Nell’evoluzione rapida delle tecnologie digitali, un’innovazione di particolare rilievo sta emergendo: il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic. In un panorama dove gli annunci si concentrano quasi sempre su modelli più performanti o ottimizzati, MCP rappresenta una innovazione nell’architettura dei sistemi, un protocollo che ridefinisce il modo in cui le applicazioni interagiscono con il mondo esterno, con implicazioni molto importanti per i sistemi di intelligenza artificiale.
Nel gergo informatico, un protocollo definisce un insieme di regole che permettono alle diverse entità di interagire efficacemente, specificando le modalità di trasmissione e ricezione dei dati. Il Model Context Protocol, sviluppato da Anthropic (nota per la famiglia di AI Claude) e rilasciato come open-source, rappresenta una svolta epocale nel settore dell’interoperabilità.
Attualmente, ogni applicazione software adotta regole specifiche per la ricezione delle richieste, complicando l’interazione simultanea con più servizi. MCP è invece una “lingua universale” per la comunicazione con qualsiasi entità software: con questo protocollo si definisce come indicare il servizio desiderato e l’oggetto della richiesta, semplificando notevolmente il processo.
Grafico 1: Interazione Tradizionale con Chatbot
- Domanda Utente –> Chatbot
- Chatbot –> Accesso a dati e conoscenze del Chatbot
- Chatbot assembla la risposta –> Risposta a Utente
Questo grafico mostra un’interazione diretta tra l’utente e la chatbot, dove le risposte sono generate sulla base delle informazioni e dei dati interni al modello della chatbot.
Grafico 2: Interazione con Chatbot Abilitato da MCP
- Domanda Utente –> Chatbot
- Chatbot –> Richiesta strutturata a servizio A
- Chatbot –> Richiesta strutturata a servizio B
- Chatbot –> Richiesta strutturata a servizio C
- Chatbot –> Elaborazione risposta
- Chatbot –> Risposta a Utente
Questo grafico illustra come l’utente interagisce con un agente AI. La richiesta dell’utente viene trasformata in una o più richieste strutturate tramite MCP inviate a server che forniscono servizi esterni.
In questo modello la chatbot opera come gli agenti, che possono interagire con molteplici server MCP, ampliando notevolmente le capacità di risposta e la gamma di servizi accessibili attraverso un’unica interfaccia conversazionale.
Applicazioni in Diversi Settori: il potenziale di MCP
Nel software di gestione dati, MCP consente a programmi diversi di accedere e condividere informazioni mantenendo il contesto. Ad esempio applicazioni web possono sfruttarlo per migliorare l’integrazione tra strumenti diversi, offrendo un’esperienza più fluida agli utenti, mentre nell’automazione industriale può garantire la sincronizzazione tra macchine e software.
Il potenziale impatto di MCP è evidente anche in tutti gli scenari di vita quotidiana: possiamo fare tre esempi in settori della massima importanza,
Medicina – Il paziente dialoga con un’applicazione che consulta in tempo reale il fascicolo sanitario elettronico, verifica interazioni tra farmaci, prenota visite specialistiche e monitora parametri vitali da dispositivi connessi. Il tutto attraverso una singola interfaccia che acquisisce dati da quattro applicazioni.
Shopping – Il consumatore descrive le proprie esigenze a un sistema che consulta l’inventario attuale dei negozi, verifica disponibilità specifiche, confronta prezzi tra rivenditori, applica automaticamente sconti e completa l’acquisto, trasformando l’interazione da semplice consultazione a un’esperienza di assistenza personalizzata completa nell’accesso a più basi dati.
Finanza – Per richiedere il prezzo attuale di un titolo a un fornitore di notizie finanziarie, basta indicare il nome del fornitore, l’oggetto specifico (“nome del titolo”) e il servizio desiderato (“prezzo attuale del titolo”): un esempio di interazione diretta con un solo fornitore di servizi.
La Trasformazione dei Chatbot in Agenti AI
Oltre a tutti questi vantaggi nei settori più comuni dell’informatica, MCP è particolarmente importante nel contesto AI perché consente di trasformare le chatbots in veri e propri agenti.
Un chatbot tradizionale è essenzialmente isolato, limitato alle informazioni apprese durante l’addestramento e può solo generare testo basato su queste conoscenze statiche. Invece un agente può interagire attivamente con sistemi esterni, ottenere informazioni in tempo reale ed eseguire azioni concrete nel mondo digitale.
Con MCP, il sistema AI diventa capace di comprendere l’intento dell’utente, determinare quale servizio esterno può soddisfare tale richiesta, formulare una richiesta strutturata, ricevere i dati o la conferma dell’azione eseguita, e presentare i risultati all’utente in modo comprensibile.
In sintesi, MCP rappresenta un’evoluzione fondamentale che trasforma le applicazioni in interfacce versatili verso tutti i sistemi AI, aprendo la strada a un vastissimo numero di servizi. Questo protocollo espande enormemente il contesto a cui un’applicazione può attingere le informazioni per generare risposte pertinenti e complete, giustificando il suo nome di “Model Context Protocol”.
Per questo importanti attori del settore hanno espresso il loro sostegno al MCP. Demis Hassabis, premio Nobel 2024 e figura di spicco di Google DeepMind, ha definito MCP un protocollo in rapida ascesa verso lo status di standard aperto per l’era degli agenti AI. Dichiarazioni simili sono arrivate anche da OpenAI e Microsoft, segnalando un potenziale punto di svolta nell’evoluzione dell’interazione uomo-macchina.
Dal punto di vista dell’utente, un’applicazione potenziata da MCP, specialmente nel caso dei chatbot AI, rappresenta la combinazione di una interfaccia conversazionale e uno o più sistemi AI, aprendo scenari applicativi e culturali ancora inesplorati.
