MCP e API: Il futuro dell'integrazione aziendale

In un panorama aziendale iperconnesso, la perfetta integrazione dei sistemi aziendali è fondamentale per offrire esperienze eccezionali a clienti e dipendenti. 

Mentre le API sono state a lungo la spina dorsale dell'interoperabilità (consentendo uno scambio di dati affidabile e senza stato), il Model Context Protocol (MCP) introduce flussi di lavoro adattivi e consapevoli del contesto che preservano la continuità nelle interazioni complesse. 

Lungi dall'essere concorrenti, API e MCP sono complementari: 

• Le API forniscono la base transazionale
• MCP orchestra funzionalità personalizzate e in più fasi

Insieme, consentono alle aziende di modernizzare i sistemi, semplificare le operazioni e offrire esperienze intelligenti e ricche di contesto su scala.

Cosa sono le API?

Un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) è un metodo standard ben definito che consente ai sistemi software di comunicare senza problemi. Fornendo un insieme standardizzato di regole per le richieste e le risposte, le API consentono agli sviluppatori di accedere a dati o funzionalità di altri sistemi senza doverne comprendere il funzionamento interno. 

Nel corso dei decenni, le API sono diventate la spina dorsale della moderna infrastruttura digitale, alimentando qualsiasi cosa, dalle transazioni di e-commerce alle integrazioni con i social media, dai servizi cloud alle analisi in tempo reale. Il loro design stateless garantisce che ogni richiesta sia veloce, prevedibile e affidabile, rendendo le API la soluzione ideale per le operazioni transazionali che richiedono coerenza.

Le API consentono inoltre alle aziende di collegare sistemi diversi in un ecosistema coeso. Sia che si tratti di integrare database legacy, strumenti SaaS di terze parti o microservizi, le API forniscono una tecnica universale che consente ai dati e alle funzionalità di fluire in modo efficiente. 

Questa capacità di standardizzare l'accesso, automatizzare i processi e scalare in modo affidabile ha reso le API indispensabili per guidare l'innovazione, accelerare la trasformazione digitale e consentire le esperienze senza soluzione di continuità di cui utenti e aziende hanno bisogno.

Dove eccellono le API?

Le API rimangono indispensabili grazie alla loro semplicità, maturità e universalità. Funzionano meglio in queste aree specifiche:

• Operazioni transazionali e stateless: Le API prosperano in scenari in cui una singola richiesta produce una risposta completa e prevedibile, come i pagamenti, i controlli delle scorte o il recupero di dati.
• Integrazioni pubbliche e di terze parti: Le API collegano le aziende a servizi globali come gateway di pagamento, fornitori di spedizioni e strumenti SaaS.
• Microservizi e architetture modulari: Le API consentono di creare sistemi scalabili e ad accoppiamento libero, in cui i servizi indipendenti comunicano in modo efficiente.
• Accesso ai dati e interoperabilità: Le API standardizzano l'accesso a sistemi diversi, dai database legacy alle piattaforme cloud .
• Ecosistema e maturità: Gli strumenti, i quadri di governance e le soluzioni di monitoraggio offrono alle imprese un'affidabilità comprovata.

Oltre alle API grezze, il wrapping delle API in connettori come SnapLogic Snaps ne facilita l'uso. Si astrae da gran parte della complessità, conservando i parametri per la personalizzazione. Insieme a un'interfaccia drag-and-drop, la creazione di pipeline e integrazioni diventa più veloce. 

In breve, le API e i relativi connettori forniscono una base universale, affidabile e scalabile per la connettività aziendale. 

Il Model Context Protocol (MCP): scoperta dinamica per l'era agenziale

Chiedete a qualsiasi sviluppatore di integrazione che lavora con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e vi dirà che la parte più difficile non è l'addestramento del modello, ma la sua connessione. Ogni nuova fonte di dati, API o strumento richiede codice e configurazione personalizzati. Con l'espansione dei sistemi di intelligenza artificiale, la complessità aumenta rapidamente.

Il Model Context Protocol (MCP) è un nuovo standard aperto progettato per rendere l'interoperabilità tra AI e strumenti dinamica, colloquiale e automatica.

Tradizionalmente, gli sviluppatori passano ore (o giorni) a costruire "codice collante" personalizzato per far dialogare i modelli con i sistemi aziendali. Ogni connessione deve definire i propri input, output e contesto. MCP sostituisce questo approccio fragile con la scoperta dinamica delle capacità. Invece di dover sapere in anticipo come parlare con uno strumento, un agente AI può semplicemente chiedere:

"Cosa puoi fare?"
"Come posso usarti?".

Questa conversazione bidirezionale consente all'LLM e allo strumento di stabilire automaticamente le modalità di collaborazione, senza richiedere il cablaggio manuale dell'API.

Il risultato? Sistemi di intelligenza artificiale in grado di trovare, comprendere e utilizzare in modo flessibile i servizi e i dati aziendali in continua evoluzione.

Come funziona MCP

MCP crea un livello di comunicazione standardizzato tra i modelli di intelligenza artificiale e gli strumenti che utilizzano. Una volta stabilita la connessione, l'LLM sa immediatamente cosa fa lo strumento e come chiamarlo, comprese tutte le capacità, i parametri e i dettagli delle risorse.

Sotto il cofano, MCP gestisce automaticamente:

• Impostazione della sessione e gestione del ciclo di vita
• Individuazione delle capacità e delle risorse
• Descrizione dello strumento e metadati
• Gestione di prompt e notifiche
• Canali di comunicazione e struttura del messaggio
• Autorizzazione e gestione delle connessioni

Questa astrazione riduce drasticamente la complessità per gli sviluppatori. Invece di codificare le integrazioni, possono concentrarsi sull'orchestrazione e sull'innovazione di livello superiore. Volete sostituire un servizio con un altro? Basta sostituire l'endpoint MCP. Non è necessario alcun refactoring.

Quali sono i vantaggi dell'MCP per l'IA?

Per SnapLogic, l'MCP è un elemento fondamentale per l'integrazione agenziale, in cui gli agenti AI progettano, costruiscono e gestiscono continuamente le integrazioni per conto dell'azienda.

MCP fornisce il linguaggio comune di cui questi agenti hanno bisogno per operare senza problemi tra strumenti, API e sistemi di dati. Li aiuta a scoprire e utilizzare dinamicamente le funzionalità in tempo reale, accelerando la modernizzazione e riducendo il costo della connettività.

È così che l'azienda diventa veramente pronta per l'IA: con sistemi che non solo si integrano, ma che capiscono come integrarsi.

Ecco alcuni vantaggi dell'utilizzo di MCP per l'IA:

• Sviluppo accelerato per LLM e utilizzo degli strumenti (comunicazione dinamica delle capacità)
• Selezione e sostituzione degli strumenti di manutenzione più semplice (nessun codice di incollaggio personalizzato)
• Ingressi e uscite ottimizzati per gli LLM 
• Funziona bene in situazioni di LLM che orchestrano flussi di lavoro e richieste dinamiche. 

Per le aziende con flussi di lavoro automatizzati, silos di dati e processi aziendali critici, l'individuazione di queste entità è semplificata. 

Ad esempio, si consideri un prodotto di dati personalizzato che include i partecipanti a un webinar. Una piattaforma iPaaS potrebbe modificare il flusso di lavoro ed esporlo come server MCP, dove un LLM può interagire e sfruttare meglio i dati. Un utente potrebbe semplicemente chiedere: "Quali dei partecipanti al webinar hanno già partecipato a una demo o sono iscritti a una demo? Creare due elenchi, uno per i clienti e uno per i potenziali clienti".

È molto più facile che eseguire più report su più database per ottenere le stesse risposte.

Il futuro dell'integrazione è conversazionale

L'MCP rappresenta un passo avanti verso l'integrazione autoadattativa. Man mano che gli agenti AI diventeranno più capaci, si affideranno a protocolli come l'MCP per navigare in paesaggi aziendali sempre più complessi senza l'intervento umano.

Invece di codificare connettori e mantenere API fragili, i team di integrazione guideranno i sistemi di intelligenza artificiale con il contesto e i criteri, mentre gli agenti gestiranno la scoperta e l'esecuzione. Per gli sviluppatori e i responsabili IT, questo significa meno tempo per gestire le connessioni e più tempo per creare valore.

Il futuro dell'integrazione non è statico. È conversazionale, intelligente e agile. E MCP è il protocollo che contribuisce a renderlo reale.

Come funzionano MCP e API?

La vera potenza dell'integrazione aziendale emerge quando API e MCP lavorano insieme. Le API vengono eseguite con precisione e coerenza, il che significa che le operazioni transazionali come il recupero dei dati, l'aggiornamento dei record o il provisioning dei servizi sono prevedibili. Gli MCP apportano la capacità di pensare, comprendere e prendere decisioni.  

MCP è il sistema di comunicazione che riunisce il tutto. Un'analogia potrebbe essere il corpo umano, in particolare il cervello (LLM), i muscoli (API) e il sistema nervoso (MCP). Tutti lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune. Quando si deve camminare, il cervello seleziona gli strumenti giusti (muscoli delle gambe, dei piedi e delle braccia) e invia i comandi (sistema nervoso) per farlo.  

Un esempio di marketing

Riprendiamo l'esempio del webinar, ma includiamo l'elenco dei partecipanti, i log delle chat e i dati delle domande e risposte che vengono inseriti in un agente di intelligenza artificiale. Invece di inviare email di follow-up generiche, il team di marketing vuole inviare email individuali, ma con la seguente personalizzazione unica:

• Contenuti personalizzati in base al sentimento emotivo dei partecipanti, al livello di coinvolgimento, alle domande presentate e alle interazioni con il pubblico e i relatori.
• Includere 3-5 asset (da un catalogo di oltre 300 asset) in base al ruolo dei partecipanti, alla verticale aziendale, alle domande poste e ai commenti espressi durante l'evento.
• Eventi locali o virtuali raccomandati che potrebbero essere interessati in base alle iscrizioni agli eventi passati e alle risorse consultate.  

A un LLM in un flusso di lavoro potrebbe essere richiesto di selezionare gli asset più rilevanti dal catalogo. A tal fine, l'LLM potrebbe connettersi a un database di vendita utilizzando le API per recuperare i record del profilo di marketing di un utente. Questo include elementi quali le risorse visualizzate, gli eventi a cui hanno partecipato e altre attività di coinvolgimento (domande e interazioni in chat). 

Sulla base del profilo dell'individuo e di una richiesta ben fatta, l'LLM potrebbe quindi selezionare uno strumento (server MCP che si interfaccia con il repository di asset) per selezionare gli asset rilevanti da inviare. L'LLM potrebbe effettuare una serie di interrogazioni dinamiche allo strumento, chiedendo:

• Metadati delle risorse del repository
• Recupero di un elenco di risorse possibili
• Selezionare gli asset sulla base di attributi comuni (popolarità, verticalità, età, tassi di apertura, ecc.)
• Affinare l'elenco degli asset rilevanti sulla base di domande e commenti personali.

Una volta decise le attività di nurture marketing, le fasi aggiuntive (come la selezione degli eventi, la creazione di un'e-mail personalizzata e l'invio) potrebbero essere realizzate attraverso una combinazione di API o interazioni con altri server MCP. 

Come costruire l'automazione necessaria

Per costruire questa automazione, è necessario costruire un processo in più fasi.

• Pulire, trasformare e caricare i dati nei database necessari.
• Esporre i database come prodotti di dati personalizzati
• Sfruttare agenti e flussi di lavoro AI
• Aggiornare i sistemi per lo stato rilevante
• Informare le parti interessate
• Creare e inviare comunicazioni

Queste fasi del processo sono implementate sotto forma di varie pipeline, azioni, estrazione e spinta dei dati, insieme a punti di decisione e logica aziendale. Se questo suona come una piattaforma di integrazione (iPaaS), è vero. 

Ciò richiede una piattaforma di integrazione come SnapLogic, in grado di creare pipeline, manipolare dati, creare ed esporre prodotti di dati, creare e sfruttare server MCP e creare API gestite di cui i server MCP hanno bisogno per funzionare. 

A volte queste pipeline devono essere esposte come API, come fa SnapLogic, e altre volte pipeline e flussi multipli devono essere esposti come server MCP, come fa anche SnapLogic.

FAQ: MCP e API 

Ecco un ulteriore spunto di riflessione: 

MCP e API sono complementari 

Il dibattito non riguarda "API contro MCP". Si tratta di come usarle insieme per costruire la prossima generazione di esperienze digitali. Le API gettano le basi transazionali. Sono affidabili, scalabili e universalmente comprese, mentre l'MCP si basa su questo, intrecciando le transazioni in percorsi intelligenti e pieni di stati che si adattano alle esigenze degli utenti e al contesto aziendale. 

Entrambe le cose sono necessarie e la creazione rapida di automazioni è semplificata quando si sfrutta una piattaforma di automazione unificata che include la creazione di server MCP, la gestione delle API e l'utilizzo agnostico di LLM, fornendo anche l'accesso ai dati aziendali pronti per l'AI.

I principali vantaggi per l'azienda derivanti da MCP e API:

• Avvolgere ed esporre processi e pipeline per migliorare l'accesso all'interno dell'azienda.
• Maggiore facilità di utilizzo delle informazioni, contribuendo a eliminare i silos di dati, rendendo i dati disponibili
• Modularità dei vostri prodotti di dati personalizzati, per una maggiore flessibilità
• Approfondimenti aziendali più rapidi per il processo decisionale

Per saperne di più su come creare server MCP su SnapLogic, consultate l'articolo del blog tecnico MCP o la registrazione di questo webinar MCP, disponibile su richiesta.