Che cos'è il Model Context Protocol
Il Model Context Protocol, o MCP, definisce come un'applicazione AI dialoga con i sistemi esterni. Senza uno standard, ogni coppia di applicazione AI e sistema richiede un'integrazione dedicata. Con MCP ogni sistema viene incapsulato una volta in un server e qualsiasi applicazione che parla il protocollo può usarlo.
Anthropic ha reso MCP open source il 25 novembre 2024. Il 9 dicembre 2025 ha donato il protocollo alla Agentic AI Foundation, un fondo dedicato sotto la Linux Foundation che Anthropic ha cofondato con Block e OpenAI, con Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg come sostenitori. A quella data Anthropic contava più di 10.000 server MCP pubblici attivi.
La specifica è pubblicata su modelcontextprotocol.io e versionata per data. La versione corrente è datata 28 luglio 2026.
Come funziona un server MCP
MCP ha tre ruoli. L'host è l'applicazione AI usata dalla persona, come Claude o un IDE. Al suo interno un client MCP tiene la connessione con un server. Il server MCP è il programma che espone un sistema. Un host può collegarsi a molti server insieme, con un client per ciascuno.
I server funzionano in due modi. Un server locale gira sullo stesso computer dell'host e comunica via stdio. Un server remoto gira come servizio web e comunica via Streamable HTTP, che nella versione di marzo 2025 della specifica ha sostituito il vecchio trasporto basato su server-sent events.
| Che cosa offre un server | Che cos'è | Chi lo controlla | Esempio |
|---|---|---|---|
| Strumenti | Funzioni che il modello può chiamare per recuperare dati o compiere un'azione | Il modello, con una persona che può negare ogni chiamata | Creare un ticket, eseguire una query su un database |
| Risorse | Dati che l'applicazione può leggere e passare al modello | L'applicazione | Un file, la scheda di un cliente, lo schema di un database |
| Prompt | Modelli riutilizzabili per le attività più comuni | L'utente | Sintetizza questo cliente, rivedi questo contratto |
Ogni strumento ha un nome, una descrizione e uno schema per i suoi input. Il modello legge queste descrizioni per decidere quale strumento usare: per questo pochi strumenti chiari e mirati funzionano meglio di un unico strumento che fa tutto.
Esempi di server MCP nelle aziende
Un'azienda finisce di solito per avere un server MCP per ogni sistema con cui vuole far lavorare l'AI. I più tipici:
- CRM: cercare un cliente, leggere l'attività recente, registrare la nota di una chiamata.
- Documenti: cercare tra contratti, policy e proposte e leggere i passaggi che rispondono a una domanda.
- Ticketing: aprire, aggiornare e smistare i ticket nel service desk.
- Database: eseguire query in sola lettura per i report, con lo schema esposto come risorsa.
- Servizi interni: prezzi, giacenze, stato degli ordini o approvazioni, dietro le API dell'azienda.
Molti vendor pubblicano i propri server. In Claude i connettori pronti coprono strumenti come Google Drive, Gmail, Google Calendar, GitHub, Microsoft 365 e Slack e i connettori personalizzati raggiungono qualsiasi server MCP remoto. I sistemi interni di solito richiedono un server sviluppato apposta.
Quali piattaforme AI supportano MCP
| Piattaforma | Come usa i server MCP |
|---|---|
| Claude | Connettori personalizzati verso server MCP remoti in Claude, Cowork e Claude Desktop, su ogni piano da Free a Enterprise. Sui piani Team ed Enterprise è un Owner ad attivare i connettori. |
| Claude Code | Server locali via stdio e server remoti via HTTP. |
| Claude API | Il connettore MCP, in beta, permette a una richiesta API di usare server MCP remoti. |
| ChatGPT | Il developer mode offre il supporto completo come client MCP sul web per gli account Plus, Pro, Business, Enterprise ed Education. |
| OpenAI API | Uno strumento MCP nella Responses API. |
| Microsoft | MCP in Copilot Studio, disponibile per tutti dal 29 maggio 2025. Il supporto nativo a MCP in Windows è in anteprima pubblica dal 18 novembre 2025. |
| Gemini CLI supporta i server MCP e il 10 dicembre 2025 Google ha annunciato server MCP remoti gestiti per i servizi Google Cloud. | |
| Strumenti per sviluppatori | Cursor e VS Code, tra gli altri, funzionano come client MCP. |
Poiché il protocollo è lo stesso ovunque, un server ben fatto può servire Claude oggi e un'altra applicazione AI domani.
Sicurezza e governance
Un server MCP può leggere e modificare sistemi reali: merita quindi la stessa attenzione di qualsiasi integrazione con dati di produzione.
- Autorizzazione. Per i server remoti la specifica usa OAuth 2.1: un server protetto agisce come resource server e i client ottengono token emessi per quel server specifico. Un server non deve accettare token emessi per altro. I server locali prendono le credenziali dall'ambiente in cui girano.
- Descrizioni non affidabili. Il modello segue le descrizioni degli strumenti, quindi un server malevolo può nascondervi istruzioni: un attacco che Invariant Labs ha chiamato tool poisoning ad aprile 2025. La specifica indica di trattare le descrizioni degli strumenti come non affidabili, a meno che provengano da un server fidato.
- Privilegio minimo. Date a ogni server solo gli ambiti che gli servono, partite in sola lettura e richiedete l'approvazione di una persona per le azioni che inviano, pagano o cancellano.
- Un elenco approvato. Decidete quali server le persone possono collegare e verificate quelli nuovi prima di attivarli.
- Log. Registrate quali strumenti sono stati chiamati, da chi e con quale risultato.
Sviluppare un server MCP o usarne uno esistente
Partite da ciò che esiste. Se il vendor di un sistema pubblica un server MCP o un connettore, di solito è la strada più rapida e sicura. Sviluppate un server su misura quando il sistema è interno, quando vi serve un controllo più stretto su ciò che il modello può fare o quando un server esistente espone molto più di quanto volete.
Un buon server su misura è piccolo: pochi strumenti con nomi e descrizioni chiari, input verificati rispetto a uno schema, messaggi di errore che il modello può capire e accesso tramite l'identity provider aziendale. Testatelo con le attività reali che le persone affideranno all'AI, non solo con i test unitari.
Vedi come sviluppiamo server MCP e connettori per Claude Enterprise.
Fonti
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol, 25 novembre 2024
- Anthropic: Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation, 9 dicembre 2025
- Specifica del Model Context Protocol, versione 2026-07-28
- Specifica MCP: autorizzazione
- Specifica MCP: buone pratiche di sicurezza
- Claude Help Center: i connettori personalizzati
- OpenAI: developer mode e MCP in ChatGPT
- Microsoft: MCP disponibile per tutti in Copilot Studio
- Google Cloud: supporto ufficiale a MCP per i servizi Google
- Invariant Labs: attacchi di tool poisoning su MCP