Un anno dopo il suo lancio, il Model Context Protocol (MCP) è diventato una richiesta obbligatoria per i fornitori di soluzioni di gestione dati, come sottolineato nell’articolo di TechTarget. Gli esperti del settore affermano che chi non supporta MCP rischia di perdere competitività, clienti e opportunità sul mercato.

Pubblicato il 25 novembre 2024 dal laboratorio AI Anthropic, l'MCP è un set di codice open source mirato a facilitare la costruzione di agenti e applicazioni AI. Lo sviluppo di queste tecnologie, che spaziano da chatbot GenAI a modelli di machine learning, richiede l'accesso a dati interni per funzionare correttamente.

Il ruolo cruciale del MCP

L'MCP serve da standard per collegare, tramite server o codice, modelli AI come i grandi modelli linguistici (LLM) con database, data lakehouse e altre fonti di dati aziendali. Il supporto a MCP, quindi, include server pre-costruiti o codice MCP integrato negli ambienti di sviluppo AI.

David Menninger, analista presso ISG Software Research, ha affermato che gli fornitori di dati si trovano oggi in una posizione simile a quella di circa 30 anni fa con l’Open Database Connectivity (ODBC). Come in quegli anni, chi non supportava ODBC si trovava in svantaggio. Allo stesso modo oggi, chi non supporta MCP rischia di non essere riconosciuto come partner affidabile.

Sumeet Agrawal, vice presidente di prodotti Informatica, ha ribadito che il supporto a MCP non è un vantaggio opzionale ma una funzionalità essenziale, come l’importanza degli API anni fa. “Se un fornitore non supporta MCP, inevitabilmente cadrà in ritardo rispetto alla concorrenza”, ha spiegato.

Rispondendo ai nuovi bisogni dell’AI

Negli ultimi anni le aziende hanno aumentato considerevolmente le loro iniziative di sviluppo AI. Da quando OpenAI ha lanciato ChatGPT nel 2022, sono cresciute anche le iniziative per creare chatbot e assistenti in grado di automatizzare attività di analisi e di coding.

I fornitori di gestione dati hanno risposto con ambienti per sviluppo GenAI che semplificano la creazione di pipeline che collegano i dati propri alle applicazioni AI. Per esempio, Microsoft ha lanciato Azure AI Studio, rinominato Microsoft Foundry, mentre AWS ha costruito Amazon Bedrock. La stessa evoluzione è stata osservata in Databricks, Domo, Informatica, Qlik e Snowflake.

Gli agenti divenuti trend dominante

Man mano che il 2024 progrediva, gli agenti AI si sono affermati come trend dominante. A differenza dei semplici chatbot, che richiedono input da parte dell’utente, gli agenti sono in grado di operare autonomamente grazie alla capacità di contestualizzare e ragionare.

Tuttavia, lo sviluppo di questi agenti continua ad avere un tasso di fallimento molto alto. Secondo Michael Ni, analista presso Constellation Research, “un anno fa le aziende stavano sprecando denaro con progetti di agenti realizzati a mano, integrando dati e strumenti in modo non scalabile. Il MCP ha trasformato questa connettività in una porta aperta, una sorta di USB-C dell’AI.”

Riduzione dell’architettura manuale

MCP elimina la necessità di creare pipeline complesse per collegare agenti, modelli e fonti esterne.
Trasforma lo sviluppo in un approccio platform-oriented, dove gli sviluppatori sono in grado di concentrarsi sull’innovazione piuttosto che sull’infrastruttura.
Liberare risorse dagli sviluppatori permette una maggiore velocità di produzione e una riduzione degli errori.

I clienti di Snowflake, un fornitore esteso a un ambiente di sviluppo AI, hanno osservato difficoltà a portare progetti d’apprendimento automatico dal pilota alla produzione. Prima dell’arrivo di MCP, le aziende dovevano costruire ogni volta nuove integrazioni, causando ritardi nei tempi di sviluppo. MCP ha eliminato questo problema principale.

“Le aziende necessitano di un modo standardizzato e sicuro per fornire ai loro agenti l’accesso a dati governativi. Questo è stato l’obiettivo dell’MCP e questa razionalità ha spinto all’adozione,” ha dichiarato Dwarak Rajagopal, vice presidente di ingegneria e ricerca presso Snowflake.

L’adozione accelerata di MCP

Alla fine del 2024, AWS e Microsoft furono tra i primi a supportare il protocollo, seguiti da Snowflake. Nel 2025, un’ondata di fornitori di dati ha aggiunto l'MCP a suite di sviluppo esistenti o nuove, molte in preview.

Nel giugno 2025, Databricks ha rilasciato una versione beta supportiva MCP.
Altri fornitori, come Alation, Confluent, Oracle, SnapLogic, Starburst, StarTree e Teradata, hanno anch’essi adottato MCP come parte del loro portfolio di sviluppo.
Fornitori non supportivi all’MCP si trovano oggi in una posizione di rischio crescente.

I fornitori invisibili

Non supportare MCP non permette al fornitore di entrare nel cosiddetto ecosistema di agenti. Nella crescente concorrenza, i fornitori che non supportano il protocollo vengono percepiti come dead-end.

Per concludere, l’adozione di MCP, da parte dei fornitori di dati, è diventata una condizione fondamentale per rimanere rilevanti. La sua implementazione garantisce non solo adattabilità ma anche sicurezza e conformità, elementi essenziali per il successo di progetti AI su larga scala.