Introduzione
Nella sempre mutevole sfera dell’Intelligenza Artificiale, il protocollo del modello di contesto di Claude (MCP) sta guadagnando un’enorme attenzione – e per buone ragioni. Sviluppato da Antropic, MCP standardizza il modo in cui forniamo strumenti ai nostri llms per farli lavorare con i nostri servizi. Ma cosa significa questo effettivamente? In questo articolo, vi daremo una panoramica completa di MCP.
Che cos’è MCP?
Potete pensare a MCP come alle porte USB-C per le applicazioni AI. Come utilizziamo l’USB per collegare facilmente i nostri dispositivi a tutti i nostri periferici, utilizziamo MCP come modo standardizzato per connettere facilmente i nostri strumenti ai nostri llms. Un’altra analogia è che MCP è come un endpoint API per i nostri agenti AI. Proprio come le aziende creano API per esporre i loro servizi back-end ad altre applicazioni, MCP è il modo per esporre gli strumenti per gli agenti AI.
Perché MCP è importante?
Usare MCP per migliorare i tuoi llms e gli agenti AI ti dà un vantaggio ingiusto su quelli che non lo fanno. Questo vantaggio non sta per svanire presto. MCP è come un tizzone che si riscalda sempre più, a differenza di altre tendenze nell’IA che possono guadagnare rapidamente popolarità e poi svanire altrettanto velocemente.
Utilizzare MCP oggi
MCP è già ampiamente supportato, con molti client disponibili per una varietà di applicazioni AI, tra cui IDE AI come Claude, Recline e Windsurf, e app come Superbase. Ci sono anche molti server MCP disponibili, offrendo una vasta gamma di servizi, dalle operazioni del sistema di file alla ricerca sul web. Questi server MCP agiscono come intermediari per standardizzare il modo in cui questi strumenti vengono forniti all’agente.
Costruire con MCP
Costruire con MCP può sembrare un’impresa intimidatoria, ma in realtà è piuttosto semplice. Ci sono esempi di codice disponibili per costruire il tuo server MCP, e molte applicazioni AI supportano MCP direttamente, rendendo l’integrazione un gioco da ragazzi. Inoltre, MCP può essere facilmente integrato in agenti AI costruiti con framework come Python, dando ai tuoi agenti accesso a un’ampia gamma di strumenti.
Conclusione
Insomma, MCP sta cambiando il gioco nell’IA. Offre una standardizzazione che rende più facile che mai costruire e condividere strumenti per agenti AI, permettendoti di costruire agenti AI più potenti e produttivi. Che tu stia già lavorando nell’IA o stia solo iniziando, MCP è uno strumento che vorrai sicuramente aggiungere al tuo arsenale.