MCP Tools: Cosa Sono e Perché Adottarli

Hai presente quando chiedi a ChatGPT di "controllare la tua email" e ti risponde che non può accedere a sistemi esterni? Quel limite sta per cadere. Il Model Context Protocol (MCP) è lo standard che permette alle AI di connettersi ai tuoi tool in modo sicuro e controllato.

In questa guida ti spiego cos'è MCP, perché Anthropic l'ha creato, e come può trasformare il modo in cui usi l'AI nel tuo lavoro quotidiano. Se non conosci ancora i fondamenti degli AI agent, ti consiglio di leggerli prima.

Cos'è MCP (Model Context Protocol)

MCP è uno standard aperto creato da Anthropic che definisce come i modelli AI possono comunicare con sistemi esterni: database, API, file system, servizi cloud.

Pensa a MCP come a un USB-C per l'intelligenza artificiale. Prima di USB-C, ogni dispositivo aveva il suo connettore. Con USB-C, un cavo funziona ovunque. MCP fa lo stesso per le connessioni AI.

I tre componenti di MCP

• MCP Host: L'applicazione AI (Claude Desktop, Claude Code)
• MCP Client: Il connettore che gestisce la comunicazione
• MCP Server: Il servizio che espone le funzionalità del tool esterno

Perché Anthropic l'ha creato

Il problema era chiaro: ogni volta che volevi connettere un'AI a un nuovo servizio, dovevi costruire un'integrazione custom. Risultato? Decine di connettori proprietari, incompatibili tra loro, difficili da mantenere.

Anthropic ha deciso di risolvere il problema alla radice creando uno standard aperto. I vantaggi:

• Interoperabilità: Un server MCP funziona con qualsiasi client MCP
• Sicurezza: Controllo granulare su cosa l'AI può fare
• Scalabilità: Aggiungi nuovi tool senza riscrivere integrazioni
• Community: Ecosistema open source di server pronti all'uso

Come funziona: architettura semplificata

Senza entrare nei dettagli tecnici, ecco il flusso di una richiesta MCP:

1. Tu scrivi: "Mostrami i file modificati oggi su Google Drive"
2. Claude capisce che serve il tool Google Drive e quale operazione
3. MCP Client traduce la richiesta nel formato standard
4. MCP Server Google Drive riceve la richiesta e interroga l'API
5. I dati tornano a Claude nel formato standard
6. Claude risponde con le informazioni richieste

Tutto questo avviene in secondi, in modo trasparente. Tu parli con Claude, Claude parla con i tuoi tool.

Cosa può fare un MCP Server

Ogni server MCP espone tre tipi di funzionalità:

• Resources: Dati che l'AI può leggere (file, record, documenti)
• Tools: Azioni che l'AI può eseguire (crea, modifica, elimina)
• Prompts: Template pre-configurati per task comuni (vedi guida al prompting per approfondire)

MCP vs API tradizionali

"Ma le API esistono già. Perché serve MCP?"

Le API sono pensate per comunicazione machine-to-machine. MCP è pensato per comunicazione AI-to-machine. La differenza:

Tool MCP utili per business

Ecco i server MCP più utili per PMI e professionisti, già disponibili:

Come iniziare: setup base

Il modo più semplice per provare MCP è con Claude Desktop o Claude Code. Ecco i passaggi:

1. Installa Claude Desktop

Scarica Claude Desktop da claude.ai/download (disponibile per Mac e Windows).

2. Configura i server MCP

Apri il file di configurazione (su Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json) e aggiungi i server che vuoi usare:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/tuonome/Documents"
      ]
    },
    "airtable": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-airtable"],
      "env": {
        "AIRTABLE_API_KEY": "tua-api-key"
      }
    }
  }
}

3. Riavvia Claude Desktop

Dopo il riavvio, vedrai i tool disponibili. Puoi verificare chiedendo a Claude: "Quali tool MCP hai disponibili?"

Esempi pratici di workflow

Ecco alcuni workflow reali che puoi implementare con MCP:

Workflow 1: Report automatico giornaliero

1. Claude legge i nuovi dati dal tuo database o CRM (MCP)
2. Analizza i documenti allegati (MCP Filesystem)
3. Genera un report riassuntivo
4. Posta il report su Slack (MCP Slack)

Workflow 2: Ricerca e documentazione

1. Tu chiedi: "Cerca le best practice SEO 2026"
2. Claude cerca online (MCP Brave Search)
3. Sintetizza le informazioni trovate
4. Salva il documento su Google Drive (MCP Google Drive)
5. Per approfondire come usare AI su documenti aziendali, consulta la guida specifica

Workflow 3: Gestione task progetto

1. Tu chiedi: "Cosa devo fare oggi per il progetto X?"
2. Claude interroga Notion o il tuo project manager per i task assegnati
3. Legge i file correlati per contesto
4. Ti presenta un piano giornaliero prioritizzato

Il futuro: dove sta andando MCP

MCP è ancora giovane ma sta evolvendo rapidamente. Ecco le direzioni:

Più server ufficiali

Anthropic e la community stanno rilasciando server per sempre più servizi: CRM, strumenti di project management, piattaforme e-commerce.

Integrazione in più client

Oltre a Claude Desktop, MCP sta venendo adottato da altri tool. L'obiettivo è che qualsiasi applicazione AI possa usare lo stesso ecosistema di server.

Agent Skills

Anthropic ha recentemente pubblicato Agent Skills, uno standard che combina MCP con "competenze" riutilizzabili. Un agent può imparare un workflow una volta e replicarlo.

Enterprise features

Per aziende più grandi: audit log, gestione permessi avanzata, compliance. MCP sta diventando production-ready.