MCP: cos’è il Model Context Protocol e come si usa

MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto che collega le app di intelligenza artificiale, come Claude o ChatGPT, ai tuoi strumenti e ai tuoi dati. Con MCP l’AI può leggere un documento sul Drive, cercare un cliente nel CRM o aggiornare un progetto, senza che tu le incolli tutto in chat.

La documentazione ufficiale lo paragona a una porta USB-C per le app di AI. Prima ogni telefono aveva il suo caricatore, oggi un cavo va bene quasi per tutto. MCP fa lo stesso tra l’AI e i software che usi ogni giorno.

Cos’è MCP in parole semplici?

MCP sta per Model Context Protocol. Il model è il modello di AI, il context sono le informazioni che gli servono per lavorare e il protocol è l’insieme di regole con cui due programmi si parlano.

In pratica MCP fa due cose. Dà all’AI accesso a dati che non conosce, come file, email o database. E le permette di agire sui tuoi strumenti, per esempio creare un evento o pubblicare un sito, sempre con i permessi che decidi tu.

Il protocollo in sé non si installa, perché è già dentro le app che lo supportano. Al massimo aggiungi i server che ti servono.

Perché esiste MCP? Il problema dei collegamenti N×M

Prima di MCP ogni collegamento tra un’app di AI e uno strumento andava costruito su misura. Nell’annuncio di MCP Anthropic scriveva che ogni nuova fonte di dati richiedeva la sua implementazione dedicata, e che così era difficile far crescere sistemi davvero collegati.

Facciamo due conti. Con 3 app di AI e 10 strumenti, senza uno standard servono fino a 30 integrazioni, una per ogni coppia. È il problema che gli sviluppatori chiamano N×M. Con MCP ogni strumento espone un server e ogni app impara il protocollo una volta sola, quindi i pezzi scendono a 13 (cioè N+M).

La specifica di MCP dichiara di ispirarsi in parte al Language Server Protocol, lo standard che ha fatto lo stesso tra gli editor di codice e i linguaggi di programmazione.

Chi ha creato MCP e a chi appartiene oggi?

MCP nasce in Anthropic, l’azienda di Claude. Il 25 novembre 2024 è diventato open source, insieme ai primi SDK e a una raccolta di server pronti per Google Drive, Slack, GitHub e altri strumenti.

In un anno l’hanno adottato anche ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor e Visual Studio Code. Il 9 dicembre 2025 Anthropic l’ha donato all’Agentic AI Foundation, nata all’interno della Linux Foundation (l’ente no profit che custodisce Linux e Kubernetes).

L’hanno fondata Anthropic, Block e OpenAI, con il sostegno di Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg. In quel momento esistevano già più di 10.000 server MCP pubblici attivi.

Oggi quindi MCP appartiene a una fondazione neutrale. Codice e specifica restano open source, e le regole di governance danno i ruoli tecnici alle persone, senza posti riservati alle aziende.

Come funziona MCP? Host, client e server

Ci sono tre ruoli, descritti nella panoramica sull’architettura del sito ufficiale:

• Host. È l’app di AI che usi, per esempio Claude Desktop, Claude Code o Visual Studio Code.
• Client. È il componente dentro l’host che tiene il collegamento con un server. L’host ne crea uno per ogni server.
• Server. È il programma che offre dati e funzioni all’AI, sul tuo computer o su internet.

Client e server si scambiano messaggi in formato JSON-RPC 2.0. Nelle revisioni più recenti della specifica ogni richiesta porta con sé tutto quello che serve per essere elaborata.

Cosa offre un server MCP

Un server può offrire tre tipi di cose, che la documentazione sui server chiama primitive:

• Tool. Sono azioni che l’AI decide di eseguire, come creare un evento o interrogare un database. L’app può chiederti conferma prima di ognuna.
• Risorse. Sono dati in sola lettura che danno contesto, come un file o lo schema di un database.
• Prompt. Sono istruzioni pronte per compiti ricorrenti, del tipo «riassumi le mie riunioni», e li scegli tu.

Server MCP locali e remoti

Un server può funzionare in due modi. Quello locale usa il trasporto stdio. L’app avvia il server sul tuo computer e ci parla attraverso lo standard input e output, e ti serve quando l’AI deve usare file o programmi della tua macchina.

Quello remoto usa Streamable HTTP. Il server gira su internet a un indirizzo come https://mcp.lovable.dev, serve molti utenti insieme e di solito ci si accede con un login. Il vecchio trasporto HTTP con SSE è deprecato, quindi se trovi entrambe le versioni scegli Streamable HTTP.

Come funziona l’autorizzazione

Per i server remoti la specifica sull’autorizzazione usa OAuth 2.1, la stessa famiglia di standard dei pulsanti «Accedi con Google». Entri nel servizio con il tuo account e approvi i permessi. L’app riceve un token, cioè un pass digitale con permessi limitati, e l’AI non vede mai la tua password.

Per i server locali le credenziali arrivano invece dall’ambiente, per esempio una chiave passata all’avvio.

Quali app supportano MCP?

Quasi tutte le principali. Ecco le più usate, con la loro guida ufficiale:

• Claude (web, desktop e mobile). Chiama i server MCP connettori e ha una directory di servizi pronti.
• Claude Code. Aggiunge i server dal terminale con claude mcp add.
• ChatGPT. Sul web usa i server remoti tramite i plugin, nell’app desktop e in Codex li aggiungi dalle impostazioni. Cosa puoi collegare dipende dal tipo di account e dalle regole del workspace (guida di OpenAI).
• Cursor. Supporta server locali e remoti, che aggiungi dal marketplace o dal file mcp.json (documentazione).
• Visual Studio Code con GitHub Copilot. Aggiungi un server con un indirizzo o con un comando (guida). Con Copilot Business o Enterprise un amministratore deve prima attivare la policy apposita, spenta di default.
• Gemini CLI. L’agente da terminale di Google legge i server dal file settings.json (documentazione).
• Lovable. Ha un server MCP ufficiale, e con i chat connector il suo agente può usare server come Notion o Linear.

Per cercarne altri c’è il catalogo pubblico del progetto, l’MCP Registry.

Come collegare un server MCP all’app di Claude

Nell’app di Claude i server MCP si aggiungono senza scrivere codice. I passaggi sono quelli della guida ufficiale (se usi Claude in italiano, le voci di menu possono apparire tradotte):

1. Apri Customize › Connectors, oppure clicca il + in basso a sinistra nella chat e scegli Connectors › Manage connectors.
2. Clicca il + accanto a Connectors e cerca il servizio, per esempio Lovable.
3. Clicca Connect, entra con il tuo account del servizio e approva i permessi.
4. In ogni chat accendi o spegni i connettori dal +, alla voce Connectors.

Se il server non è nella directory, aggiungilo come connettore personalizzato. Su Pro e Max vai in Customize › Connectors, clicca + Add e Add custom connector, poi dai un nome e incolla l’indirizzo. Il piano gratuito ne permette uno solo. Su Team ed Enterprise lo aggiunge un owner, poi ognuno si collega con il suo account.

Occhio a un dettaglio. I connettori personalizzati partono dal cloud di Anthropic, quindi un server sulla rete interna o dietro una VPN non risponde. A meno di aprire l’accesso agli indirizzi di Anthropic.

Come aggiungere un server MCP a Claude Code

In Claude Code i server si gestiscono dal terminale. Per un server remoto la sintassi è questa:

claude mcp add --transport http <nome> <url>

Esempio reale con il server MCP di Lovable

Per Lovable la documentazione ufficiale indica questo comando:

claude mcp add --transport http lovable "https://mcp.lovable.dev"

Al primo uso di un tool di Lovable si apre il browser per il login, oppure lo fai subito con /mcp dentro Claude Code. Per controllare che funzioni chiedi «elenca i miei progetti Lovable». Poi basta parlare in italiano, per esempio così:

1. «Leggi la home del progetto e dimmi com’è fatta» usa read_file.
2. «Manda all’agente di Lovable questa istruzione» usa send_message e consuma crediti.
3. «Mostrami cosa è cambiato» usa get_diff.
4. «Pubblica il progetto» usa deploy_project e mette online il sito per davvero.

Consuma crediti anche create_project, che crea un progetto nuovo, mentre gli altri tool sono gratuiti. Ricorda però che le chiamate agiscono sul tuo account vero e che query_database esegue SQL sul database del progetto con tutti i permessi, scrittura compresa.

Server locali e variabili d’ambiente

Per un server locale, dopo il nome metti il separatore -- e poi il comando che avvia il server. Questo è l’esempio con Playwright, il server di Microsoft che fa usare all’AI un browser vero:

claude mcp add --transport stdio playwright -- npx @playwright/mcp@latest

Se il server ha bisogno di una chiave, la passi con --env, come nell’esempio della documentazione di Claude Code per Airtable:

claude mcp add --env AIRTABLE_API_KEY=LA_TUA_CHIAVE --transport stdio airtable -- npx -y airtable-mcp-server

Ambiti, elenco e rimozione

Con --scope decidi dove vale il server:

• --scope local, il default, solo per te in quel progetto;
• --scope project, per il team, tramite il file .mcp.json da condividere con git;
• --scope user, per te in tutti i progetti.

Per gestire i server bastano tre comandi:

# elenca i server e il loro stato
claude mcp list

# mostra i dettagli di un server
claude mcp get lovable

# rimuove un server
claude mcp remove lovable

Dentro Claude Code, /mcp mostra lo stato dei server e gestisce login e logout. Quando rimuovi un server remoto, Claude Code cancella anche i suoi token.

Che differenza c’è tra MCP, API e integrazioni native?

MCP non sostituisce le API. Spesso un server MCP usa proprio le API del servizio e ci aggiunge le descrizioni che servono all’AI per capire quando usarle.

Approccio	Come funziona	Quando conviene
MCP	Il server descrive tool e dati, l’AI li scopre e li usa	Vuoi lo stesso strumento in più app di AI
API classica	Chi sviluppa scrive il codice di ogni chiamata	Flussi fissi, senza un’AI che decide
Plugin o integrazione nativa	Costruita per una sola app, funziona solo lì	Lavori in una sola app, già collegata

Le API restano la scelta giusta per i flussi che devono andare sempre uguali, come registrare un ordine appena arriva. Fai solo attenzione ai nomi, perché ChatGPT e Claude Code chiamano plugin anche i pacchetti che contengono un server MCP.

Casi d’uso di MCP per una PMI

Per molti strumenti il collegamento è già pronto. Nella directory dei connettori di Claude trovi Gmail, Google Drive, Google Calendar, Microsoft 365, Slack, Notion, HubSpot, Stripe, Canva e Figma. Qualche esempio per reparto:

• Commerciale. Prima di una call l’AI legge la scheda del cliente nel CRM e le ultime email, poi ti prepara le domande da fare.
• Amministrazione. Legge gli ordini arrivati in PDF o via email e prepara le righe per il gestionale, mentre una persona controlla quelle dubbie.
• Marketing. Da Drive, Notion o Canva prepara la bozza di una newsletter con i materiali dell’ultimo evento.
• Sviluppo. Claude Code legge gli errori da Sentry, apre il codice su GitHub e propone la correzione.

Un limite da conoscere. Non tutti i software hanno un server MCP ufficiale, e per il tuo programma di fatturazione rischi di trovare solo progetti della community. Prima di collegarli a dati di clienti o fatture verifica chi li pubblica, oppure fatti costruire un server su misura con le sole funzioni che servono.

Come lo usiamo noi in Minnovo

Usiamo Claude Code e l’app di Claude collegati a diversi server MCP. Il più usato è quello ufficiale di Lovable. Da lì leggiamo il codice dei progetti, mandiamo istruzioni precise all’agente di Lovable, controlliamo il diff prima di pubblicare e pubblichiamo.

Il metodo è sempre lo stesso. Prima il prototipo in locale con Claude Code, poi le istruzioni a Lovable tramite MCP, come raccontiamo nell’articolo su come creiamo siti web con l’AI. Per le idee di design trovi invece i tool che usiamo per il vibe coding.

Tramite lo stesso MCP lavoriamo anche sul database. Gli articoli di questo blog vengono pubblicati e aggiornati direttamente lì, con una copia di sicurezza prima di ogni modifica importante.

All’AI colleghiamo anche posta, calendario, documenti e strumenti di design, con una regola sola. L’AI prepara, per esempio una bozza di email, e una persona controlla e invia. Nessuna azione verso l’esterno parte senza conferma.

Per i lavori che ripetiamo, come i controlli prima di pubblicare, ci creiamo skill su misura, cioè istruzioni che spiegano a Claude come vogliamo che lavori.

MCP è sicuro? I rischi e come evitarli

MCP dà all’AI un accesso vero ai tuoi sistemi, quindi trattalo come un nuovo collaboratore a cui affidi le chiavi dell’ufficio. La specifica chiede alle app il tuo consenso prima di usare un tool, ma non può imporlo da sola. Il resto tocca alle app e a chi le configura.

I rischi principali sono questi:

• Prompt injection. Un’email, una pagina web o un documento letti dall’AI possono nascondere istruzioni per farle fare altro, e lo stesso vale per un server malevolo. Claude ha protezioni che cercano di bloccarle, ma guarda sempre cosa entra e cosa esce dai tool.
• Server non affidabili. Un server locale è un programma normale con i tuoi permessi. Come spiega la guida ufficiale sui server locali, può leggere i tuoi file e le chiavi nelle variabili d’ambiente e può collegarsi a internet. Esistono anche pacchetti con nomi quasi uguali a quelli veri, fatti per ingannare.
• Tool che cambiano. Nomi e descrizioni dei tool sono istruzioni che il modello legge. Un server può nasconderci ordini per l’AI, anche per manipolare come usa gli altri server collegati, e cambiarli dopo che li hai approvati.
• Controlli limitati. Anthropic controlla che i connettori della sua directory rispettino i suoi criteri. Però, come precisa la documentazione di Claude Code, non fa audit di sicurezza sui server MCP.

Per ridurli bastano poche abitudini:

• Permessi minimi. Al login nega i permessi che non servono. Dai a ogni server un token suo con l’ambito più stretto e limita l’accesso ai file a una cartella.
• Conferme umane. Usa «Allow always» solo per tool fidati, meglio se in sola lettura. Quello che scrive, invia o pubblica lo approva sempre una persona.
• Token e credenziali. Niente chiavi in chat o scritte in un .mcp.json condiviso con git. In quel file Claude Code può richiamarle da una variabile d’ambiente con ${NOME_VARIABILE}.
• Versioni fissate. Se esiste la versione remota di un server, preferiscila. In locale, al posto di @latest fissa una versione precisa, così un aggiornamento compromesso non entra da solo.
• Dati personali. I dati di clienti e dipendenti che colleghi passano dal fornitore dell’AI. Usa account aziendali, controlla le condizioni sul trattamento dei dati e collega solo le fonti che servono.

Errori comuni da evitare

• Collegare tutto il primo giorno. Più server colleghi, più tool l’AI deve gestire. E siccome condividono lo stesso contesto, un server sbagliato mette a rischio anche gli altri. Parti da uno o due, quelli che ti fanno risparmiare più tempo.
• Dimenticare il separatore --. Senza, Claude Code legge le opzioni del server come se fossero sue. E tra --env e il nome serve un’altra opzione, come --transport stdio.
• Copiare configurazioni a metà. Un secondo blocco mcpServers nello stesso file rende il JSON non valido. In Claude Code, poi, una voce con url ma senza type viene scartata.
• Tenere server che non usi più. Toglili con claude mcp remove o dalle impostazioni dei connettori. È il primo consiglio della guida ufficiale sui server locali.

Collegare l’AI al gestionale, al CRM o alla posta della tua azienda è il lavoro che facciamo con le nostre soluzioni AI. Sempre con permessi limitati e con una persona del team che approva le azioni importanti. Partiamo da un processo che oggi ti costa ore e misuriamo il prima e il dopo. Se ne vuoi parlare, scrivici.

Domande frequenti

Cos’è un server MCP?

È il programma che offre all’AI i dati e le funzioni di un servizio secondo le regole di MCP. Può girare sul tuo computer oppure su internet, a un indirizzo come https://mcp.lovable.dev.

Cos’è MCP in Claude?

In Claude i server MCP si chiamano connettori. Li aggiungi dalla directory o come connettori personalizzati, e Claude li usa con i permessi del tuo account. In Claude Code invece si aggiungono con claude mcp add.

MCP è gratis?

Il protocollo è open source e non costa nulla. Paghi, se serve, l’app di AI e il servizio che colleghi. Sul piano gratuito di Claude puoi aggiungere un solo connettore personalizzato, e su Lovable i messaggi all’agente consumano crediti anche se passano da MCP.

Serve saper programmare per usare MCP?

Per i connettori di Claude no, bastano pochi clic. Per Claude Code serve un po’ di dimestichezza con il terminale. Per costruire un server tuo servono competenze di sviluppo. Gli SDK ufficiali, in dieci linguaggi tra cui TypeScript, Python e Java, gestiscono però molti dettagli del protocollo.