Cos'e il Model Context Protocol (MCP)

Introduzione

Il Model Context Protocol (MCP) e uno standard aperto sviluppato da Anthropic che definisce come le applicazioni AI (come Claude Desktop, Cursor, VS Code con Copilot) comunicano con strumenti esterni. MCP risolve un problema fondamentale: dare ai modelli linguistici la capacita di agire nel mondo reale, non solo di generare testo.

Prima di MCP, ogni integrazione tra un AI e un tool esterno richiedeva un'implementazione custom. MCP standardizza questa comunicazione, creando un ecosistema dove qualsiasi tool puo essere reso accessibile a qualsiasi AI compatibile.

Il Problema che MCP Risolve

I Large Language Model (LLM) sono potenti nel ragionamento e nella generazione di testo, ma hanno limitazioni fondamentali:

  • Non possono accedere a dati in tempo reale (il training ha una data di cutoff)
  • Non possono eseguire azioni (creare file, chiamare API, interagire con database)
  • Non hanno contesto locale (non conoscono il tuo progetto, i tuoi task, il tuo ambiente)

MCP colma questo gap fornendo un protocollo di comunicazione bidirezionale tra l'AI e il mondo esterno.

+-------------------+         MCP Protocol          +-------------------+
|                   |  <=========================>  |                   |
|   AI Application  |    Tool calls + Results       |     MCP Server    |
|  (Claude Desktop) |    Resources + Prompts        |   (il tuo tool)   |
|                   |                               |                   |
+-------------------+                               +-------------------+
      Host/Client                                        Server

Concetti Fondamentali

1. Host

L'Host e l'applicazione AI che l'utente utilizza direttamente. Esempi:

  • Claude Desktop
  • Cursor IDE
  • VS Code con estensioni MCP
  • Applicazioni custom che usano l'SDK MCP

L'Host gestisce la sessione utente, connette i server MCP, e orchestra le chiamate ai tool.

2. Client

Il Client e il componente software nell'Host che implementa il lato client del protocollo MCP. Mantiene una connessione 1:1 con un server MCP e gestisce:

  • La negoziazione delle capacita
  • Il routing dei messaggi
  • La gestione del ciclo di vita della connessione

3. Server

Il Server e il componente che espone funzionalità all'AI. Un server MCP puo offrire tre tipi di primitive:

[object Object],[object Object],[object Object] undefined

4. Transport

Il Transport e il meccanismo di comunicazione tra Client e Server:

  • STDIO (Standard Input/Output) - Il piu comune. Client e Server comunicano via stdin/stdout del processo. Ideale per processi locali.
  • HTTP + SSE (Server-Sent Events) - Per server remoti. Il client invia richieste HTTP, il server risponde via SSE per streaming.

Come Funziona una Chiamata Tool

Utente: "Crea uno sprint chiamato Sprint-15"
    |
    v
[1] Claude ragiona e decide di chiamare il tool "create-sprint"
    |
    v
[2] Il Client MCP serializza la richiesta in JSON-RPC
    { "method": "tools/call",
      "params": { "name": "create-sprint",
                  "arguments": { "name": "Sprint-15", ... } } }
    |
    v
[3] Il Server MCP riceve, esegue la logica, ritorna il risultato
    { "content": [{ "type": "text", "text": "Sprint creato con id 42" }] }
    |
    v
[4] Claude riceve il risultato e lo presenta all'utente
    "Ho creato lo sprint Sprint-15 (ID: 42)"

Flusso Dettagliato

  1. Discovery: All'avvio, il Client chiede al Server l'elenco di tool disponibili (tools/list)
  2. Schema: Ogni tool dichiara i suoi parametri con uno schema JSON/Zod
  3. Invocazione: L'AI decide autonomamente quando e quale tool chiamare
  4. Esecuzione: Il Server esegue la logica e ritorna il risultato
  5. Composizione: L'AI puo combinare piu chiamate tool per completare task complessi

MCP vs REST API vs Plugin

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object] undefined

Perche MCP e Importante

  1. Interoperabilita: Un server MCP funziona con Claude Desktop, Cursor, e qualsiasi altro client compatibile senza modifiche.

  2. Composabilita: L'AI puo combinare tool di server diversi in un unico flusso di lavoro. Es: "Analizza il codice (code-review), genera i test (test-generator), e logga il tempo (time-tracking)".

  3. Sicurezza: Il protocollo definisce chiaramente cosa un server puo fare. L'utente mantiene sempre il controllo sull'approvazione delle azioni.

  4. Ecosistema aperto: Chiunque puo creare un server MCP. Non serve il permesso di nessun vendor.

  5. Contesto persistente: A differenza delle API stateless, MCP supporta sessioni con stato, permettendo al server di mantenere contesto tra le chiamate.

MCP Suite nel Contesto

MCP Suite implementa 22 server MCP che, insieme, coprono l'intero ciclo di vita dello sviluppo software:

  Pianificazione      Sviluppo           Testing           Deploy
  +-----------+     +-----------+     +-----------+     +-----------+
  | scrum-    |     | code-     |     | test-     |     | docker-   |
  | board     |---->| review    |---->| generator |---->| compose   |
  | agile-    |     | snippet-  |     | perf-     |     | cicd-     |
  | metrics   |     | manager   |     | profiler  |     | monitor   |
  +-----------+     +-----------+     +-----------+     +-----------+
       |                  |                 |                 |
       v                  v                 v                 v
  +-----------+     +-----------+     +-----------+     +-----------+
  | time-     |     | codebase- |     | db-schema |     | log-      |
  | tracking  |     | knowledge |     | explorer  |     | analyzer  |
  | project-  |     | api-docs  |     | data-mock |     | env-      |
  | economics |     | regex     |     | generator |     | manager   |
  +-----------+     +-----------+     +-----------+     +-----------+

Ogni server e progettato per essere:

  • Indipendente: Funziona da solo senza le altre parti della suite
  • Collaborativo: Quando collegato agli altri server, scambia eventi per automatizzare flussi
  • Estensibile: Facile aggiungere nuovi tool o nuovi server seguendo il pattern stabilito