Uno dei principali ostacoli che possono rallentare l’adozione dell’AI nel mondo reale è la difficoltà di integrazione tra i modelli di intelligenza artificiale e sistemi esterni, spesso incompatibili tra loro.
Ogni connessione tra un modello AI e un’applicazione costringeva spesso a un lavoro su misura: costoso, fragile e anche difficile da scalare.
Fortunatamente però, verso la fine di novembre 2024, Anthropic ha proposto una soluzione che ha permesso di cambiare le regole del gioco: il Model Context Protocol (MCP).
Un framework open standard e open source che ambisce a diventare l’USB-C dell’intelligenza artificiale: un unico linguaggio per far dialogare modelli, dati e strumenti. In questo modo è più facile connettere i diversi LLM con un contesto.
Perché serve MCP
Fino a poco tempo fa, collegare un modello di intelligenza artificiale a un sistema esterno; che fosse un database, un’applicazione aziendale o un CMS; era come cercare di far dialogare due persone che parlano lingue completamente diverse, senza interprete.
Ogni combinazione richiedeva uno sviluppo “su misura”: un connettore dedicato, scritto ad hoc per quel modello e per quel sistema.
E se volevi aggiungerne un altro? Un altro connettore. E poi un altro ancora. In pratica, per ogni nuovo modello, serviva un’integrazione separata con ogni possibile strumento.
Un incubo per gli sviluppatori, un freno per le aziende, un ostacolo per l’innovazione.
Il risultato era un panorama frammentato, pieno di:
- plugin proprietari, difficili da aggiornare;
- API chiuse, diverse per ogni fornitore;
- workaround artigianali, spesso fragili e poco sicuri.
In questo scenario, ogni nuova integrazione diventava un progetto a parte, con costi crescenti, tempi lunghi e un elevato rischio di lock-in: una volta che sceglievi una piattaforma AI, uscire da quell’ecosistema era quasi impossibile.
Serviva uno standard. Un linguaggio comune. Una connessione universale.
È esattamente da questa esigenza che nasce MCP: per rendere l’integrazione tra AI e sistemi esterni più semplice e soprattutto standardizzata.
Come funziona MCP: l’interprete universale tra AI e sistemi esterni
MCP nasce con un obiettivo semplice ma ambizioso: creare uno standard universale per far dialogare modelli di intelligenza artificiale e applicazioni del mondo reale.
In pratica, agisce come uno strato di traduzione, un “interprete digitale” tra LLM (Large Language Models) e i sistemi informativi esterni.
Perché è come l’USB-C per l’AI?
Con l’USB-C puoi caricare un telefono, un laptop o collegare un hard disk, sempre con lo stesso cavo.
Allo stesso modo, con MCP un modello AI può collegarsi a un gestionale, a un motore di ricerca interno o a un sistema ERP usando un’unica modalità di comunicazione condivisa.
- Nessun plugin proprietario.
- Nessun connettore riscritto da zero.
- Un’interfaccia standard.
MCP in dettaglio: risorse, prompt e strumenti
Per capire davvero come funziona MCP, è utile approfondire tre concetti fondamentali del protocollo: Resources, Prompts e Tools (Risorse, Prompt e Strumenti).
Sono gli elementi che permettono ai modelli AI di capire il contesto, accedere a dati strutturati e interagire in modo intelligente con il mondo esterno.
Vediamoli uno per uno.
Risorse: i “pezzi di mondo” a disposizione del modello
Le Risorse sono unità di informazione strutturate che un sistema mette a disposizione del modello AI.
Possono essere:
- documenti aziendali,
- record di database,
- profili utente,
- dati di prodotto,
- voci di CRM o ERP.
Ogni risorsa è descritta in modo formale e leggibile: così il modello sa cosa c’è, come è fatto e come può usarlo.
Esempio concreto:
Un gestionale può esporre una lista di ordini recenti come risorsa. Il modello potrà analizzarli, riassumerli, individuare anomalie o generare insight a partire da quei dati.
Prompt: l’interfaccia conversazionale tra AI e sistema
I Prompt sono modelli di interazione predefiniti: istruzioni o template che aiutano il modello a capire come operare in un certo contesto. MCP consente ai sistemi di definire prompt specializzati, che il modello può usare dinamicamente.
Alcuni esempi:
- un prompt per generare una descrizione prodotto coerente con lo stile aziendale;
- un prompt per rispondere a ticket di assistenza;
- un prompt per sintetizzare report settimanali.
Un ulteriore vantaggio è che i prompt sono contestuali: possono essere personalizzati in base all’ambiente, al tipo di utente o alla task.
E vengono gestiti in modo centralizzato, quindi facili da aggiornare e controllare.
Tool: le azioni che il modello può compiere
I Tool rappresentano le funzionalità che il sistema espone al modello.
Sono come API descritte in formato standard, che il modello può “chiamare” quando ne ha bisogno.
In pratica, ogni tool è una funzione che il modello può usare: inviare un’email, creare un ticket, aggiornare un record, ecc.
🔧 Ogni tool è descritto tramite un contract machine-readable che specifica:
- il nome dell’azione,
- i parametri richiesti,
- cosa restituisce.
Questo permette al modello di comporre azioni complesse in modo autonomo e sicuro, sempre entro i limiti stabiliti dal sistema. Ad esempio, alcuni MCP server che permettono di collegare un sito WordPress a un LLM mettono a disposizione tool per creare e modificare articoli, pagine e tassonomie.
MCP è un linguaggio condiviso
Con Resources, Prompts e Tools, il Model Context Protocol crea una grammatica comune tra AI e sistemi esterni.
Il risultato? Un modello che non solo capisce il linguaggio umano, ma anche le regole, i limiti e le possibilità del contesto operativo in cui si muove.
Vantaggi principali di MCP
Adottare MCP non è solo una scelta tecnica. È un cambio di paradigma nel modo in cui pensiamo l’integrazione tra AI e software.
Ecco i benefici chiave che MCP porta in campo, sia per sviluppatori che per aziende:
1. Riduzione drastica della complessità tecnica
Prima: ogni modello richiedeva un connettore ad hoc per ogni sistema.
Ora: un’unica interfaccia standard collega tutto.
Con MCP, le integrazioni non sono più artigianato digitale, ma diventano componenti modulari, riutilizzabili e facili da mantenere.
Questo abbatte i costi, accelera lo sviluppo e semplifica il rilascio di nuove funzionalità.
2. Meno rischi di vendor lock-in
MCP è progettato per essere vendor-neutral: non è legato a un’azienda, un modello o una piattaforma.
Vuoi passare da OpenAI a Claude? Da Anthropic a Mistral?
Nessun problema: la tua infrastruttura resta compatibile.
Una vera rivoluzione per chi vuole scegliere il miglior modello per ogni task, senza dover riscrivere da capo l’intero sistema.
3. Maggiore sicurezza e controllo
MCP supporta canali di comunicazione dichiarativi, bidirezionali e configurabili.
Questo consente di:
- definire cosa viene esposto e cosa no;
- gestire i flussi di dati in modo sicuro;
- tracciare ogni interazione tra AI e sistema esterno.
Un vantaggio fondamentale in contesti regolati (come sanità o finanza) o in ambienti enterprise.
4. Interoperabilità e scalabilità
Con MCP, è possibile comporre strumenti diversi in un unico flusso, dove AI e software si parlano senza barriere.
Vuoi un sistema che genera report, aggiorna il gestionale e invia email automatiche, tutto orchestrato da un LLM?
Con MCP è possibile. Senza reinventare la ruota ogni volta.
La standardizzazione apre la porta a workflow AI-driven più ricchi, aggiornabili e pronti per crescere con l’evoluzione dei modelli.
Applicazioni pratiche di MCP
MCP non è una teoria. È già in uso, e sta dimostrando come un protocollo standard possa rendere l’intelligenza artificiale realmente integrabile nei contesti aziendali più complessi.
Ecco alcuni esempi concreti in cui MCP fa davvero la differenza:
1. Gestione documentale avanzata
Con MCP, i modelli linguistici possono accedere in modo controllato e sicuro a repository documentali aziendali come:
- CRM,
- knowledge base,
- archivi legali.
Risultato? Il modello AI può cercare, sintetizzare o rispondere a domande in tempo reale basandosi sui documenti interni.
Il tutto senza workaround o plugin proprietari.
2. Automazione dei processi
Immagina workflow dove un LLM analizza un ticket, genera una risposta automatica, aggiorna un gestionale e segnala un’anomalia tecnica.
Tutto orchestrato tramite MCP.
È l’inizio di una automazione intelligente, flessibile e facilmente estendibile.
3. Sviluppo software assistito
Grazie all’integrazione con ambienti di sviluppo (IDE, repository Git, CI/CD), MCP permette a un modello AI di:
- generare codice su misura;
- suggerire refactor;
- documentare automaticamente una funzione.
Un assistente tecnico sempre aggiornato, integrato direttamente nella pipeline.
4. Business Intelligence evoluta
MCP consente ai modelli di “dialogare” con i sistemi di analisi dati e interrogare in modo contestuale fonti eterogenee:
- dashboard,
- database SQL,
- strumenti di BI.
Il risultato non è solo un report automatico, ma un insight ragionato, adattato alla domanda specifica del contesto.
WordPress + MCP: un ecosistema editoriale intelligente
WordPress alimenta oltre il 40% dei siti web al mondo.
Ma nonostante la sua flessibilità, integrare l’intelligenza artificiale in modo realmente utile e scalabile è sempre stato… complicato.
Con MCP, tutto cambia. Grazie ad esempio ad alcuni plugin come WordPress MCP e AI Engine, plugin che ho già mostrato in un altro articolo su questo sito.
Il Model Context Protocol consente a WordPress di comunicare in modo standardizzato con i modelli AI, senza plugin su misura o API proprietarie difficili da mantenere.
Ecco cosa può essere possibile:
1. Contenuti generati dinamicamente
Grazie a plugin o middleware compatibili con MCP, un sito WordPress può:
- generare contenuti da prompt o bozze;
- suggerire titoli SEO-friendly;
- riassumere testi lunghi;
- creare immagini o metadati automaticamente.
Non solo AI “incollata” a WordPress, ma AI che dialoga direttamente con il CMS.
2. Assistenza redazionale intelligente
L’editor di WordPress può essere potenziato da AI evolute che suggeriscono:
- correzioni stilistiche;
- fonti affidabili da citare;
- meta description ottimizzate;
- CTA o titoli alternativi.
Tutto questo senza dover installare 5 plugin separati o legarsi a un singolo provider.
3. Automazione dei flussi editoriali
Con MCP è possibile creare workflow intelligenti.
Esempi:
- quando viene inserita una nuova bozza di articolo, il modello suggerisce miglioramenti;
- al salvataggio di una modifica, viene generato automaticamente un riepilogo;
- ogni contenuto può essere analizzato da modelli differenti, in base al tipo o alla categoria.
Risultato? Un flusso editoriale più veloce, più coerente e supportato da intelligenza contestuale.
4. Integrazione multi-modello e multi-servizio
WordPress può essere connesso, contemporaneamente, a più modelli AI:
- OpenAI per la scrittura creativa,
- Claude per il ragionamento strutturato,
- Google Gemini per l’elaborazione visiva.
MCP permette di scegliere dinamicamente quale modello usare, senza dover riscrivere nulla.
Prospettive future e conclusioni
Ogni azienda, ogni sviluppatore, ogni team che vuole sfruttare davvero le potenzialità dei modelli AI si scontra con lo stesso problema: farli dialogare con dati e altri strumenti. Un’operazione che, fino a ieri, richiedeva soluzioni su misura e che MCP può rendere molto più semplice.
Già oggi sono disponibili diversi esempi di MCP Server che è possibile utilizzare, ad esempio con strumenti come Figma, Perplexity Search, Slack, Github, Brave Search, Notion, Zapier, Make, Microsoft 365 e molti altri.