L'onda dell'intelligenza artificiale (AI) sta rimodellando i vari settori con una forza senza precedenti, la sua profonda integrazione e ampia applicazione sono diventate una tendenza irreversibile. Sia il Web2 che il Web3 ripongono grandi aspettative nel MCP. Tuttavia, per passare da una "onnisciente" finestra di dialogo a un "onnipotente" in grado di affrontare vari problemi, è necessario migliorare le capacità del modello stesso, avere una pianificazione più forte, ma soprattutto è fondamentale insegnare all'AI come utilizzare stabilmente gli strumenti a sua disposizione. Tuttavia, quando i modelli AI, in particolare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), cercano di interagire con il mondo esterno - enormi fonti di dati, una varietà di strumenti e sistemi complessi - emerge una sfida centrale: come costruire un ponte di comunicazione standardizzato, sicuro e affidabile? La mancanza di standard unificati non solo porta a una bassa efficienza di sviluppo, ma comporta anche enormi rischi in termini di privacy dei dati, sicurezza operativa e verificabilità dei risultati. È in questo contesto che è nato il Protocollo di Contesto del Modello (Model Context Protocol, MCP) proposto da Anthropic. Non è più necessario sviluppare separatamente i collegamenti tra modelli e fornitori di servizi esterni. Attraverso un'interfaccia unificata del settore, modelli e fornitori di servizi devono solo accettare gli standard del protocollo, consentendo a diverse applicazioni di ecosistemi e modelli di architetture diverse di connettersi direttamente, permettendo un libero flusso di informazioni e intelligenza senza restrizioni. Questo delinea una nuova visione per l'interoperabilità dell'AI. Sebbene i plugin abbiano già plasmato un ecosistema di strumenti relativamente libero, rimane comunque uno strumento chiuso all'interno del sistema OpenAI, con elevate barriere di revisione, mentre la documentazione dei plugin non è uniforme, presentando ancora problemi di stabilità durante l'uso. A tal fine, Anthropic ha open-sourcato il protocollo MCP nel novembre 2024, fornendo un'interfaccia unificata che consente a modelli di linguaggio di grandi dimensioni di diversi produttori e strutture di sincronizzarsi con il mondo reale esterno, dando a tutte le applicazioni l'opportunità di diventare parte di un sistema intelligente più grande. Il MCP standardizza l'interazione tra modelli e strumenti, adottando un'architettura client-server. Il server MCP pubblica un insieme di interfacce per strumenti e fornisce una descrizione unificata, mentre il client MCP può interrogare gli strumenti disponibili e chiamarli durante l'esecuzione. Il suo vantaggio risiede nella semplificazione dei costi di integrazione tra modelli e strumenti: teoricamente, è sufficiente un'unica adattamento al protocollo MCP per utilizzare qualsiasi strumento compatibile. Il principale vantaggio del MCP è la notevole riduzione del lavoro necessario per connettere i sistemi: in passato, se M servizi dovevano connettersi a N fonti di dati, erano necessari M×N sviluppi di interfaccia, ma attraverso il protocollo MCP, è sufficiente effettuare M+N connessioni per costruire un servizio completo e stabile. Questo è anche il motivo per cui l'ecosistema MCP è stato riconosciuto e ha rapidamente integrato un gran numero di servizi.