimi, credenziali revocabili e registro delle azioni.

Cos’è MCP (Model Context Protocol) e a cosa serve

Definizione

Model Context Protocol: uno standard aperto per collegare agenti a strumenti e dati. Come una USB per l’AI.

Si dice anche: Model Context Protocol, protocollo MCP, server MCP.

MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto, introdotto da Anthropic nel novembre 2024, che definisce un modo comune per collegare le applicazioni di intelligenza artificiale a strumenti e fonti di dati. Invece di scrivere un’integrazione diversa per ogni combinazione di applicazione AI e software, chi espone uno strumento lo fa una volta sola, in formato MCP, e qualsiasi applicazione compatibile può usarlo. Per questo viene spesso paragonato a una porta USB: una presa standard al posto di tanti cavi diversi.

Come funziona

MCP ha un’architettura client-server.

L’applicazione AI (chiamata host, per esempio un agente) contiene uno o più client MCP.
Il server MCP è un programma che espone le capacità di un sistema: un CRM, una cartella di documenti, un database.
Un server può offrire tre tipi di elementi: strumenti (azioni da eseguire, come “crea un ticket”), risorse (dati da leggere, come un documento) e prompt (istruzioni predefinite).

Quando l’agente si collega, chiede al server cosa sa fare e riceve l’elenco degli strumenti con la loro descrizione. Da lì funziona come il normale tool use: il modello sceglie lo strumento, il client lo chiama, il server lo esegue e restituisce il risultato.

Prendi Gaia, l’analista del lunedì, che raccoglie i dati da gestionale, CRM e fogli per il report settimanale. Se uno di questi sistemi offre un server MCP, collegarlo richiede meno sviluppo su misura: Gaia trova i dati disponibili come strumenti standard e li interroga restando in sola lettura, come prevede il suo mansionario.

Perché conta per un’azienda

MCP riduce il lavoro di integrazione e rende i collegamenti più portabili: se cambi modello o applicazione AI, i server MCP restano validi. Su Agentity MCP è uno dei connettori disponibili, accanto alle API REST e ai connettori specifici per gestionali, CRM ed e-commerce.

Uno standard però non è una garanzia di sicurezza. Un server MCP dà a un agente accesso reale ai tuoi sistemi. Prima di collegarne uno, chiedi:

Chi ha scritto il server e chi lo mantiene aggiornato?
Quali permessi usa: solo lettura, o anche scrittura e cancellazione?
Le chiamate vengono registrate in un audit log?

Evita i server MCP presi da fonti sconosciute: un server mal configurato o malevolo può esporre dati o eseguire azioni non previste.

Differenza con una API

Una API è l’interfaccia di un singolo software, con regole proprie. MCP è un livello comune sopra le API: descrive strumenti e dati in un formato che ogni client compatibile capisce. Spesso un server MCP è proprio un adattatore costruito sulle API esistenti.

Domande frequenti

Chi ha creato MCP?: MCP è stato introdotto da Anthropic, l’azienda che sviluppa i modelli Claude, nel novembre 2024, come standard aperto. Specifiche e kit di sviluppo sono pubblici, quindi chiunque può costruire client e server MCP. Oggi è supportato da applicazioni e piattaforme AI di diversi fornitori, non solo di Anthropic.
Che differenza c’è tra MCP e una API?: Una API è l’interfaccia di un singolo software, con regole proprie. MCP è un protocollo comune che descrive strumenti e dati in un formato che qualsiasi applicazione AI compatibile sa leggere. Spesso un server MCP non fa altro che adattare le API esistenti di un software per renderle usabili da un agente.
MCP è sicuro?: Il protocollo da solo non garantisce la sicurezza: dipende da come vengono scelti e configurati i server e i permessi. Un server MCP dà all’agente accesso reale ai tuoi dati, quindi valgono le regole di qualsiasi integrazione: fonti affidabili, accessi minimi, credenziali revocabili e registro delle azioni.

Cos’è MCP (Model Context Protocol) e a cosa serve

Come funziona

Perché conta per un’azienda

Differenza con una API

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