Cos'è il Model Context Protocol e perché è importante

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di connettersi a fonti di dati e ad altri sistemi esterni. Fornisce agli agenti IA un percorso coerente per accedere a informazioni di terze parti, sia per recuperare dati in tempo reale sia per eseguire azioni tramite strumenti esterni.

In questo articolo vedremo cos'è il Model Context Protocol, ripercorrendone la storia e spiegando perché è diventato centrale per l'adozione e il successo più ampi dei sistemi di IA. Oppure scopri come funziona l'Host MCP di ElevenLabs nel video qui sotto.

In sintesi

• Il Model Context Protocol connette gli LLM al mondo esterno e fornisce risorse che vanno oltre quelle disponibili nei loro dati di addestramento.
• MCP consente agli agenti IA di individuare gli strumenti dei server connessi durante il runtime, a differenza delle API tradizionali, che sono hard-coded.
• MCP risolve il problema MxN, in cui i modelli di IA in costante evoluzione necessitano ciascuno di connessioni univoche ai sistemi esterni. MCP agisce come un traduttore universale per tutti questi sistemi.
• Piattaforme IA come ElevenLabs possono operare sia come server MCP sia come client MCP, fornendo risorse su richiesta oppure orchestrando le azioni di altri servizi.
• Gli agenti IA possono concatenare più chiamate MCP per eseguire workflow complessi anche nel corso di una conversazione con un utente.

Cos'è il Model Context Protocol (MCP)?

Un protocollo è come un linguaggio condiviso che diversi sistemi informatici usano per interagire. MCP è un protocollo che permette agli agenti IA di recuperare informazioni da fonti esterne o di eseguire azioni tramite strumenti e sistemi esterni.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono strumenti potenti la cui capacità di interagire in linguaggio naturale ha portato a una crescita esplosiva della popolarità sia nel mondo aziendale sia tra i consumatori. Ma con un utilizzo sempre maggiore in contesti reali, sono emerse due importanti limitazioni:

• La conoscenza del mondo di un LLM è ferma al momento in cui i suoi sviluppatori hanno raccolto i dati di addestramento.
• Un modello non dispone di un modo nativo per interagire con il mondo esterno e altri sistemi informatici.

Una delle aspettative sugli LLM era la possibilità di creare agenti di intelligenza artificiale (IA) con cui interagire in linguaggio naturale. Ma un agente IA limitato ai soli dati di addestramento di un modello, senza queste due capacità dinamiche, ha un'utilità limitata.

Anthropic ha sviluppato il Model Context Protocol per standardizzare la comunicazione tra LLM e sistemi esterni. Lo ha pubblicato come standard aperto nel novembre 2024. La maggior parte dei principali sviluppatori di LLM lo ha adottato rapidamente. Anthropic ha poi donato lo standard all'Agentic AI Foundation nel 2025.

MCP offre ai modelli linguistici di grandi dimensioni un modo per connettersi a fonti di dati esterne, integrare i dati di addestramento e fornire risposte alle query più accurate, contestualizzate e aggiornate. Un agente IA basato su LLM può anche accedere a strumenti esterni approvati per agire in autonomia. 

Ad esempio, potresti dire a un agente: “Controlla nel mio calendario gli orari disponibili per martedì prossimo, poi contatta l'appaltatore proponendo un orario per la riunione”. L'agente controlla quindi il server del calendario tramite MCP, acquisisce i risultati e accede poi al server email tramite MCP per inviare il messaggio richiesto.

Come funziona il Model Context Protocol?

Lo sviluppo del Model Context Protocol si è basato su concetti precedenti, come il tool calling e il function calling, che consentono a un LLM di generare uno schema di richiesta di servizio elaborato dai sistemi esterni tramite API. Tuttavia, questi metodi richiedevano connessioni personalizzate tra un LLM e ogni sistema esterno.

MCP crea un modello di comunicazione bidirezionale e standardizzato per inviare e ricevere dati dai sistemi esterni.

Quando un agente IA si avvia per la prima volta, interroga tutti i server MCP connessi per ottenere un catalogo delle fonti di dati e delle funzioni disponibili. Inserisce poi quel catalogo nella context window dell'LLM, che funziona come una memoria di lavoro a breve termine per l'attività corrente.

Poi, quando chiedi all'agente di fare qualcosa, l'LLM sottostante decide se può soddisfare la richiesta usando soltanto le conoscenze nei suoi dati di addestramento o se ha bisogno di risorse esterne. Se necessita di supporto esterno, controlla il catalogo e contatta il sistema appropriato tramite la connessione MCP. 

L'LLM esamina la risposta esterna e decide se può completare la tua richiesta o se deve eseguire più passaggi, come nell'esempio del calendario e dell'email.

MCP aiuta a risolvere il problema MxN

Per risolvere quello che gli ingegneri chiamano il problema MxN era necessario uno standard di comunicazione universale come MCP. Se hai M agenti e vuoi connettere ognuno di essi a N strumenti esterni, devi mantenere MxN connessioni point-to-point. Con pochi agenti IA e fonti esterne non è un problema, ma man mano che questi numeri aumentano, il carico di lavoro diventa rapidamente insostenibile.

MCP consente agli LLM di operare tramite M+N connessioni, standardizzando tutte le comunicazioni in un unico protocollo.

Architettura di base: server MCP e client MCP

Un agente IA usa un client MCP per comunicare con sistemi esterni. Per poter comunicare con l'agente, un sistema esterno, come un calendario, un'email o un CRM, deve essere disponibile tramite un server MCP.

I prodotti ElevenLabs sono disponibili sia come client sia come server. La piattaforma alla base è la stessa, ma può operare in entrambi i ruoli.

Usiamola come esempio per comprendere l'architettura MCP.

Server MCP

Un server MCP viene eseguito collegato a un sistema esterno e presenta ai client MCP connessi un elenco di risorse e strumenti disponibili. Le risorse possono essere file, documenti, database o pipeline. Gli strumenti permettono all'LLM remoto di interagire con le risorse del sistema esterno.

Il server MCP fornito da ElevenLabs offre a Claude e ad altri assistenti IA l'accesso a strumenti di gestione per i rispettivi agenti ElevenLabs. Il server è disponibile all'indirizzo: 

https://api.elevenlabs.io/v1/mcp

Puoi creare una connessione sicura da Claude, ChatGPT o un altro assistente al server tramite OAuth. Questo assistente è un host MCP e contiene client MCP che gestiscono la connessione. Puoi quindi usare l'assistente per creare e gestire agenti e verificarne le prestazioni, mediante semplici prompt in linguaggio naturale.

Prompt di esempio

• “Crea un agente del servizio clienti per il nostro portale e-commerce. Deve mantenere un tono professionale ma positivo.”
• “Duplica il mio agente di assistenza clienti e cambia la lingua predefinita in spagnolo.”
• “Esegui un confronto dei costi per conversazione per il mio agente in lingua spagnola con Gemini 3.5 Flash Lite e 3.8 Flash.”

Client MCP

Un client MCP è una connessione dedicata a uno specifico server MCP. Risiede all'interno di un host MCP, che può avere più connessioni client-server MCP. Nell'esempio precedente, Claude era l'host.

I client inviano ai server richieste di strumenti e risorse tramite chiamate JSON-RPC strutturate. Poiché le richieste vengono tradotte tramite il protocollo MCP, l'host non deve comprendere i dettagli di configurazione sottostanti degli strumenti collegati al server.

ElevenLabs può anche funzionare come client MCP. In questa configurazione, usi il tuo workspace ElevenLabs per connettere un agente a un server MCP esterno, ad esempio Zapier MCP. Questo ti consente di collegare il tuo agente a centinaia di strumenti e servizi diversi.

Supponiamo, ad esempio, che tu stia creando un agente ElevenLabs per il servizio clienti. Vuoi che acceda in modo sicuro ai dati dell'account dei tuoi clienti in Salesforce, così da poter rispondere alle loro domande in modo utile. Quando un cliente gli pone una domanda su un ordine passato o sullo stato di una richiesta di reso, l'agente invia una query tramite MCP al server Zapier. 

Il server traduce la query in una richiesta comprensibile per Salesforce e restituisce i risultati, che il tuo agente ElevenLabs comunica al cliente.

MCP e API tradizionali: qual è la differenza?

Le API tradizionali svolgono un ruolo in parte simile, consentendo ai sistemi client e server di comunicare, ma richiedono di hard-code della maggior parte dei parametri in una struttura base di richiesta-risposta. Funziona bene per collegare sistemi software tradizionali, ma non è pratico per workflow complessi basati sull'IA, soprattutto a causa del problema MxN già descritto. 

Invece di creare endpoint hard-coded in cui i sistemi possono scambiare richieste, MCP opera sopra le API per fornire agli LLM un'interfaccia interamente leggibile dalle macchine. Le connessioni non sono predefinite. Un'IA può costruire query sofisticate e sviluppare una comprensione contestuale adeguata.

Principali vantaggi dell'uso di MCP per le integrazioni IA

Il rilascio del Model Context Protocol ha aperto un'ampia gamma di nuove funzionalità e capacità per gli agenti IA. 

Ha offerto diversi vantaggi specifici:

• Standardizzazione
• Scoperta degli strumenti e flessibilità delle query
• Automazione IA migliorata
• Comportamento agentico sofisticato
• Maggiore accuratezza delle risposte

Vediamoli più nel dettaglio.

Standardizzazione

Prima di MCP, connettere gli LLM a sistemi esterni era possibile, ma richiedeva molto lavoro. Era necessario creare connessioni personalizzate tra ogni singolo modello e risorsa. Da qui il problema MxN.

MCP fornisce un linguaggio comune che tutti gli LLM possono usare per interagire con praticamente qualsiasi sistema connettibile. Questo rende lo sviluppo di nuove connessioni molto più semplice e rapido. Anche le configurazioni di client e server sono molto più uniformi tra i modelli. Non devi riscrivere da zero una connessione MCP ogni volta che un modello viene aggiornato.

Flessibilità nella scoperta degli strumenti e nelle query

In passato, dovevi hard-code gli endpoint API per ogni connessione esterna che un agente IA doveva effettuare. Se uno sviluppatore aggiungeva un campo a un database, dovevi ricreare l'API perché funzionasse.

MCP consente agli agenti di scoprire risorse esterne durante il runtime. In altre parole, le risorse esistono e, quando un agente ne ha bisogno, può scoprire cosa è disponibile. Puoi aggiungere uno strumento a un server MCP e gli agenti IA connessi lo scopriranno all'esecuzione successiva. Non devi scrivere codice per aggiornare la connessione.

Automazione IA migliore

Per impostazione predefinita, gli LLM conoscono solo ciò che è presente nel loro set di dati di addestramento e non hanno modo di interagire con il mondo esterno. MCP offre loro i mezzi per acquisire informazioni aggiornate e richiamare strumenti da qualsiasi sistema connesso che disponga di un server MCP.

Comportamento agentico sofisticato

Effettuare chiamate a strumenti e funzioni è una capacità che gli LLM possiedono da anni. Tuttavia, queste capacità offrivano soltanto un accesso limitato agli strumenti esterni. Essendo standardizzato, universale e flessibile, MCP consente ai modelli IA di concatenare più chiamate MCP in query più lunghe e sofisticate. Ad esempio, controllare un CRM per ottenere informazioni aggiornate su un cliente, verificare nel calendario gli orari disponibili per un appuntamento e poi inviare un'email al cliente per proporre una fascia oraria per una chiamata di follow-up.

Maggiore accuratezza delle risposte

Per loro natura, i modelli linguistici di grandi dimensioni possono talvolta generare risposte allucinate. Sono motori predittivi che producono la risposta più probabile in base alle informazioni contestuali ricevute. Se poni a un LLM una domanda la cui risposta dipende da informazioni in tempo reale, è più probabile ricevere una risposta allucinata se non sono presenti adeguati guardrail.

Il protocollo MCP permette agli LLM di connettersi a repository di dati e strumenti del mondo reale che forniscono le informazioni aggiornate necessarie per generare risposte accurate.

Applicazioni MCP e casi d'uso reali

Il Model Context Protocol è un ponte standard che gli agenti IA possono usare per comunicare con un qualsiasi numero di sistemi esterni. 

Ecco come puoi usare MCP in diversi settori e workflow reali.

Configurare gli agenti via chat

Testare e ottimizzare i bot conversazionali richiede di solito di passare da una dashboard e una console all'altra. Il server MCP fornito da ElevenLabs in Claude ti consente di gestire direttamente la tua infrastruttura vocale tramite un'interfaccia chat in linguaggio naturale.

Assistenti di coding consapevoli del contesto

Gli assistenti di coding funzionano al meglio quando hanno una comprensione approfondita e contestuale dei progetti architetturali proprietari e della cronologia degli incidenti. Questo è difficile da fornire con i metodi tradizionali.

Gli ambienti di sviluppo connessi a MCP possono recuperare dati dai repository pertinenti, così i tuoi assistenti di coding comprendono il contesto reale in cui sviluppano le applicazioni. I tuoi sviluppatori possono risolvere i problemi più rapidamente perché l'assistente è già riuscito a mappare le dipendenze nell'intera codebase.

Workflow degli agenti vocali durante una chiamata

Prima che i modelli linguistici di grandi dimensioni offrissero interazioni più naturali, i bot vocali tradizionali dovevano seguire rigidi script a diagramma di flusso per interagire con i clienti. Inoltre, non potevano interagire con i clienti usando dati in tempo reale.

I bot conversazionali ora possono usare MCP per chiamare i sistemi backend e ottenere le informazioni dell'account necessarie a elaborare le richieste dei clienti. Possono farlo in tempo reale, durante una conversazione con un cliente, quando necessario. 

Inizia con ElevenAgents per un'integrazione MCP senza interruzioni

ElevenAgents ti offre potenti funzionalità di agente vocale sia come server MCP sia come client MCP. 

Connetti i tuoi agenti ElevenLabs a server MCP esterni, oppure gestiscili da Claude tramite l'MCP fornito da ElevenLabs. Inizia oggi con gli agenti ElevenLabs basati su MCP o scopri di più su ElevenAgents.

Domande frequenti sul Model Context Protocol