L’MCP (Model Context Protocol) è un protocollo aperto che permette alle applicazioni di intelligenza artificiale di collegarsi a strumenti, dati e servizi esterni in modo standardizzato: è stato presentato da Anthropic il 25 novembre 2024 e dal 9 dicembre 2025 è affidato all’Agentic AI Foundation, nell’ambito della Linux Foundation.
L’MCP non è un modello di intelligenza artificiale: è un insieme di regole che stabilisce come un’applicazione AI e un sistema esterno comunicano tra loro.
Il protocollo nasce per risolvere un problema concreto: un assistente AI può essere molto bravo a comprendere e scrivere testi, ma per lavorare con i dati di un’azienda deve poter accedere ai sistemi in cui quelle informazioni si trovano.
Con l’MCP, per esempio, un assistente può consultare un CRM per leggere le informazioni sui clienti, un calendario per verificare gli appuntamenti o un archivio documentale per recuperare un contratto; se dispone degli strumenti e delle autorizzazioni necessari, può anche eseguire operazioni, come aggiornare una scheda cliente o creare un evento.
Come funziona l’MCP?
L’MCP collega un’applicazione AI a uno o più sistemi esterni attraverso tre componenti, descritti nella documentazione ufficiale del protocollo:
- Host: l’applicazione AI che la persona utilizza, per esempio un assistente conversazionale o un ambiente di sviluppo.
- Client MCP: il componente che, all’interno dell’host, gestisce il collegamento con un singolo server. Un host può collegarsi a più server, creando un client dedicato per ciascuno.
- Server MCP: il programma che mette a disposizione dati e funzionalità di un sistema esterno, come un CRM o un archivio documentale.
Un server MCP può offrire tre tipi principali di funzionalità:
- i tools, cioè strumenti che l’assistente può richiamare per cercare dati o eseguire operazioni;
- le resources, cioè contenuti che l’applicazione può leggere e utilizzare come contesto;
- i prompts, modelli di istruzioni riutilizzabili.
Immaginiamo un responsabile commerciale che chieda al proprio assistente AI: “Quali clienti hanno un contratto in scadenza nei prossimi trenta giorni?”.
Se l’assistente è collegato al CRM attraverso un server MCP, può richiamare uno strumento di ricerca, recuperare le informazioni pertinenti e preparare un riepilogo; se il sistema lo consente, può anche predisporre le attività di follow-up.
L’MCP stabilisce come avviene la comunicazione, ma non concede automaticamente l’accesso a qualsiasi dato o operazione: ciò che l’assistente può fare dipende dagli strumenti disponibili, dalle autorizzazioni e dai controlli configurati.
Che differenza c’è tra MCP e API?
L’MCP non sostituisce le API, ma spesso si appoggia a loro: un’API (Application Programming Interface) collega un’applicazione a un servizio specifico con regole definite da quel servizio, l’MCP invece aggiunge uno strato comune che permette a qualsiasi applicazione AI compatibile di scoprire e usare quelle funzioni nello stesso modo.
Per esempio, un CRM può avere API per cercare clienti, leggere contratti e aggiornare opportunità commerciali; un server MCP può utilizzare quelle API e presentare le operazioni disponibili come strumenti che un assistente compatibile può riconoscere e richiamare.
Il vantaggio è soprattutto la possibilità di riutilizzare le integrazioni: senza uno standard comune, può essere necessario sviluppare collegamenti specifici tra ogni applicazione AI e ogni servizio. Con l’MCP, lo stesso server può essere utilizzato da più applicazioni compatibili.
Questo non significa che tutto funzioni automaticamente: configurazione, autenticazione e verifiche di compatibilità restano necessarie.
Perché l’MCP è importante per le aziende?
L’MCP rende più semplice collegare l’intelligenza artificiale agli strumenti che le aziende utilizzano ogni giorno, ampliando le attività che un assistente può svolgere: un assistente che risponde soltanto a domande generiche ha possibilità diverse da uno che, con le autorizzazioni necessarie, può consultare documenti aggiornati, verificare informazioni nel gestionale o svolgere attività operative.
Le applicazioni possibili riguardano diversi reparti: un commerciale può recuperare informazioni dal CRM, un responsabile amministrativo consultare i dati del gestionale a cui è autorizzato, un tecnico cercare documentazione e utilizzare strumenti di supporto alla manutenzione.
Il vantaggio non riguarda soltanto l’automazione: uno standard condiviso può ridurre il lavoro necessario per collegare applicazioni AI e sistemi aziendali, rendendo le integrazioni più facili da riutilizzare e mantenere.
L’MCP, però, non migliora automaticamente la qualità dei dati a cui si collega: un assistente che consulta informazioni sbagliate può continuare a fornire risposte sbagliate. Prima di collegare un sistema, conviene quindi verificare che i dati siano aggiornati e affidabili.
Quali sono i rischi dell’MCP?
I principali rischi di un’integrazione MCP riguardano:
- l’accesso a dati riservati
- l’esecuzione di operazioni non desiderate
- gli attacchi di prompt injection
Questi rischi derivano dal fatto che collegare un assistente AI a un sistema aziendale può permettergli di leggere informazioni e, se autorizzato, di compiere azioni.
La prompt injection è un attacco in cui istruzioni malevole, nascoste in contenuti esterni, cercano di influenzare il comportamento dell’assistente: per esempio, un documento recuperato da un archivio potrebbe contenere istruzioni che tentano di convincere l’assistente a inviare informazioni riservate a un destinatario esterno. Il fatto che quelle istruzioni arrivino attraverso un collegamento MCP non le rende affidabili.
Il livello di rischio dipende da come vengono configurati server, strumenti e autorizzazioni; per ridurlo, le aziende dovrebbero utilizzare server provenienti da fonti attendibili, concedere soltanto le autorizzazioni necessarie e prevedere un controllo umano sulle operazioni più delicate.
Conta anche la differenza tra consultare un’informazione ed eseguire un’azione: leggere lo stato di una fattura non comporta gli stessi rischi di modificarne i dati o autorizzarne il pagamento.
L’MCP è uno standard utilizzato soltanto da Anthropic?
No: l’MCP è nato in Anthropic, ma dal 9 dicembre 2025 è affidato all’Agentic AI Foundation, un progetto della Linux Foundation. La fondazione è stata creata da Anthropic, Block e OpenAI, con il sostegno di Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg.
Al momento dell’annuncio Anthropic dichiarava che il protocollo era già stato adottato, tra gli altri, da ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor e Visual Studio Code, e che erano disponibili più di 10.000 server MCP pubblici attivi.