Anthropic Model Context Protocol (MCP): guida completa in italiano

Anthropic Model Context Protocol (MCP) è il nuovo protocollo open source che permette all'AI di connettersi in tempo reale con dati e strumenti esterni. In questo articolo ti fornirò una guida completa per integrarlo nei tuoi progetti.

Scritto da
Christian Centi

05 Dicembre 2024

Tempo di lettura: 7 minuti

  • MCP è il nuovo protocollo di Anthropic che permette all'AI di accedere a dati in tempo reale e usare strumenti esterni, superando il limite delle informazioni obsolete
  • Funziona come un traduttore universale tra AI e strumenti di lavoro quotidiani, integrandosi perfettamente con GitHub, Google Drive, Slack e database
  • È open source e personalizzabile: puoi creare server MCP su misura per le tue esigenze usando Python o TypeScript

Nel panorama in continua evoluzione delle soluzioni AI, Anthropic ha introdotto il Model Context Protocol (MCP), un innovativo protocollo open source che sta ridefinendo il modo in cui le applicazioni basate su Large Language Models (LLMs) interagiscono con dati e strumenti esterni. Questo framework rappresenta una svolta significativa, risolvendo uno dei principali problemi nell’integrazione tra AI e dati: la frammentazione e la mancanza di standard uniformi. MCP permette alle applicazioni AI di accedere in modo sicuro e standardizzato a risorse locali e remote, mantenendo il pieno controllo sui dati sensibili.

Che si tratti di IDE potenziati dall’AI, interfacce di chat o workflow personalizzati, MCP fornisce l’infrastruttura necessaria per costruire integrazioni robuste e sicure attraverso un’architettura basata su tre componenti chiave:

  • Host Applications: Come Claude Desktop, che fungono da client MCP e gestiscono l’interfaccia utente principale
  • MCP Servers: Server leggeri che espongono funzionalità specifiche attraverso il protocollo, fungendo da ponte tra le applicazioni e le risorse
  • Local/Remote Resources: Risorse come database, file system o API web che i server MCP possono accedere in modo sicuro e controllato

Note: Il supporto MCP di Claude Desktop è attualmente in developer preview e supporta solo connessioni a server MCP locali. L’integrazione è disponibile esclusivamente nell’app Claude Desktop, non nell’interfaccia web.

2. Cos’è il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic?

Il Model Context Protocol è un’architettura client-server standardizzata che consente connessioni sicure e controllate tra applicazioni host e servizi locali o remoti. La scelta di questa architettura non è casuale: permette una separazione netta tra le responsabilità dei componenti, garantendo maggiore sicurezza e scalabilità. A differenza dei tradizionali sistemi di integrazione, MCP è stato progettato specificamente per le esigenze delle applicazioni AI moderne, con particolare attenzione alla sicurezza dei dati e alla flessibilità delle integrazioni.

Componenti fondamentali di MCP

Hosts:

  • Applicazioni come Claude Desktop, IDE o strumenti AI
  • Gestiscono le connessioni 1:1 con i server MCP
  • Implementano le interfacce utente e la logica di business
  • Garantiscono l’autenticazione e l’autorizzazione degli utenti

Clients:

  • Gestiscono il protocollo di comunicazione
  • Mantengono connessioni sicure con i server
  • Negoziano le capacità disponibili
  • Implementano meccanismi di retry e gestione degli errori

Servers:

  • Programmi leggeri che espongono funzionalità specifiche
  • Implementano il protocollo standardizzato
  • Gestiscono l’accesso sicuro alle risorse
  • Forniscono meccanismi di caching e ottimizzazione

Caratteristiche Principali

Sicurezza Integrata:

  • Accesso controllato alle risorse locali
  • Nessuna esposizione diretta dei dati a internet
  • Conferma utente per operazioni sensibili
  • Crittografia end-to-end delle comunicazioni

Flessibilità:

  • Supporto per diverse risorse (database, filesystem, API)
  • Estensibile attraverso server personalizzati
  • Integrazione con molteplici host applications
  • Architettura modulare e scalabile

Standardizzazione:

  • Protocollo uniforme per tutte le integrazioni
  • Interfacce ben definite
  • Comunicazione strutturata
  • Compatibilità garantita tra versioni

Applicazioni Pratiche con Anthropic MCP

MCP offre un’ampia gamma di server di riferimento che dimostrano la versatilità del protocollo. Ecco le principali integrazioni disponibili:

Ricerca e Web

  • Brave Search: Ricerca web e locale usando l’API di Brave
  • Fetch: Recupero e conversione di contenuti web
  • Puppeteer: Automazione del browser e web scraping

Gestione File e Repository

  • Filesystem: Operazioni su file con controlli di accesso configurabili
  • Git: Strumenti per leggere, cercare e manipolare repository Git
  • GitHub: Gestione repository e integrazione con API GitHub
  • GitLab: API GitLab per la gestione dei progetti
  • Google Drive: Accesso e ricerca file su Google Drive

Database e Analytics

  • SQLite: Interazione con database e capacità di business intelligence
  • PostgreSQL: Accesso in sola lettura con ispezione dello schema
  • Memory: Sistema di memoria persistente basato su knowledge graph

Servizi e Comunicazione

  • Google Maps: Servizi di localizzazione, indicazioni stradali e dettagli luoghi
  • Slack: Gestione canali e funzionalità di messaggistica
  • Sentry: Recupero e analisi dei problemi da Sentry.io

Ogni server MCP è implementato utilizzando l’SDK TypeScript o Python, fornendo un’interfaccia standardizzata per l’integrazione con le applicazioni AI.

Come Funziona Anthropic MCP

Il funzionamento di MCP segue un’architettura client-server ben definita:

Flusso di Comunicazione

  1. Server Discovery: Claude Desktop si connette ai server MCP configurati all’avvio;
  2. Protocol Handshake: quando richiedi informazioni, Claude Desktop:
    • Identifica quale server MCP può aiutare
    • Negozia le capacità attraverso il protocollo
    • Richiede dati o azioni dal server MCP
  3. Flusso di Interazione
    • Inizializzazione della connessione
    • Verifica delle capacità disponibili
    • Esecuzione della richiesta
    • Restituzione dei risultati formattati

La vera magia sta nel fatto che questo processo è completamente trasparente per l’utente. Tu fai semplicemente la tua domanda e l’AI si occupa di tutto il resto.

Guida Pratica ad Anthropic MCP

Voglio condividere una guida pratica su come utilizzare Anthropic MCP (Model Context Protocol) per analizzare dati aziendali mantenendoli in locale sul proprio computer. In questo tutorial pratico, vedremo come configurare e utilizzare MCP con SQLite per analizzare dati di vendita. L’esempio mostrerà come mantenere i dati in locale mentre si sfrutta la potenza dell’AI per l’analisi.

Prerequisiti

  • macOS o Windows;
  • Ultima versione di Claude Desktop;
  • uv 0.4.18 o superiore;
  • Git;
  • SQLite;

1. Creazione del Database

Passaggi per Mac

  1. Apri il terminale e crea una cartella per il progetto:
mkdir db_vendite
cd db_vendite

2. Crea il database:

sqlite3 sales_analysis.db

3. Copia e incolla le seguenti query per creare le tabelle:

CREATE TABLE sales (
       sale_id INTEGER PRIMARY KEY,
       date DATE,
       product_id INTEGER,
       customer_id INTEGER,
       quantity INTEGER,
       unit_price REAL,
       total_amount REAL,
       sales_person_id INTEGER
   );

CREATE TABLE products (
       product_id INTEGER PRIMARY KEY,
       name TEXT,
       category TEXT,
       cost_price REAL
   );

CREATE TABLE customers (
       customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
       name TEXT,
       segment TEXT,
       region TEXT
   );

CREATE TABLE sales_people (
       sales_person_id INTEGER PRIMARY KEY,
       name TEXT,
       department TEXT,
       hire_date DATE
   );

4. Inserisci i dati di esempio:

INSERT INTO products VALUES 
   (1, 'Laptop Pro', 'Electronics', 800),
   (2, 'Office Suite', 'Software', 100),
   (3, 'Cloud Storage', 'Services', 50);

INSERT INTO customers VALUES
   (1, 'TechCorp', 'Premium', 'North'),
   (2, 'StartupHub', 'Standard', 'South'),
   (3, 'Enterprise Ltd', 'Premium', 'Central');

INSERT INTO sales_people VALUES
   (1, 'Mario Rossi', 'Enterprise', '2023-01-15'),
   (2, 'Laura Bianchi', 'SMB', '2023-03-20'),
   (3, 'Giovanni Verdi', 'Enterprise', '2022-11-10');

INSERT INTO sales VALUES
   (1, '2024-01-15', 1, 1, 5, 1000, 5000, 1),
   (2, '2024-01-16', 2, 2, 10, 150, 1500, 2),
   (3, '2024-01-17', 3, 3, 20, 60, 1200, 3);

2. Modifica il file di configurazione di Claude Desktop per includere il server MCP SQLite.

  1. Apri Claude Desktop;
  2. Vai su Impostazioni -> Sviluppatori -> Edit Config;
  3. Apri il file di configurazione “claude_desktop_config.json” con qualsiasi editor di testo;
  4. Aggiungi il server MCP che desideri utilizzare:
{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/path/to/sales_analysis.db"]
    }
  }
}

3. Esempi di Interazione con Claude

Una volta configurato tutto e riavviato Claude Desktop, puoi iniziare a interagire con il tuo database. Ecco alcuni esempi di interazioni possibili:

Connessione Base e Verifica

User: “Ciao Claude, puoi collegarti al nostro database vendite?”

anthropic mcp connessione

Analisi delle Vendite

User: “Mostrami un’analisi delle vendite per regione”

anthropic mcp vendite per regione

Analisi Prodotti e Margini

User: “Quali sono i margini di profitto per ogni prodotto?”

anthropic mcp margini profitto

Performance Venditori

User: “Puoi mostrarmi le performance dei venditori?”

anthropic mcp performance venditori

Analisi Segmenti Clienti

User: “Analizza le vendite per segmento cliente”

anthropic mcp segmento cliente

Query Complesse

User: “Puoi mostrarmi un’analisi incrociata tra categorie di prodotti e regioni?”

anthropic mcp analisi incrociata

Questi esempi mostrano come MCP permetta di eseguire analisi complesse sui dati mantenendo un’interfaccia di conversazione naturale. Puoi personalizzare le query in base alle tue esigenze specifiche e Claude sarà in grado di analizzare i dati e fornire insights pertinenti.

Nota: Le analisi possono essere ulteriormente approfondite e personalizzate in base alle tue esigenze specifiche. Claude può eseguire query più complesse e fornire visualizzazioni dei dati quando richiesto.

Troubleshooting e Best Practices

Problemi Comuni

  • Errore di Connessione: Verifica che il path del database sia corretto nel file di configurazione
  • Server non Trovato: Assicurati di aver installato correttamente uv e gli altri prerequisiti
  • Permessi Negati: Controlla i permessi del file database e della cartella

Best Practices

  • Mantieni il database in una posizione facilmente accessibile
  • Usa path assoluti nella configurazione
  • Fai backup regolari dei dati
  • Verifica sempre le query prima di eseguirle

Considerazioni Finali

Il Model Context Protocol (MCP) rappresenta un significativo passo avanti nell’evoluzione delle applicazioni AI, offrendo un ponte sicuro e standardizzato tra i modelli linguistici e le risorse locali o remote. Attraverso l’esempio pratico di analisi vendite con SQLite, abbiamo visto solo una delle numerose possibilità che questo protocollo offre.

Vantaggi Chiave

  • Sicurezza dei Dati: I dati sensibili rimangono in locale, sotto il pieno controllo dell’utente
  • Flessibilità: Supporto per una vasta gamma di integrazioni, dai database ai servizi cloud
  • Facilità d’Uso: Interfaccia conversazionale naturale per interagire con dati complessi
  • Standardizzazione: Un protocollo uniforme per tutte le integrazioni
  • Estensibilità: Possibilità di creare server personalizzati per esigenze specifiche

Potenziali Applicazioni

Il nostro esempio con SQLite è solo l’inizio. MCP apre la strada a numerose possibilità:

  1. Analisi Dati Avanzata
    • Previsioni di vendita basate su dati storici
    • Segmentazione clienti automatizzata
    • Analisi dei trend e pattern nascosti
  2. Automazione dei Workflow
    • Integrazione con sistemi di gestione documentale
    • Automazione di report periodici
    • Monitoraggio in tempo reale delle performance
  3. Sviluppo Software
    • Assistenza al coding con accesso al contesto del progetto
    • Code review automatizzate
    • Documentazione intelligente

Prospettive Future

Mentre MCP è ancora in developer preview, il suo potenziale è già evidente. Con l’evoluzione del protocollo e l’espansione dell’ecosistema di server, possiamo aspettarci:

  • Maggiore integrazione con servizi enterprise
  • Nuovi tipi di server specializzati
  • Strumenti di sviluppo più sofisticati
  • Framework per la creazione rapida di integrazioni personalizzate

MCP non è solo uno strumento tecnico, ma un nuovo paradigma per l’integrazione dell’AI nelle applicazioni business. La sua architettura sicura e standardizzata, combinata con la facilità d’uso, lo rende una soluzione ideale per organizzazioni che vogliono sfruttare il potenziale dell’AI mantenendo il controllo sui propri dati.

L’esempio pratico che abbiamo esplorato dimostra come anche utenti non tecnici possano ottenere insights significativi dai loro dati attraverso un’interfaccia conversazionale naturale, aprendo nuove possibilità per l’analisi dei dati e il supporto decisionale assistito dall’AI.

Anthropic Model Context Protocol (MCP) – Domande frequenti

Cos’è esattamente Anthropic MCP e a cosa serve?

MCP è un protocollo open source che permette alle applicazioni AI di accedere in modo sicuro a dati e strumenti esterni. Funziona come un ponte tra le app AI e le risorse locali o remote, mantenendo i dati sensibili al sicuro.

Come posso iniziare a usare MCP con Claude Desktop?

Devi avere l’ultima versione di Claude Desktop, uv 0.4.18 o superiore e Git. Poi devi modificare il file di configurazione per includere i server MCP che vuoi usare. Al momento funziona solo con server MCP locali.

Quali sono i principali vantaggi di usare MCP?

I vantaggi chiave sono la sicurezza dei dati che restano in locale, la facilità d’uso con un’interfaccia conversazionale, e la possibilità di integrare tanti strumenti diversi come database, file system e API web.

È difficile configurare MCP per l’analisi dei dati?

No, la configurazione è semplice. Basta creare un database locale, modificare il file di configurazione di Claude Desktop e poi puoi iniziare a fare domande sui tuoi dati in modo naturale. Claude si occupa di tradurre le tue richieste in query.

FONTI: ModelContextProtocol.io

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