Che cos’è un server MCP?
Il server svolge tre compiti. Pubblica un elenco di strumenti, descrive cosa fa ciascuno e di cosa ha bisogno, e gestisce le chiamate quando un agente li utilizza.
Prima di MCP, collegare un assistente IA a un sistema aziendale significava costruire un connettore personalizzato per ogni abbinamento: un client HTTP, l’autenticazione, la documentazione e codice da mantenere. MCP sostituisce tutto questo con un unico protocollo condiviso. Un sistema espone le proprie funzionalità una sola volta e qualsiasi client di IA compatibile con MCP può individuarle e utilizzarle.
Come funziona un server MCP?
Un server MCP si colloca tra un client di IA, come un assistente o un framework per agenti, e il sistema a cui si collega. Il client chiede al server quali strumenti sono disponibili, il server li descrive e l’agente decide quali richiamare per completare una richiesta.
- Connessione. Una persona aggiunge il server MCP al proprio client di IA ed effettua l’accesso, così il server sa chi sta facendo la richiesta.
- Individuazione. L’agente chiede quali strumenti sono disponibili. Il server restituisce solo gli strumenti che quella persona è autorizzata a usare.
- Richiesta. La persona chiede qualcosa in linguaggio naturale, ad esempio «verifica quali connessioni dati non sono riuscite questa settimana».
- Chiamata e concatenazione. L’agente richiama uno o più strumenti in sequenza. Il server esegue ogni chiamata sul sistema reale, con l’autorizzazione della persona.
- Verifica. L’agente restituisce il risultato e la persona decide cosa farne.
Qual è un esempio di server MCP?
Controllare le connessioni dati da un assistente IA
Un analista di marketing lavora tutto il giorno in un assistente IA. Invece di accedere a una piattaforma separata, chiede all’assistente di elencare le connessioni dati che hanno smesso di sincronizzarsi e di confrontare lo schema di una fonte con quello del mese scorso.
Tramite un server MCP, l’assistente individua gli strumenti giusti, li richiama con i permessi dell’analista e restituisce la risposta nella conversazione. Nessuno ha dovuto scrivere codice di integrazione personalizzato per renderlo possibile.
Server MCP vs. API vs. connettore personalizzato
Un server MCP di solito incapsula un’API esistente invece di sostituirla. La differenza sta in chi è il destinatario: persone che scrivono codice o agenti IA che scelgono strumenti.
| Connettore personalizzato | API | Server MCP | |
|---|---|---|---|
| Pensato per | Una singola integrazione specifica | Sviluppatori che scrivono codice | Assistenti e agenti IA |
| Come vengono individuati gli strumenti | Codificati nel software | Letti nella documentazione | Individuati automaticamente dall’agente |
| Riutilizzo tra client di IA | Nessuno | Ogni client si integra separatamente | Qualsiasi client compatibile con MCP |
| Manutenzione quando il sistema cambia | Aggiornare ogni connettore | Aggiornare il codice client | Le definizioni degli strumenti si aggiornano con il sistema |
| Permessi | Dipende da come è costruito | Dipende da come è costruito | Può inoltrare l’autorizzazione di ciascun utente |
Perché i server MCP sono importanti per i team aziendali?
Gli assistenti IA sono utili sul lavoro solo se possono raggiungere i sistemi in cui il lavoro si svolge. I server MCP lo rendono possibile e, allo stesso tempo, governato.
- L’IA dove le persone lavorano già. I team usano l’assistente che preferiscono, che raggiunge direttamente i sistemi aziendali.
- Meno lavoro di integrazione. Quando un team aggiunge o cambia assistente IA, non occorre ricostruire nulla lato sistema.
- Accesso governato. Gli agenti possono agire entro i permessi esistenti di ciascuna persona, quindi le regole di accesso continuano ad applicarsi.
- Dati pronti per gli agenti. Dati puliti, governati e descritti chiaramente riducono il rischio che un agente scelga lo strumento sbagliato o interpreti male un campo.
Come lo fa Alli?
MCP Server di Alli by PMG è un server Model Context Protocol per Alli. Legge le specifiche API di Alli, le registra come strumenti richiamabili e protegge ogni chiamata con OAuth 2.1 con PKCE. Inoltra il token autorizzato di ciascun utente con ogni richiesta e le richieste sono stateless, quindi i token non vengono conservati tra una chiamata e l’altra.
Tramite questo server, un agente IA può lavorare su 20 servizi di Alli, tra cui Datasources, Data Explorer, Generative Dashboards, Generative Workflows e Creative Insights, e le definizioni degli strumenti restano allineate all’API di Alli man mano che cambia.
Esplorate Alli MCP ServerDomande frequenti sui server MCP
Che cosa significa MCP?
MCP sta per Model Context Protocol, uno standard aperto per collegare i modelli di IA a strumenti e dati. Un server MCP è il componente che espone gli strumenti di un sistema tramite quel protocollo.
Un server MCP è la stessa cosa di un’API?
No. Un server MCP di solito incapsula un’API esistente e la presenta come un insieme di strumenti che un agente IA può individuare e richiamare. Un’API è pensata per gli sviluppatori che scrivono codice. Un server MCP è pensato per gli agenti IA che scelgono quali strumenti richiamare.
Serve scrivere codice per usare un server MCP?
Di solito no. Una volta aggiunto un server MCP a un client di IA compatibile con MCP ed effettuato l’accesso, la persona può fare richieste in linguaggio naturale e l’agente richiama gli strumenti.
I server MCP sono sicuri?
Possono esserlo. Un server MCP ben realizzato autentica ogni utente, in genere con OAuth, e consente agli agenti di agire solo entro i permessi esistenti di quell’utente. La sicurezza dipende da come il server gestisce autorizzazioni e token.
Un server MCP può eseguire azioni o solo leggere dati?
Entrambe le cose sono possibili. Un server MCP può esporre strumenti di lettura, come l’interrogazione dei dati, e strumenti di azione, come l’avvio di un workflow. Ciò che un agente può fare dipende dagli strumenti esposti e dai permessi dell’utente.
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