Dimentica i prompt, dimentica l’hype da LinkedIn e le demo da salotto. L’intelligenza artificiale non diventerà mai veramente “agente” finché non la colleghiamo al mondo reale. E no, non sto parlando di sensori o robot umanoidi che aprono frigoriferi. Sto parlando di esecuzione. Di azione. Di agenti che fanno, non solo che parlano. Qui entra in scena Model Context Protocol, o per gli amici, MCP.

Un nome talmente anonimo da sembrare l’ennesimo acronimo generato da un ingegnere che odia il marketing. E invece è la chiave di volta. Il middleware cerebrale che trasforma una LLM da intrattenitore verbale a operatore autonomo. Se GPT o Claude sono il cervello, MCP è il sistema nervoso periferico.

Un agente AI non vale più del dato che riesce a raggiungere, né delle azioni che riesce a compiere. MCP è quel ponte. Un ponte aperto, standardizzato, modulare. Ma soprattutto dannatamente potente.

Già, perché MCP non è una feature, è un’infrastruttura. Una di quelle cose che a prima vista sembra noiosa, ma che sotto il cofano muove mondi. È come l’HTTP dei Large Language Models: non lo vedi, ma senza non succede nulla.

Il concetto è semplice: ogni MCP server collega l’AI a un sistema reale filesystem, database, servizi cloud, API aziendali. Ma la bellezza è nel dettaglio. Questi server sono “agentic primitives”. Elementi base per creare AI che non solo capisce, ma agisce.

Prendiamo il File System MCP Server: un agente AI può accedere al filesystem locale, leggere, scrivere, creare directory. E improvvisamente quella LLM che sapeva “teoricamente” dove mettere un file, ora lo fa. Nessuna interfaccia, nessun comando manuale. Solo contesto e azione.

Oppure c’è il GitHub MCP Server. Collegare un modello al tuo repo? Adesso l’AI può cercare file, modificare codice, aprire PR. Non è più una code suggestion, è un commit reale nel tuo flusso CI/CD. Questo non è “assistente”, è un dev junior che non dorme mai.

E il Docker MCP Server? Beh, dimentica gli script shell. Un agente AI può startare container, gestire immagini, creare volumi. Inizia ad avere senso l’automazione DevOps via prompt. Inizia a fare paura, vero?

Poi ci sono gli innesti “sociali”, tipo il Slack MCP Server, che trasforma l’agente in un ghostwriter aziendale, che legge thread, risponde a tono, e lancia workflow mentre tu stai ancora cercando il bottone “Mark as unread”.

Ma la cosa davvero sporca e potente arriva con i layer di conoscenza. Il PostgreSQL MCP Server permette query strutturate, il Redis Server ci dà caching real-time. E sì, con Google Drive e Notion, gli agenti finalmente possono fare quello che ci promettono da due anni: riassumere, cercare, incrociare dati dove realmente stanno. Non su un dataset statico del 2023.

Ora, se ti stai chiedendo “ma serve davvero?”, pensa a questo: l’AI generativa è brillante in isolamento. Ma nella realtà, i dati sono sparsi, le API hanno limiti, le azioni sono asincrone. Un’AI scollegata è come un trader geniale senza accesso al mercato: inutile. MCP è la chiave Bloomberg per questi modelli. Il terminale operativo.

In pratica, MCP è l’antidoto alla pigrizia computazionale. Lo standard che, paradossalmente, riporta la LLM sulla terra. Le dà braccia, dita, una tastiera virtuale e accesso ai database aziendali.

E se ti sembra poco, considera questo: Perplexity ha il suo MCP Server, connesso al suo Sonar API. Traduzione? Accesso a dati real time, post-training. L’agente diventa cosciente del presente, non solo di quello che sapeva mesi fa.

Ah, e poi c’è Stripe. Pagamenti. Transazioni. Fatture. Hai presente quando l’AI diceva “non posso fare operazioni bancarie”? Adesso può. E lo fa.

Un vecchio sysadmin una volta mi disse al bar: “I protocolli sono la differenza tra un’idea e un’infrastruttura”. MCP è questo. È il protocollo per costruire agenti reali, non demo. È la DSL dell’agentic era.

In un mondo in cui tutti vogliono il loro “Jarvis personale”, ma nessuno vuole scrivere l’interfaccia API per connettere il CRM aziendale, MCP diventa la colla neurale tra dati e intelligenza.

E forse, per una volta, non serve nemmeno essere un prompt engineer. Basta dire all’agente cosa vuoi, e lui sa dove andare. Perché ha accesso. Perché c’è MCP.

Il resto, come sempre, è solo slide da conferenza.