MCP (MODEL CONTEXT PROTOCOL) - OpenAI Agent & FastMCP

Nella generazione dei contesti in ambito IA, sta emergendo una novità importante: il Model Context Protocol. Si tratta di un protocollo, una standardizzazione per la rappresentazione strutturata del contesto e per l’interazione con un modello. È uno standard aperto, sviluppato da Anthropic alla fine del 2024, che sta assumendo un ruolo sempre più centrale, poiché mira a semplificare radicalmente i complessi processi di integrazione con fonti di dati e strumenti esterni.

Questa standardizzazione non solo agevola l'interoperabilità tra sistemi e modelli diversi, ma apre anche la strada alla possibilità di offrire servizi contestuali come vere e proprie "API". In questo modo, aziende e sviluppatori possono esporre contesti strutturati e dinamici direttamente ai modelli, permettendo un'integrazione più fluida, scalabile e riutilizzabile delle proprie fonti informative e dei propri servizi verso i clienti finali.

modelcontextprotocol.io

L'architettura di MCP è strutturata in modo semplice come un sistema client-server dove:

• Host MCP: è un client (come un chat, IDE o altro) che richiede accesso ai dati tramite il protocollo MCP.
• Client MCP: sono le interfacce di connessione con i server MCP.
• Server MCP: sono programmi che offrono capacità specifiche attraverso il protocollo MCP, esponendo dati e funzionalità ai client MCP.

Un server MCP può fornire tre "primitive" essenziali:

• Resources: Oggetti di dati che possono essere referenziati e recuperati, come documenti, immagini o schemi di database.
• Prompt: Template predefiniti o istruzioni che guidano le interazioni con il modello di linguaggio, ottimizzati per compiti o domini specifici.
• Tools: Funzioni che il modello di linguaggio può eseguire per compiere azioni, come interrogare un database, chiamare un'API o elaborare dati.

È facilmente comprensibile l'impatto che questo può avere, e infatti MCP sta iniziando a giocare un ruolo rilevante anche nella produzione personale, con un vero e proprio boom di server MCP per la gestione di risorse locali, Git, e altri strumenti. Sta anche crescendo il numero di client che interagiscono con questi server.

Attualmente, anche OpenAI offre un supporto nativo per la gestione dei server MCP. Per non restare a digiuno, ecco un piccolo esempio di come interfacciare un Agent di OpenAI a un semplice MCP server con un singolo tool.

Lanciando l'agent possiamo verificare l'operato. Ma non solo è possibile accedere al trace di open ai per verificare come effettivamente abbia adoperato il tool e la strada intrapresa.

Trace di openai

In conclusione si sta facendo un passo concreto verso un'integrazione più fluida e standardizzata tra modelli linguistici, dati e strumenti esterni. Non è un caso che stiano già nascendo soluzioni pratiche come Claude Desktop, un'applicazione sperimentale sviluppata da Anthropic che sfrutta MCP per interagire con risorse locali, strumenti di sviluppo e file system, offrendo un'esperienza da vero assistente AI “on device”. 

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