Model Context Protocol (MCP)

Che cos’è il Model Context Protocol?

Il Model Context Protocol, o MCP, è un protocollo aperto e standardizzato. Puoi usarlo per creare una comunicazione strutturata e affidabile tra software client e server di modelli linguistici (LLM). A differenza delle API tradizionali, MCP offre un modo coerente per scambiare contesto, strumenti e risorse. Questo significa che puoi collegare sistemi AI di aziende diverse senza problemi di compatibilità. MCP definisce come impacchettare e inviare non solo prompt, ma anche informazioni extra come metadati, descrizioni degli strumenti e link alle risorse. Questa struttura rende la comunicazione prevedibile e facile da espandere quando servono nuove funzionalità.

Come MCP si collega allo sviluppo server Python

Usare MCP nei progetti server Python aiuta a evitare la confusione dovuta a interfacce personalizzate o uniche. I server compatibili con MCP sanno come leggere e gestire queste richieste strutturate. Questo approccio ti fa risparmiare tempo nell’integrazione e rende il codice più facile da manutenere. Puoi costruire applicazioni AI rapidamente, scalarle e lavorare con qualsiasi client che supporti MCP, indipendentemente dal sistema AI utilizzato. Il modo chiaro con cui MCP definisce contesto, risorse e strumenti ti fa scrivere meno codice di traduzione e costruire su una solida base di componenti riutilizzabili.

Principi e architettura fondamentali

MCP ha diverse componenti principali:

• Server: Sono i sistemi che eseguono gli endpoint MCP. Accettano dettagli di contesto, richieste di strumenti e chiamate di risorse dai client.
• Risorse e Strumenti: Sono funzionalità modulari, come calcolatrici o motori di ricerca, che il server mette a disposizione tramite MCP. Client e LLM possono usarle secondo necessità.
• Contesto e Prompt: MCP permette di inviare contesti dettagliati, inclusi istruzioni utente, cronologia conversazionale e informazioni aggiuntive. Questo supporta risposte del modello più accurate e personalizzate.
• Estendibilità: Puoi espandere MCP aggiungendo strumenti, risorse o nuovi modi di strutturare il contesto. Questo facilita il supporto a nuovi workflow AI man mano che cambiano le esigenze.

Costruendo seguendo l’approccio basato su schema di MCP, prepari i tuoi progetti Python ai cambiamenti futuri. I server compatibili MCP possono lavorare senza problemi con nuovi LLM e strumenti AI appena vengono rilasciati. Questo protocollo ti aiuta a concentrarti su struttura, adattabilità e interoperabilità di tutti i sistemi AI.

Librerie Python per le basi di un server MCP

Costruire un server Model Context Protocol (MCP) in Python funziona al meglio usando librerie specifiche che supportano il protocollo, gestiscono le richieste in modo efficiente e scalano con l’aumentare degli utenti o delle attività.

MCP Python SDK

L’MCP Python SDK è lo strumento principale per creare server che rispettano le regole MCP. Questo toolkit offre funzionalità per la validazione degli schemi, gestione del contesto e meccaniche del protocollo. Con esso puoi definire risorse e strumenti velocemente. L’SDK aiuta a garantire che il tuo server sia sempre allineato agli standard MCP più recenti. Siccome gestisce la logica del protocollo, scrivi meno codice personalizzato e aggiorni il server più facilmente quando cambia il protocollo.

Framework web principali: FastAPI e Flask

FastAPI

FastAPI è un framework web moderno e veloce, ottimo per i server MCP. Supporta la programmazione asincrona, quindi il server può gestire molte richieste contemporaneamente senza blocchi. FastAPI genera automaticamente la documentazione OpenAPI e valida i dati usando pydantic. Grazie all’architettura ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) e a una gestione non bloccante delle attività, FastAPI può gestire molte richieste simultanee. È quindi una scelta solida per applicazioni AI o per gestire molto contesto in parallelo.

Flask

Flask è un altro framework web molto popolare. È scelto da molti perché è semplice e facile da usare. Di default, Flask gestisce una richiesta alla volta, il che va bene per applicazioni semplici oppure dove non serve la concorrenza. Se vuoi che Flask gestisca più attività insieme, puoi aggiungere librerie opzionali. Flask è indicato quando vuoi prototipare velocemente o il server non deve gestire molti utenti contemporaneamente.

Concorrenza asincrona: asyncio e trio

asyncio

asyncio è incluso in Python e permette di scrivere codice asincrono. Consente di usare i comandi async e await, aiutando il server a rispondere a molte richieste e svolgere lavori in background senza aspettare che un’attività finisca prima di iniziarne un’altra. Se usi FastAPI o costruisci una tua applicazione ASGI, asyncio ti aiuta a gestire più lavori contemporaneamente, come compiti in background o chiamate verso altri sistemi, senza bisogno di thread aggiuntivi.

trio

trio è un’altra libreria per la programmazione asincrona ma con funzionalità aggiuntive. Usa la concorrenza strutturata, che facilita l’organizzazione e l’annullamento sicuro di gruppi di attività. trio migliora la gestione degli errori e rende più semplice gestire lavori asincroni complessi. Gli sviluppatori scelgono trio per server MCP che richiedono un controllo attento su molte attività concorrenti.

Base per server MCP scalabili

Combinando MCP Python SDK con FastAPI (o Flask) e aggiungendo asyncio o trio, ottieni una base solida per il tuo server MCP. Questa combinazione supporta comunicazione strutturata e prepara il server per funzionalità avanzate, nuove integrazioni e funzionamento su larga scala.

Librerie avanzate e strumenti per funzionalità server avanzate

Serializzazione e validazione dei dati

Per mantenere affidabile un server basato su protocollo, è fondamentale una validazione dati precisa. Puoi usare pydantic, che legge le annotazioni di tipo Python per controllare e analizzare i dati a runtime. Questa libreria richiede poche risorse aggiuntive e funziona bene per creare formati messaggio rigorosi per messaggi e input MCP. Pydantic usa metodi di parsing moderni e, secondo benchmark, può validare modelli di dati tipici in meno di un millisecondo. In questo modo intercetti tipi di dati errati e blocchi richieste che non rispettano le regole.
marshmallow è un’altra libreria per la gestione dell’ingresso e uscita dati. Supporta campi dati personalizzati, organizza dati complessi in strutture annidate e permette di eseguire operazioni aggiuntive prima o dopo l’elaborazione. Questo è utile quando devi trasformare o ripulire i dati in ingresso nel server MCP.

Comunicazione in tempo reale: Websockets e SSE

Molti sistemi AI interattivi hanno bisogno di aggiornamenti in tempo reale. Con i websocket, server e client possono scambiarsi messaggi in qualsiasi momento usando una singola connessione TCP. Questo permette di trasmettere risposte in streaming, inviare aggiornamenti live dagli strumenti o lavorare su task condivisi di modelli in gruppo. Test e studi mostrano che le connessioni websocket di solito mantengono latenze sotto i 50 millisecondi, molto più rapide rispetto al long-polling o alle richieste HTTP tradizionali per comunicazioni continue.

Se hai solo bisogno di inviare aggiornamenti dal server al client, puoi usare Server-Sent Events (SSE). SSE usa semplici connessioni HTTP, supportate dalla maggior parte dei browser. Funziona bene per messaggi monodirezionali come notifiche o aggiornamenti, e mantiene basso l’uso di risorse server quando non serve comunicazione bidirezionale.

Sicurezza e autenticazione

Per proteggere contesti di modelli e dati utente, serve un’autenticazione robusta. Authlib aiuta a implementare OAuth2 e OpenID Connect. Si tratta di metodi standard per login sicuri e gestione dei token di accesso. Authlib segue gli standard riconosciuti e facilita l’integrazione con diversi provider di identità, riducendo i punti deboli di sicurezza.

Per la gestione delle sessioni, PyJWT consente di usare JSON Web Token. Questi token sono firmati crittograficamente, così puoi verificare rapidamente l’identità e i permessi di un utente senza consultare ogni volta il database. PyJWT supporta metodi di firma avanzati come RS256 e HS512, rispondendo a esigenze di sicurezza stringenti indicate da ricerche e linee guida di settore.

Utilizzando pydantic, marshmallow, websocket, SSE, Authlib e PyJWT nel tuo server MCP, ottieni una solida validazione dei dati, comunicazione in tempo reale veloce e autenticazione sicura. Ogni libreria svolge un compito specifico, aiutandoti a mantenere il server modulare, facile da manutenere e pronto per la produzione.

Strategie di integrazione per server MCP

Un’integrazione efficiente aiuta i server MCP a interagire con servizi esterni, gestire dati e distribuire in modo affidabile. Qui trovi strategie concrete, spiegazioni chiare ed esempi pratici per ogni libreria chiave nello sviluppo moderno di server MCP in Python.

Connessione ad API esterne

I server MCP spesso necessitano di dati da fonti di terze parti per arricchire il contesto del modello. Puoi usare la libreria requests per chiamate HTTP sincrone quando le operazioni bloccanti non creano problemi, ad esempio all’avvio del server o in periodi di basso traffico. Se il server deve gestire molte richieste contemporaneamente o evitare blocchi, la libreria httpx offre funzionalità HTTP asincrone. HTTPX supporta il pooling delle connessioni e HTTP/2, migliorando velocità e gestione dati per server trafficati (vedi benchmark HTTPX per dettagli sulle prestazioni).

Esempio:

• Usa requests.get() per recuperare risorse in script o strumenti che lavorano in modo sincrono.
• Usa await httpx.AsyncClient().get() all’interno di endpoint FastAPI asincroni per recuperare dati in parallelo.

Integrazione con database

I server MCP spesso devono memorizzare e gestire dati nel tempo. Per database relazionali, SQLAlchemy offre un Object Relational Mapper (ORM). Questo strumento ti permette di scrivere codice Python per creare, leggere, aggiornare ed eliminare record, gestendo query complesse e modifiche di schema. L’ORM di SQLAlchemy ti protegge dallo scrivere SQL puro, riducendo errori di programmazione e semplificando la manutenzione (vedi documentazione SQLAlchemy e studi sui benefici degli ORM).

Per applicazioni che richiedono programmazione asincrona, asyncpg offre accesso diretto e asincrono a PostgreSQL. Questa libreria è adatta quando serve gestire molte connessioni contemporaneamente, come nei server MCP basati su FastAPI. Benchmark mostrano che asyncpg può ridurre le latenze e gestire più richieste al secondo rispetto ai driver sincroni.

Esempio:

• Usa l’ORM di SQLAlchemy per registrare azioni utente o utilizzo degli strumenti in un database.
• Usa asyncpg per task guidati da eventi che richiedono operazioni database non bloccanti.

Deploy in produzione

Per erogare API MCP a molti utenti, uvicorn è ideale come server ASGI per app FastAPI. Uvicorn sfrutta asyncio per gestire molte richieste in parallelo. Per server costruiti con framework WSGI come Flask, gunicorn gestisce più processi worker, rendendo l’applicazione affidabile anche sotto carico. Studi scientifici mostrano che l’event loop di uvicorn è efficiente per workload asincroni e I/O-intensive. Gunicorn è perfetto per applicazioni sincrone e tradizionali.

Puoi usare Docker per impacchettare il server e tutte le sue dipendenze in un’unica immagine riutilizzabile. Docker facilita la portabilità, aiuta con strumenti di orchestrazione come Kubernetes e supporta processi CI/CD affidabili. La ricerca dimostra che Docker riduce errori di setup e facilita lo scaling su più macchine.

Esempio:

• Avvia un server MCP FastAPI con uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Inserisci il codice server in un Dockerfile per costruire immagini coerenti in qualsiasi ambiente.

Puoi combinare requests o httpx per chiamate API, SQLAlchemy o asyncpg per lo storage dati, uvicorn o gunicorn per il servizio e Docker per il deploy. Queste strategie aiutano i server MCP a collegarsi a sistemi esterni, gestire dati in modo efficiente e funzionare in modo affidabile in ambiente produttivo.

Esempio pratico – Costruire un semplice server MCP

Passo 1: Installa i pacchetti necessari

Per prima cosa, usa pip per installare tutte le librerie necessarie al server MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Passo 2: Definisci uno strumento calcolatrice e crea il server MCP

Userai FastAPI per gestire le richieste HTTP, pydantic per validare e strutturare i dati in ingresso, e l’MCP Python SDK per rispettare il protocollo MCP.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Spiegazione:

• FastAPI imposta l’app web e le rotte HTTP necessarie.
• pydantic usa la classe AddInput per assicurarsi che gli input dello strumento abbiano tipo e struttura corretti.
• Il decoratore Tool dell’SDK MCP pubblica la funzione add come risorsa MCP conforme al protocollo.
• MCPServer collega il tuo strumento a FastAPI e crea automaticamente endpoint MCP-ready.

Passo 3: Avvia il server

Avvia il server ASGI con uvicorn per rendere disponibili gli endpoint MCP:

uvicorn main:app --reload

Come funziona

Quando il server riceve una richiesta MCP correttamente formattata per lo strumento add, FastAPI la indirizza alla funzione giusta. pydantic verifica che i dati siano corretti. L’SDK MCP gestisce tutte le regole del protocollo. Lo strumento add calcola la somma e restituisce un oggetto JSON con il risultato. Puoi aggiungere altri strumenti creando nuovi modelli di input e funzioni, poi registrandoli nel server MCP.

Questo esempio ti offre una configurazione completa per un semplice server MCP conforme allo standard. Usi FastAPI, pydantic, MCP Python SDK e uvicorn. Puoi seguire questo schema per costruire server MCP più complessi con strumenti e funzionalità aggiuntive.