Il Model Context Protocol è nato per risolvere un problema concreto: collegare i modelli linguistici e gli agenti AI a strumenti, API e dati in modo standard, osservabile e governabile. A differenza delle integrazioni ad hoc, MCP consente a client diversi (IDE, chatbot, agenti autonomi) di scoprire in modo dinamico risorse e strumenti esposti da server conformi al protocollo, con controllo dei permessi e telemetria coerente. Nel corso dell’ultimo anno MCP è passato da esperimento di integrazione a tessuto connettivo di molte piattaforme, grazie a una specifica pubblica, a SDK ufficiali e a un ecosistema di server in rapida crescita.
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Model Context Protocol (MCP): 10 server da provare per gli sviluppatori
MCP sta emergendo come standard per collegare modelli linguistici e agenti AI a strumenti, API e dati in modo sicuro e governabile. Esploriamo dieci server MCP da testare subito e sei best practice per sviluppare implementazioni robuste, evidenziando l’importanza di sicurezza, auditing e interoperabilità tra sistemi AI
Pubblicato il 4 nov 2025
Giovanni Masi
Computer science engineer
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Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
