Introduzione al Model Context Protocol (MCP)

Perché imparare il Model Context Protocol?

I modelli linguistici di grandi dimensioni non possono accedere ai dati in tempo reale né compiere azioni autonomamente, e collegare ogni strumento o API con codice personalizzato non è scalabile. Il Model Context Protocol (MCP) risolve questo problema con un unico modo standardizzato per le applicazioni di IA di connettersi a strumenti, dati e servizi esterni—spesso definito "la porta USB-C per l'IA." In questo corso, creerai da zero server e client MCP in Python e li collegherai a un LLM.

Come posso creare e collegare il mio primo server MCP?

Inizierai imparando l'architettura MCP: host, client e server, e le tre primitive che ogni server espone: tools, resources e prompt. Poi creerai un server per la conversione di valute usando FastMCP, aggiungerai docstring e hint di tipo in modo che un LLM possa scoprire i tuoi strumenti e scriverai un client Python asincrono che elenca e richiama tali strumenti tramite trasporto stdio.

Come posso fornire a un LLM strumenti e contesto in tempo reale?

Gli strumenti da soli non bastano: i modelli hanno bisogno anche di dati e istruzioni comportamentali. Aggiungerai risorse per il contesto in sola lettura e prompt per guidare il modello quando gli input sono vaghi, quindi collegherai tutte e tre le primitive a un LLM di OpenAI usando il flusso di lavoro di tool calling in cinque passaggi, così potrà rispondere con sicurezza o chiedere chiarimenti quando serve.

Come porto gli MCP Server in produzione?

I server reali richiedono più di codice che funzioni solo nei casi ideali. Sostituirai le risorse basate su file con query supportate da database, aggiungerai timeout alle richieste, gestione strutturata degli errori e autenticazione sicura delle API che mantiene le chiavi lato server. Infine, ti connetterai a un server MCP di terze parti e vedrai che lo stesso codice client funziona con qualsiasi server che parli il protocollo.