Cos'è il Model Context Protocol e perché è importante

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente ai large language model (LLM) di connettersi a fonti di dati e altri sistemi esterni. Offre agli agenti IA un percorso coerente per accedere a informazioni di terze parti, sia per recuperare dati in tempo reale sia per eseguire azioni su strumenti esterni.

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

In sintesi

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

Che 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 consente agli agenti IA di recuperare informazioni da fonti esterne o eseguire azioni usando strumenti e sistemi esterni.

I large language model (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 in quello consumer. Tuttavia, con un utilizzo sempre maggiore in contesti reali, sono emerse due importanti limitazioni:

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

Una delle promesse degli LLM era la possibilità di creare agenti di intelligenza artificiale (IA) con cui interagire in linguaggio naturale. Ma un agente IA limitato ai 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 rilasciato come standard aperto nel novembre 2024. La maggior parte dei principali sviluppatori di LLM lo ha adottato rapidamente. Anthropic ha poi donato lo standard alla Agentic AI Foundation nel 2025.

MCP offre ai large language model un modo per connettersi a fonti di dati esterne, integrare i dati di addestramento e fornire risposte alle query più accurate, contestuali e aggiornate. Un agente IA basato su LLM può inoltre accedere a strumenti esterni approvati per agire in autonomia. 

Ad esempio, potresti dire a un agente: “Controlla il mio calendario per trovare fasce orarie disponibili 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 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 ciascun sistema esterno.

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

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

Quando chiedi all'agente di fare qualcosa, l'LLM sottostante decide se può soddisfare la richiesta usando soltanto le conoscenze contenute nei 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 richiesta oppure se deve eseguire un'azione in più passaggi, come nell'esempio del calendario e dell'email.

MCP aiuta a risolvere il problema MxN

Per risolvere quello che gli ingegneri chiamavano il problema MxN era necessario uno standard di comunicazione universale come MCP. Se hai M agenti e vuoi che ciascuno si connetta a N strumenti esterni, devi mantenere MxN connessioni point-to-point. Quando hai pochi agenti IA e fonti esterne non è un problema, ma con la crescita di questi numeri diventa rapidamente un carico di lavoro insostenibile.

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

Architettura di base: differenze tra server e client MCP

Un agente IA usa un client MCP per comunicare con sistemi esterni. Per consentire all'agente di comunicare con un sistema esterno, come un calendario, un'email o un CRM, quest'ultimo 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 capire l'architettura MCP.

Server MCP

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

Il server MCP fornito da ElevenLabs consente a Claude e ad altri assistenti IA di accedere agli strumenti di gestione per i loro 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. L'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 tramite semplici prompt in linguaggio naturale.

Esempi di prompt

• “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 e un host 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 collegare un agente a un server MCP esterno, ad esempio Zapier MCP. Così puoi connettere il tuo agente a centinaia di strumenti e servizi diversi.

Supponiamo, ad esempio, che tu stia creando un agente del servizio clienti ElevenLabs. Vuoi che acceda in modo sicuro ai dettagli degli account dei tuoi clienti in Salesforce, così da poter rispondere a domande utili. 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 che Salesforce comprende e restituisce i risultati, che il tuo agente ElevenLabs comunica al cliente.

MCP e API tradizionali: quali sono le differenze?

Le API tradizionali svolgono un ruolo in parte simile, consentendo ai sistemi client e server di comunicare, ma devi codificare in modo fisso la maggior parte dei parametri in una struttura basilare di richiesta-risposta. Questo funziona bene per collegare sistemi software convenzionali, ma non è pratico per workflow complessi basati sull'IA, soprattutto per via del problema MxN già discusso. 

Invece di creare endpoint codificati in modo fisso in cui i sistemi possono scambiare richieste, MCP opera sopra le API per fornire agli LLM un'interfaccia completamente leggibile dalle macchine. Le connessioni non sono predefinite. Un'IA può creare query sofisticate e sviluppare una comprensione contestuale appropriata.

Vantaggi principali 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
• Rilevamento degli strumenti e flessibilità nelle query
• Automazione IA migliorata
• Comportamento agentico sofisticato
• Maggiore accuratezza delle risposte

Vediamoli più nel dettaglio.

Standardizzazione

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

MCP offre un linguaggio comune che tutti gli LLM possono usare per interagire con praticamente qualsiasi sistema collegabile. Questo rende lo sviluppo di nuove connessioni molto più semplice e rapido. Anche le configurazioni 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 nel rilevamento degli strumenti e nelle query

In passato, dovevi codificare 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 rilevare risorse esterne durante il runtime. In altre parole, le risorse esistono e, quando un agente ne ha bisogno, può scoprire quali sono disponibili. Puoi aggiungere uno strumento a un server MCP e gli agenti IA connessi lo rileveranno all'esecuzione successiva. Non devi scrivere codice per aggiornare la connessione.

Automazione IA migliore

Per impostazione predefinita, gli LLM conoscono soltanto 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. Poiché è 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 informazioni aggiornate sui clienti, 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 large language model possono talvolta generare risposte allucinate. Sono motori di previsione che producono la risposta più probabile in base alle informazioni contestuali ricevute. Se fai 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 consente agli LLM di connettersi a repository di dati e strumenti del mondo reale, che forniscono le informazioni in tempo reale necessarie per generare risposte accurate.

Applicazioni e casi d'uso reali di MCP

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

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

Configurazione degli agenti via chat

Testare e ottimizzare i bot conversazionali richiede in genere di passare tra più dashboard e console. 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 comprendono a fondo e nel contesto le architetture proprietarie e la cronologia degli incidenti. Questo è difficile da ottenere con i metodi convenzionali.

Gli ambienti di sviluppo connessi a MCP possono attingere dai repository pertinenti, così i tuoi assistenti di coding comprendono il contesto reale in cui stanno creando 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 la chiamata

Prima che i large language model offrissero interazioni più naturali in linguaggio naturale, i bot vocali convenzionali 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 di alcun tipo.

I bot conversazionali possono ora usare MCP per chiamare sistemi backend e ottenere le informazioni sull'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. 

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Domande frequenti sul Model Context Protocol