Model Context Protocol (MCP): Guida Completa per Sviluppatori 2025

Rappresentazione visiva del Model Context Protocol
MCP: il nuovo standard per connettere LLM con strumenti esterni
Matteo 12 min

Sei uno sviluppatore che vuole integrare l’intelligenza artificiale nelle tue applicazioni? Hai sentito parlare di MCP (Model Context Protocol) e ti chiedi se è la nuova buzzword del momento o qualcosa di realmente utile? In questo articolo ti spiegherò tutto quello che c’è da sapere sul Model Context Protocol, la specifica che promette di standardizzare la comunicazione tra LLM e strumenti esterni.

Cos’è Davvero il Model Context Protocol?

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo open source che standardizza la comunicazione tra applicazioni basate su LLM (Large Language Model) e fonti di dati o strumenti esterni. Che tu stia sviluppando un IDE potenziato dall’IA, migliorando un’interfaccia di chat o creando flussi di lavoro AI personalizzati, MCP fornisce un modo standardizzato per connettere gli LLM con il contesto di cui hanno bisogno.

In poche parole, MCP è come un “linguaggio comune” che permette ai tuoi strumenti di parlare con i modelli linguistici in modo coerente e prevedibile.

Lo Stato Attuale dell’IA e dei Tool

Prima di addentrarci nei dettagli tecnici, facciamo un passo indietro. Nel panorama attuale dell’IA, c’è una grande frammentazione: ogni fornitore di LLM ha il suo modo di interagire con strumenti esterni, ogni sviluppatore crea le proprie implementazioni, e l’interoperabilità tra diversi sistemi è un sogno lontano.

Questo crea parecchi problemi:

  • Gli sviluppatori devono reimplementare le stesse funzionalità più e più volte
  • Le integrazioni diventano strettamente legate a specifici provider di LLM
  • Le esperienze utente sono inconsistenti tra diverse piattaforme
  • Il riutilizzo del codice è limitato

MCP cerca di risolvere questi problemi creando uno standard comune, un po’ come il Language Server Protocol ha fatto per gli editor di codice.

Architettura di MCP: Come Funziona?

MCP segue un’architettura client-host-server dove ogni host può eseguire più istanze client. Questa progettazione permette agli utenti di integrare capacità AI nelle loro applicazioni mantenendo chiari confini di sicurezza e isolando le preoccupazioni. Costruito su JSON-RPC, MCP fornisce un protocollo di sessione stateful focalizzato sullo scambio di contesto e sul coordinamento del campionamento tra client e server.

I Componenti Principali

L’architettura MCP è composta da tre elementi fondamentali:

Host: Il processo host agisce come contenitore e coordinatore. Crea e gestisce più istanze client, controlla le autorizzazioni di connessione, applica politiche di sicurezza e requisiti di consenso, gestisce le decisioni di autorizzazione degli utenti, coordina l’integrazione AI/LLM e il campionamento, e gestisce l’aggregazione del contesto tra client.

Client: Ogni client è creato dall’host e mantiene una connessione server isolata. Stabilisce una sessione stateful per server, gestisce la negoziazione del protocollo, instrada messaggi bidirezionalmente, gestisce sottoscrizioni e notifiche, e mantiene confini di sicurezza tra server.

Server: I server forniscono contesto e capacità specializzate. Espongono risorse, strumenti e prompt tramite primitive MCP, operano indipendentemente con responsabilità focalizzate, possono richiedere campionamento attraverso interfacce client, devono rispettare vincoli di sicurezza, e possono essere processi locali o servizi remoti.

Caratteristiche Principali di MCP

MCP offre diverse funzionalità chiave che lo rendono uno strumento potente per gli sviluppatori:

Protocollo Base e Gestione del Ciclo di Vita

  • Formato di messaggio JSON-RPC
  • Connessioni stateful
  • Negoziazione delle capacità tra server e client

Funzionalità Offerte dai Server

I server possono offrire le seguenti funzionalità ai client:

  • Risorse: Contesto e dati, utilizzabili dall’utente o dal modello AI
  • Prompt: Messaggi e flussi di lavoro templati per gli utenti
  • Tool: Funzioni che il modello AI può eseguire

Funzionalità Offerte dai Client

I client possono offrire la seguente funzionalità ai server:

  • Sampling: Comportamenti agentici avviati dal server e interazioni LLM ricorsive

Ci sono anche utilità aggiuntive come configurazione, tracciamento del progresso, cancellazione, segnalazione di errori e logging.

MCP e JSON-RPC: La Base Tecnica

MCP utilizza JSON-RPC 2.0 per la comunicazione tra client e server. Ecco i tipi di messaggi supportati:

Richieste: Inviate dal client al server o viceversa per iniziare un’operazione.

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "1",
  "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2025-03-26",
    "capabilities": {
      "roots": {
        "listChanged": true
      },
      "sampling": {}
    },
    "clientInfo": {
      "name": "ExampleClient",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

Risposte: Inviate in risposta alle richieste, contenenti il risultato o l’errore dell’operazione.

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "1",
  "result": {
    "protocolVersion": "2025-03-26",
    "capabilities": {
      "logging": {},
      "prompts": {
        "listChanged": true
      },
      "resources": {
        "subscribe": true,
        "listChanged": true
      },
      "tools": {
        "listChanged": true
      }
    },
    "serverInfo": {
      "name": "ExampleServer",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

Notifiche: Inviate come messaggi unidirezionali senza aspettarsi una risposta.

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "notifications/initialized"
}

Il Ciclo di Vita di una Connessione MCP

Una connessione MCP segue un ciclo di vita ben definito:

  1. Inizializzazione: Negoziazione delle capacità e accordo sulla versione del protocollo
  2. Operazione: Comunicazione normale del protocollo
  3. Spegnimento: Terminazione elegante della connessione

La Fase di Inizializzazione

La fase di inizializzazione deve essere la prima interazione tra client e server. Durante questa fase, il client e il server:

  • Stabiliscono la compatibilità della versione del protocollo
  • Scambiano e negoziano le capacità
  • Condividono informazioni di implementazione

Il client deve avviare questa fase inviando una richiesta initialize contenente:

  • Versione del protocollo supportata
  • Capacità del client
  • Informazioni sull’implementazione del client

Il server risponde con le proprie capacità e informazioni. Dopo un’inizializzazione riuscita, il client invia una notifica initialized per indicare che è pronto a iniziare le operazioni normali.

Trasporti Supportati da MCP

MCP definisce due meccanismi di trasporto standard per la comunicazione client-server:

  1. stdio: Comunicazione attraverso standard input e standard output
  2. HTTP Streamable: Comunicazione attraverso richieste HTTP con supporto per Server-Sent Events (SSE)

Trasporto stdio

Nel trasporto stdio:

  • Il client avvia il server MCP come sottoprocesso
  • Il server legge i messaggi JSON-RPC dal suo input standard (stdin) e invia messaggi al suo output standard (stdout)
  • I messaggi sono delimitati da newline e non devono contenere newline incorporate

Trasporto HTTP Streamable

Nel trasporto HTTP Streamable, il server opera come un processo indipendente che può gestire più connessioni client. Questo trasporto utilizza richieste HTTP POST e GET.

Il server deve fornire un singolo endpoint HTTP (chiamato “endpoint MCP”) che supporti entrambi i metodi POST e GET.

MCP vs RAG: Non Sono la Stessa Cosa!

È importante chiarire una confusione comune: MCP non è un’alternativa al RAG (Retrieval Augmented Generation). Sono tecnologie complementari che operano a livelli diversi:

  • RAG è una tecnica per migliorare le risposte dei LLM recuperando e incorporando informazioni esterne rilevanti
  • MCP è un protocollo di comunicazione che standardizza come le applicazioni interagiscono con gli LLM e i loro strumenti

Puoi utilizzare MCP per implementare un sistema RAG, ma MCP è molto più versatile e può supportare molti altri casi d’uso oltre al RAG.

MCP e gli Agenti AI: Una Sinergia Naturale

Una delle applicazioni più interessanti di MCP è nel campo degli agenti AI. Un agente AI è essenzialmente un sistema autonomo che può percepire il suo ambiente, prendere decisioni e agire per raggiungere specifici obiettivi.

MCP fornisce un’interfaccia standardizzata attraverso cui gli agenti possono:

  • Accedere a fonti di dati esterne
  • Chiamare strumenti e API
  • Interagire con altri sistemi
  • Ricevere feedback dagli utenti

Questo permette agli sviluppatori di creare agenti più capaci e versatili senza doversi preoccupare dell’implementazione di basso livello di queste interazioni.

Sicurezza e Privacy: Considerazioni Importanti

Il Model Context Protocol abilita potenti capacità attraverso percorsi di accesso ai dati e di esecuzione del codice arbitrari. Con questo potere arrivano importanti considerazioni di sicurezza e fiducia che tutti gli implementatori devono affrontare con attenzione.

Principi Chiave

  1. Consenso e Controllo dell’Utente

    Gli utenti devono esplicitamente consentire e comprendere tutti gli accessi ai dati e le operazioni. Devono mantenere il controllo su quali dati vengono condivisi e quali azioni vengono intraprese.

  2. Privacy dei Dati

    Gli host devono ottenere il consenso esplicito dell’utente prima di esporre i dati dell’utente ai server. Gli host non devono trasmettere dati di risorse altrove senza il consenso dell’utente. I dati dell’utente dovrebbero essere protetti con controlli di accesso appropriati.

  3. Sicurezza degli Strumenti

    Gli strumenti rappresentano l’esecuzione di codice arbitrario e devono essere trattati con appropriata cautela. In particolare, le descrizioni del comportamento degli strumenti come le annotazioni dovrebbero essere considerate non affidabili, a meno che non siano ottenute da un server affidabile.

  4. Controlli del Campionamento LLM

    Gli utenti devono approvare esplicitamente qualsiasi richiesta di campionamento LLM. Gli utenti dovrebbero controllare se il campionamento avviene, il prompt effettivo che verrà inviato e quali risultati il server può vedere.

Implementare MCP: Da Dove Iniziare

Se sei interessato a implementare MCP nelle tue applicazioni, ecco alcuni passi per iniziare:

1. Comprendere i Ruoli

Decidi se stai implementando un client, un server o entrambi. Ogni ruolo ha responsabilità diverse e requisiti specifici.

2. Scegliere il Trasporto

Decidi quale meccanismo di trasporto è più adatto alle tue esigenze. Per applicazioni locali, stdio potrebbe essere più semplice. Per servizi distribuiti, HTTP Streamable è probabilmente più appropriato.

3. Implementare il Protocollo Base

Inizia implementando il protocollo JSON-RPC di base e il ciclo di vita della connessione. Questo è il fondamento di ogni implementazione MCP.

4. Aggiungere Funzionalità Progressivamente

Una volta che hai il protocollo base funzionante, puoi iniziare ad aggiungere funzionalità come risorse, strumenti e prompt in base alle esigenze della tua applicazione.

Casi d’Uso Pratici per MCP

MCP può essere utilizzato in una varietà di scenari:

IDE Potenziati dall’IA

Immagina un IDE che non solo ti aiuta a scrivere codice, ma comprende il contesto del tuo progetto, può accedere alla documentazione pertinente e persino eseguire test su richiesta. MCP può fornire l’infrastruttura necessaria per queste interazioni.

Assistenti di Scrittura Avanzati

Un assistente di scrittura potrebbe utilizzare MCP per accedere a fonti di riferimento, controllare fatti, suggerire riformulazioni e persino collaborare con l’utente su modifiche in tempo reale.

Agenti di Automazione del Flusso di Lavoro

Gli agenti che automatizzano i flussi di lavoro potrebbero utilizzare MCP per interagire con vari sistemi aziendali, accedere ai dati necessari e eseguire azioni per conto dell’utente.

Chatbot con Accesso a Tool Esterni

Utilizzando MCP, i chatbot possono andare oltre le semplici conversazioni. Possono accedere a database, chiamare API, generare immagini o analizzare documenti, il tutto attraverso un’interfaccia standardizzata.

Applicazioni Educative Intelligenti

Le applicazioni educative potrebbero utilizzare MCP per adattarsi al livello di conoscenza dell’utente, accedere a risorse didattiche pertinenti e fornire feedback personalizzato.

Il Futuro di MCP: Quo Vadis?

MCP è ancora nelle prime fasi di adozione, ma il suo potenziale è enorme. Ecco alcune direzioni in cui potrebbe evolversi:

Maggiore Standardizzazione dei Tool

Man mano che più sviluppatori adottano MCP, vedremo probabilmente emergere librerie standard di tool e risorse che potranno essere riutilizzate tra diverse applicazioni.

Ecosistema di Plugin

Potrebbe emergere un ecosistema di plugin MCP, dove gli sviluppatori possono creare e condividere estensioni che altri possono facilmente integrare nelle loro applicazioni.

Interoperabilità Migliorata

Col tempo, MCP potrebbe favorire una maggiore interoperabilità tra diversi provider di LLM, permettendo agli sviluppatori di passare facilmente da un modello all’altro senza modificare il loro codice di integrazione.

Integrazione con Altri Standard

MCP potrebbe integrarsi con altri standard emergenti nell’ecosistema AI, creando un quadro più coeso per lo sviluppo di applicazioni AI.

MCP: Un Guscio Vuoto?

La critica più sostanziale a MCP è che, in realtà, non aggiunge quasi nulla di nuovo. Tutto il peso dell’innovazione resta nei modelli stessi, nella loro capacità intrinseca di comprendere e ragionare. MCP è solo un sottile strato di interfaccia che sfrutta capacità già esistenti nei modelli.

Prendiamo un esempio semplice: quando un modello come Claude o GPT riceve una richiesta dell’utente che necessita di informazioni sul meteo, capisce perfettamente che ha bisogno di chiamare un’API esterna. Questo non è merito di MCP, ma della formidabile capacità del modello di comprendere il linguaggio naturale e le intenzioni umane.

“Basterebbe un Programmino in Python di 10 Righe”

Una critica particolarmente incisiva è che tutto ciò che MCP promette di fare potrebbe essere implementato con un semplice script Python. Non servono protocolli complessi per dire a un modello: “Ecco i tool che puoi utilizzare, ecco come chiamarli”.

# Questo è letteralmente tutto ciò che serve, non un intero protocollo
def present_tools_to_llm(tools, user_query):
    tools_description = json.dumps([{
        "name": tool.name,
        "description": tool.description,
        "parameters": tool.parameters
    } for tool in tools])

    prompt = f"Hai a disposizione questi tool: {tools_description}\n\nDomanda dell'utente: {user_query}\n\nPuoi usare i tool se necessario per rispondere."
    return llm.generate(prompt)

È davvero necessario un intero protocollo standardizzato per qualcosa che può essere implementato in poche righe di codice?

La Specifica un po’ così…

Le grandi specifiche tecniche del passato erano quasi una forma di letteratura tecnica: raccontavano una storia, non solo una tecnologia. Descrivevano il contesto, le sfide, il percorso di pensiero. La specifica MCP, al contrario, appare come un insieme di “nozioncine appiccicate una all’altra”, priva del collante concettuale che dovrebbe tenere insieme il tutto.

Gli Agenti: L’Altra Faccia dell’Hype

Strettamente collegato all’hype di MCP c’è quello degli agenti AI, anch’essi considerati da molti esperti come sovrastimati. Qual è la differenza fondamentale tra utilizzo intelligente dei modelli e “agenti”?

In un’interazione normale, un utente esperto usa il modello per potenziare la propria capacità cognitiva, mantenendo il controllo e indirizzando l’interazione. Un agente, invece, è essenzialmente l’opposto: si concede al modello (ancora imperfetto) di “frullare” in autonomia, scrivendo file, leggendoli, implementando soluzioni e debuggandosi da solo.

Il risultato? Spesso un minestrone di self-debugging/coding in cui l’essere umano non contribuisce quasi nulla, e la qualità del risultato è generalmente inferiore. Ma allora perché tutto questo entusiasmo? Semplice: gli agenti promettono automazione, e l’automazione promette riduzione dei costi del lavoro umano. I soldi, ancora una volta, guidano l’hype.

MCP e la Realtà del Valore Aggiunto

Alla luce di queste critiche, cosa rimane di MCP? È giusto riconoscere che il protocollo offre alcuni vantaggi potenziali:

Standardizzazione: Un Valore Reale o una Chimera?

Proprio come HTML non è tecnicamente impressionante ma ha rivoluzionato il modo in cui condividiamo informazioni, MCP potrebbe standardizzare le interazioni AI. La questione è se questo layer aggiuntivo di complessità sia giustificato dal valore della standardizzazione o se sia solo un altro strato inutile di astrazione.

Interoperabilità: Necessità o Lusso?

L’interoperabilità tra diversi sistemi AI è sicuramente desiderabile, ma dobbiamo chiederci: quanti sviluppatori hanno realmente bisogno di passare frequentemente da un provider LLM all

Conclusione: MCP Merita la Tua Attenzione?

Dopo aver esplorato a fondo il Model Context Protocol, la domanda rimane: dovresti investire tempo nell’imparare e implementare MCP nelle tue applicazioni?

La risposta, come spesso accade nello sviluppo software, è “dipende”.

Se stai costruendo applicazioni AI complesse che richiedono interazioni con varie fonti di dati e strumenti, MCP potrebbe offrirti significativi vantaggi in termini di standardizzazione, riusabilità e interoperabilità.

D’altra parte, se stai costruendo un’integrazione AI semplice e autonoma, l’overhead di implementare MCP potrebbe non giustificare i benefici immediati.

Indipendentemente dalla tua decisione, vale la pena tenere d’occhio MCP mentre evolve. Anche se non lo implementi oggi, potrebbe diventare uno standard importante nell’ecosistema AI di domani.

Nel mondo della tecnologia, tenere il passo con gli standard emergenti è essenziale per rimanere rilevanti. MCP potrebbe essere uno di quegli standard che, col tempo, passa da “bello da avere” a “essenziale conoscere”.

E tu, cosa ne pensi di MCP? Hai già iniziato a esplorarlo nelle tue applicazioni? Condividi la tua esperienza nei commenti!

Nota: Questa guida è basata sulla versione del protocollo 2025-03-26. Dato che MCP è in continua evoluzione, alcune specifiche potrebbero cambiare nelle future revisioni. Per le informazioni più aggiornate, consulta la documentazione ufficiale di MCP.

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