Pensate all'agente AI di prima generazione del vostro team. Probabilmente ha comportato un notevole sforzo ingegneristico per creare un'integrazione su misura, punto a punto, direttamente con un singolo sistema chiave come Salesforce o Dropbox. Il risultato è stato uno strumento potente, costruito ad hoc, che ha richiesto tempo e sforzi significativi per pianificare, progettare, testare e distribuire.
Ora, arriviamo velocemente a oggi. Il vostro team ha appena lanciato un nuovo agente utilizzando il Model Context Protocol (MCP). Lo sviluppo è stato ancora più rapido grazie al protocollo standardizzato, invece di creare nuove connessioni personalizzate alle applicazioni aziendali come Salesforce, Jira, Slack e altre. Il risultato è stato un tempo ridotto per la messa in produzione, il sogno di ogni sviluppatore.
Questa agilità è una svolta, ma come ogni tecnologia potente, comporta dei compromessi. In questo post si cercherà di spiegare esattamente cosa fa MCP per semplificare l'integrazione, si utilizzerà un'analogia per chiarire la sua funzione e si analizzeranno i costi dell'infrastruttura e le considerazioni sulle prestazioni che ne derivano.
Infine, forniremo raccomandazioni concrete per sfruttare tutta la potenza dell'MCP senza lasciare che i suoi costi nascosti compromettano il vostro successo complessivo.
Di cosa si occupa MCP?
Cerchiamo di capire cosa alimenta questa agilità guardando sotto il cofano e ricordando cosa fa MCP. A tutti gli effetti, MCP fa quanto segue:
- Standardizza un'interfaccia e un ambiente per i modelli di IA.
- L'LLM è incentrato sulla comunicazione dei dati, sulla selezione e sull'utilizzo degli strumenti.
- Ha modularità e interoperabilità per la progettazione del flusso di lavoro/linea di distribuzione (un ecosistema "plug-and-play").
- Fornisce agli sviluppatori astrazione e semplicità per accelerare le attività di sviluppo.
L'idea è quella di semplificare il processo di costruzione delle integrazioni con LLM e di rendere più facile il consumo di dati e risorse, semplificando al contempo la logica aziendale e le regole che utilizzano il linguaggio naturale. Ciò significa che un LLM generico deve essere caricato dinamicamente con dati, aspettative e vincoli per prendere decisioni. Le informazioni devono essere caricate per ogni attività, in modo da creare un contesto.
Curiosità: ci sono oltre 16K server MCP disponibili pubblicamente.
MCP: il concierge del modello AI
Quando spiego l'MCP, mi piace usare l'analogia con il mondo reale del concierge di un hotel. Immaginate di aver appena fatto il check-in in un grande albergo di una città straniera. Vi avvicinate al banco del concierge e chiedete aiuto per organizzare una serata romantica con cena e spettacolo teatrale con il vostro coniuge.
Il concierge non cucina personalmente il cibo, non possiede il teatro e non vi accompagna. Utilizza invece la propria rete di servizi locali di fiducia per effettuare chiamate, controllare sistemi e raccogliere informazioni, senza coinvolgere l'ospite. Il tutto con l'intento di trovare i ristoranti giusti, ottenere lo spettacolo e i posti giusti a teatro e capire se un taxi, un rideshare o una limousine possono soddisfare la vostra richiesta.
Capiscono le vostre preferenze ("preferisco i locali tradizionali francesi, romantici e con musica"), applicano le regole di accesso ("questo ristorante accetta prenotazioni solo attraverso un certo sistema") e vi restituiscono una risposta curata: una prenotazione per la cena, biglietti per lo spettacolo e un'auto per il trasporto. Non c'è bisogno di capire come funziona ogni attività o di preoccuparsi dei dettagli. Il concierge gestisce la complessità dietro le quinte.
MCP funziona allo stesso modo per i modelli di intelligenza artificiale. Quando un LLM riceve una richiesta del tipo "riassumi gli ultimi numeri di vendita dell'azienda", MCP recupera i dati giusti da fonti approvate (ad esempio, database, API o unità cloud ), gestisce i controlli di accesso e fornisce le informazioni pertinenti in un formato coerente.
Nasconde la complessità della connessione a più sistemi, assicurando che il modello abbia sempre il contesto giusto, sia sicuro e lo faccia su richiesta. Proprio come un concierge che assicura che gli ospiti ottengano ciò di cui hanno bisogno senza sforzo.
I costi nascosti dell'agilità
Tuttavia, questa efficienza ha dei compromessi. Come nel caso del concierge dell'hotel, è necessaria una conversazione iniziale per definire le esigenze, le restrizioni e le preferenze del modello AI. Ciò richiede spesso un'interazione tra le due parti, in cui le raccomandazioni iniziali portano a un feedback e la richiesta viene perfezionata. Ciò può comportare una certa latenza nel raggiungimento della risposta finale soddisfacente.
La chiave del successo sta nel comprendere i compromessi coinvolti e nell'ottimizzare la soluzione per le vostre esigenze specifiche. L'MCP aiuta a risolvere le sfide di integrazione ingegneristica, ma nel farlo introduce nuovi costi di infrastruttura e considerazioni sulle prestazioni.
Analizziamo i motivi per cui questi agenti possono richiedere molte risorse e forniamo consigli concreti per sfruttare la potenza dell'MCP senza lasciare che i suoi costi nascosti compromettano il vostro successo complessivo.
Cosa fa MCP per l'azienda
Lo scopo principale dell'MCP è quello di ridurre la complessità del progetto, diminuire i tempi di sviluppo e migliorare la scalabilità dell'ingegneria.
Dal punto di vista aziendale, sblocca i silos di dati e collega le applicazioni in modo dinamico, consentendo una visibilità più chiara dei modelli di dati, un processo decisionale più rapido e operazioni dinamiche in tempo reale.
Il mondo prima di MCP
Per capire l'impatto dell'MCP, considerate il classico incubo dell'integrazione. Immaginate che il vostro team valuti 3 diversi LLM (di Google, OpenAI e Anthropic) e debba collegarli a 4 strumenti interni (Jira, Salesforce, Confluence e un database di prodotti).
Si tratta di un problema "N x M" che richiede la creazione e la manutenzione di 3 x 4 = 12 integrazioni uniche, da punto a punto. Aggiungere un nuovo strumento significa che i vostri ingegneri devono scrivere codice o creare nuove pipeline per collegarlo a tutti e tre i modelli, il che comporta un notevole dispendio di tempo per la "logica di incollaggio" unica.
La sfida si estende alla gestione delle modifiche. Ad esempio, se un'integrazione utilizza Dropbox per l'archiviazione dei file cloud (collegata tramite API diretta o SnapLogic Snaps precostituito, il metodo più rapido per astrarre la complessità dell'API), una successiva decisione strategica di consolidamento su OneDrive richiede ampie modifiche per tenere conto delle differenze nel controllo degli accessi e nelle funzionalità di tutte le integrazioni esistenti.
Il mondo con MCP
Con MCP, il team implementa un "server MCP" standard per gestire le operazioni sui file per tutti i sistemi di archiviazione cloud desiderati, oppure crea un singolo server MCP di archiviazione file cloud . Il vantaggio principale è un'unica interfaccia invariata per l'interazione dell'LLM con il file system, che elimina la necessità di modificare il "glue code". Questo semplifica notevolmente il processo per gli agenti e gli sviluppatori quando si sostituiscono diversi LLM o si integrano nuovi strumenti.
Questa riduzione dell'attrito ingegneristico è il vantaggio principale. Prima di MCP, la complessità dell'integrazione rendeva i team molto selettivi sulle connessioni, richiedendo la specificazione manuale degli strumenti e la mappatura dettagliata delle funzionalità API alle capacità LLM.
L'MCP riduce l'attrito e l'impegno necessario, accelerando il time-to-market della soluzione e velocizzando la distribuzione ai clienti.
Le capacità dinamiche guidano l'agilità
Per capire meglio perché questo funziona, consideriamo l'interazione con i server MCP. Dopo aver stabilito la connettività, le capacità del server MCP vengono pubblicizzate dinamicamente all'endpoint del client MCP.
Questa capacità di auto-scoperta è uno dei principali vantaggi: gli sviluppatori non devono mappare o definire manualmente le capacità di uno strumento ogni volta, perché l'LLM decide dinamicamente quali sfruttare. È come se il concierge di un hotel sapesse di saltare i pacchetti irrilevanti e di concentrarsi solo sui biglietti per gli spettacoli. MCP semplifica la creazione di agenti complessi, facilitando la creazione di un ecosistema di più strumenti.
Le aziende intelligenti sanno che ogni integrazione è importante e che l'agilità è fondamentale. Ci sono due strade per realizzare il valore di MCP:
- Sfruttare i server MCP disponibili in commercio per interfacciarsi con le applicazioni off-the-shelf (SaaS e on-prem).
- Creare server MCP personalizzati per esporre i processi aziendali proprietari, le pipeline di dati, le applicazioni appositamente create, la reportistica e gli approfondimenti sui dati specifici dell'azienda, che sbloccano il vero vantaggio competitivo.
Connessioni dati più intelligenti
Un iPaaS olistico come SnapLogic, che gestisce i dati, le applicazioni e la gestione delle API rimanendo LLM-agnostico, facilita la scelta del best-of-breed.
I connettori e i modelli di pipeline precostituiti accelerano la creazione di nuove pipeline, riducendo gli sforzi e avviando lo sviluppo di agenti e automazioni. Queste automazioni e pipeline di dati personalizzate possono essere esposte come server MCP per i flussi di lavoro e gli agenti AI.
L'aumento della velocità di progettazione, implementazione e iterazione porta a decisioni aziendali più rapide e a un migliore accesso ai dati aziendali.
Questi guadagni di efficienza sbloccano un valore spesso irraggiungibile oggi. Quando decidete dove costruire il vostro primo server MCP, concentratevi su queste aree aziendali chiave:
- Aree ad alta intensità di tempo e di risorse in cui è difficile collegare i punti di dati
- Funzionalità di dati che guidano direttamente il processo decisionale aziendale
- I processi e le procedure si bloccano spesso in attesa di dati.
- Aree in cui la mancanza di informazioni rallenta le persone (ad esempio, "Se solo avessi queste informazioni, potrei farlo più velocemente o meglio").
Se eseguito correttamente, l'investimento in queste aree "difficili da collegare" può produrre un significativo moltiplicatore di business, migliorando l'esperienza del cliente, aumentando i ricavi e consentendo offerte di mercato personalizzate.
Spunti di riflessione: FAQ
Sì, grazie alla funzionalità di server MCP della piattaforma di integrazione SnapLogic, qualsiasi pipeline può essere convertita in un server MCP personalizzato. Questo semplifica, amplia e consente il riutilizzo delle funzionalità personalizzate già realizzate.
La sicurezza degli utenti e il controllo degli accessi per l'autenticazione e l'autorizzazione con i server MCP possono essere gestiti attraverso due diversi meccanismi:
- Bearer token: quando un singolo token di accesso viene utilizzato per tutte le richieste. In genere si usa per i controlli di accesso di base.
- OAuth 2.0: ogni utente è autenticato e autorizzato individualmente con un token unico basato sulla sessione di accesso per consentire un monitoraggio e un controllo degli accessi raffinati.
Sì, la scalabilità e l'utilizzo devono essere pianificati e dimensionati correttamente. Questo non è diverso da ciò che accade con l'accesso alle API.
Questo dipende dallo scopo e dal design del server MCP, ma non è raro che più pipeline SnapLogic vengano mappate su un singolo server MCP. Le singole funzioni MCP possono essere mappate su pipeline diverse.
Sfruttare il potere degli agenti, in modo responsabile
MCP è un protocollo innovativo che semplifica la creazione di agenti potenti in grado di produrre un impatto aziendale reale. La chiave del successo sta nella progettazione corretta e nella comprensione della tecnologia sottostante.
Grazie all'implementazione di un monitoraggio adeguato, di guardrail e di controlli in tempo reale, i team possono sfruttare la potenza degli agenti abilitati all'MCP in modo sicuro, sostenibile e redditizio. Con una chiara comprensione della tecnologia, dei suoi casi d'uso e con la scelta di una soluzione agnostica e flessibile per la creazione di agenti, le esigenze aziendali determineranno effettivamente l'approccio giusto.
Per saperne di più, visitate la piattaforma di integrazione SnapLogic.
