Il Model Context Protocol (MCP) consente a strumenti, risorse di dati e suggerimenti di essere pubblicati da un server MCP in un modo comprensibile ai Large Language Models (LLM). Ciò consente agli LLM di interagire autonomamente con queste risorse tramite un client MCP, ampliando le loro capacità di eseguire azioni, recuperare informazioni ed eseguire flussi di lavoro complessi.
Che cosa supporta MCP?
- Strumenti: Funzioni che un LLM può invocare (ad esempio, ricerca di dati, compiti operativi).
- Risorse: Dati simili a file che un LLM può leggere (ad esempio, risposte API, contenuti di file).
- Prompt: Modelli pre-scritti per guidare l'interazione di LLM con il server.
- Campionamento (non molto utilizzato): Permette agli LLM ospitati dai client di essere utilizzati dai server MCP remoti.
Un client MCP può quindi richiedere di elencare gli strumenti disponibili, chiamare strumenti specifici, elencare le risorse o leggere il contenuto delle risorse da un server.
Come gestisce MCP il trasporto e l'autenticazione?
Il protocollo MCP offre opzioni di trasporto flessibili, tra cui STDIO o HTTP (SSE o Streamable-HTTP) per le implementazioni locali e HTTP (SSE o Streamable-HTTP) per le implementazioni remote.
Sebbene il protocollo proponga OAuth 2.1 per l'autenticazione, un server MCP può anche utilizzare intestazioni personalizzate per la sicurezza.
Qual è il ruolo di un server MCP?
I server MCP sono programmi leggeri che espongono capacità specifiche attraverso il Model Context Protocol standardizzato. Questi server rendono disponibili gli strumenti che possono essere utilizzati dagli agenti di intelligenza artificiale.
I server possono offrire fonti di dati locali, come file, database e servizi a cui i server MCP possono accedere localmente, o servizi remoti, che sono sistemi esterni disponibili su Internet (ad esempio, tramite API) a cui i server MCP possono collegarsi.
Qual è il ruolo di un cliente MCP?
I client MCP accedono alle funzionalità esposte dai server MCP. I client sono utilizzati dagli host MCP (modelli di intelligenza artificiale) per richiedere dati o azioni ai client MCP, che inoltrano le richieste dei modelli di intelligenza artificiale ai server MCP, che a loro volta forniscono l'accesso ai dati o alle funzionalità richieste.
Qual è il rapporto tra MCP e la costruzione di agenti di intelligenza artificiale?
MCP ha il potenziale per rendere più facile per gli agenti di intelligenza artificiale sfruttare un elenco crescente di integrazioni MCP precostituite, semplificando l'accesso alle funzionalità di specifici strumenti esterni. Con la crescita dell'ecosistema MCP, verranno create sempre più integrazioni e tutte saranno facilmente accessibili agli agenti di intelligenza artificiale sviluppati con vari strumenti.
Molti dei primi utilizzatori di MCP lo hanno usato per sviluppare integrazioni con i propri strumenti sviluppati su misura, quindi il supporto di MCP può potenzialmente rendere più facile per gli utenti l'integrazione con tali soluzioni sviluppate in casa.
Che rapporto ha l'MCP con la gestione delle API?
Le piattaforme di gestione delle API fungono da punti centrali per la scoperta e il controllo delle funzionalità delle applicazioni. Questa missione si allinea bene con i servizi definiti da MCP. Dal lato del fornitore, le soluzioni di gestione delle API possono facilitare l'inclusione del supporto MCP nelle informazioni esposte su ciascuna API, aprendola immediatamente all'uso da parte degli agenti di intelligenza artificiale, sia che questi agenti siano creati con strumenti specifici di sviluppo di agenti o con soluzioni di terze parti.
Nel frattempo, i consumatori di strumenti MCP avranno ancora bisogno di meccanismi per scoprire quali strumenti sono disponibili e i gestori di tali strumenti dovranno essere in grado di controllare l'accesso, il versioning e le prestazioni.
Nonostante alcune affermazioni secondo cui l'MCP renderà obsolete le API, queste ultime continueranno a far parte dell'ecosistema IT aziendale nel prossimo futuro, almeno come ponte per i sistemi legacy, perché l'MCP astrae principalmente la complessità di implementazione dell'API sottostante, anziché eliminarla del tutto.
Le piattaforme di gestione API consentono agli utenti di creare e gestire strumenti che funzionano sia con MCP che con i sistemi basati su API esistenti, compresi quelli sviluppati su misura, sia con gli approcci esistenti che con i nuovi standard emergenti.
Qual è il rapporto tra MCP e A2A?
A2A (Agent-to-Agent Protocol) mira a standardizzare la comunicazione e la collaborazione tra agenti. Attraverso un modello client-server, consente alle IA di connettersi in modo sicuro e dinamico a risorse esterne (database, API, file system, ecc.). Definisce il modo in cui gli agenti si scoprono a vicenda (Agent Card), si scambiano informazioni e coordinano le azioni.
Al contrario, MCP si concentra sulla standardizzazione del modo in cui le applicazioni forniscono il contesto (dati e strumenti) ai LLM. In altre parole, mentre MCP si concentra sulla gestione della connessione "verticale" tra agenti e strumenti, A2A mira a facilitare la comunicazione "orizzontale" tra agenti.
Per ora, l'A2A si posiziona come un supplemento al MCP, basandosi su una chiara distinzione tra "agente" e "strumento". Tuttavia, questo confine è sempre più labile. Gli strumenti stanno diventando più intelligenti e tendono alla "agentificazione"; anche gli agenti si affidano fortemente agli strumenti. Con l'adozione dello standard A2A in tutto il settore, verrà esplorata la sua incorporazione nei framework di comunicazione tra agenti.
Quali sono i vantaggi aziendali di MCP?
Adottando l'MCP, le organizzazioni possono ottenere diversi vantaggi:
- Integrazioni precostituite: Offre un elenco crescente di integrazioni a cui i Large Language Models (LLM) possono collegarsi direttamente.
- Flessibilità nei fornitori di LLM: Consente alle organizzazioni di passare facilmente da un fornitore di LLM all'altro.
- Maggiore sicurezza dei dati: Fornisce le migliori pratiche per proteggere i dati all'interno dell'infrastruttura esistente di un'organizzazione.
- Integrazione semplificata degli agenti di intelligenza artificiale: Progettato per aiutare le organizzazioni a integrare gli agenti di intelligenza artificiale con gli strumenti software esistenti.
- Accesso facilitato a strumenti esterni: Facilita l'accesso degli agenti AI alle funzionalità di specifici strumenti esterni, man mano che l'ecosistema MCP si espande.
- Migliore integrazione con gli strumenti personalizzati: Potenzialmente semplifica l'integrazione degli utenti con le soluzioni interne.
