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Corso

Introduzione al Model Context Protocol (MCP)

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 06/2026
Integra applicazioni AI/LLM con API, database e filesystem più facilmente che mai con il Model Context Protocol (MCP).
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PythonArtificial Intelligence
3 h
11 video
34 Esercizi
2,850 XP
2,305
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Descrizione del corso

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.

Prerequisiti

Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python
1

I mattoni fondamentali di MCP

Scopri come MCP può rendere l'integrazione delle applicazioni di AI con i sistemi circostanti più semplice che mai! Impara come funziona MCP, come definire i tuoi strumenti MCP e come costruire il ponte tra client e server.
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2

Applicazioni LLM abilitate da MCP

Aggiungi risorse e prompt ai server MCP per fornire agli LLM contesto in sola lettura e istruzioni chiave per modificare il loro comportamento. Mettiti all'opera con gli LLM e collegali al tuo server MCP così da poter chiamare strumenti e recuperare contesto.
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3

Preparare i server MCP per la produzione

Scopri cosa serve per portare i server MCP in produzione approfondendo database e API nei server MCP e le considerazioni aggiuntive che comportano. Infine, integra in modo sicuro e affidabile MCP di terze parti, così non dovrai reinventare la ruota per le tue integrazioni preferite.
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