Scopri perché il Model Context Protocol (MCP) potrebbe non essere l’astrazione ideale per gli agenti AI, e scopri l’approccio superiore dell’esecuzione del codice che riduce il consumo di token del 98% migliorando al contempo autonomia e prestazioni dell’agente.
Il panorama dello sviluppo degli agenti AI sta vivendo un cambiamento fondamentale. Recenti intuizioni da parte di leader del settore hanno messo in discussione uno degli standard più adottati nel campo: il Model Context Protocol (MCP). Sebbene MCP sia stato progettato per standardizzare il modo in cui gli agenti AI interagiscono con sistemi esterni, prove emergenti suggeriscono che questa astrazione possa in realtà limitare le prestazioni degli agenti, aumentare i costi e ridurre l’autonomia. In questa guida completa, esploreremo perché l’esecuzione del codice sta emergendo come un’alternativa superiore a MCP, come può ridurre il consumo di token fino al 98% e cosa significa questo per il futuro dell’architettura degli agenti AI. Che tu stia costruendo sistemi AI aziendali o esplorando l’automazione basata su agenti, comprendere questo cambiamento di paradigma è fondamentale per prendere decisioni architetturali informate.
Il Model Context Protocol rappresenta un tentativo significativo di standardizzare lo sviluppo degli agenti AI. Alla base, MCP è uno standard aperto progettato per collegare gli agenti AI a sistemi esterni, API e fonti di dati. Il concetto fondamentale dietro MCP è elegante: invece che ogni sviluppatore costruisca integrazioni personalizzate tra i propri agenti AI e strumenti esterni, MCP fornisce un protocollo universale che permette agli sviluppatori di implementare una sola volta le integrazioni e poi condividerle in tutto l’ecosistema. Questa standardizzazione è stata trasformativa per la comunità AI, consentendo una collaborazione e una condivisione di strumenti senza precedenti tra sviluppatori in tutto il mondo.
Da una prospettiva tecnica, MCP è essenzialmente una specifica API ottimizzata per il consumo da parte di agenti AI piuttosto che da sviluppatori umani. Mentre le API tradizionali sono costruite pensando all’esperienza dello sviluppatore, i MCP sono specificamente architettati per essere consumati da large language model e agenti autonomi. Il protocollo definisce come gli agenti dovrebbero richiedere informazioni, come gli strumenti dovrebbero essere descritti e come i risultati dovrebbero essere formattati per una comprensione ottimale da parte dell’agente. L’innovazione di MCP non era necessariamente il protocollo stesso, ma l’adozione a livello industriale che ha creato un ecosistema unificato. Quando Anthropic e altri attori principali si sono standardizzati su MCP, ha significato che gli sviluppatori potevano costruire strumenti una sola volta e farli funzionare senza problemi su più piattaforme e implementazioni di agenti.
La value proposition di MCP è convincente: promette di sbloccare un intero ecosistema di integrazioni, ridurre i tempi di sviluppo e permettere agli agenti di accedere a migliaia di strumenti senza ingegnerizzazione personalizzata per ogni integrazione. Questa standardizzazione ha portato a una rapida proliferazione di server MCP nel settore, con gli sviluppatori che creano server specializzati per tutto, dall’accesso ai database alle integrazioni di API di terze parti. La promessa era che, man mano che il numero di server MCP disponibili cresceva, gli agenti sarebbero diventati sempre più capaci e autonomi, in grado di gestire compiti complessi sfruttando un ricco ecosistema di strumenti predefiniti.
Sebbene MCP abbia risolto il problema della standardizzazione, ha introdotto una nuova serie di sfide che diventano sempre più evidenti man mano che gli agenti AI diventano più sofisticati e vengono distribuiti su larga scala. Il problema più significativo è il consumo eccessivo di token, che impatta direttamente sia il costo che le prestazioni degli agenti AI. Comprendere perché ciò accade richiede di esaminare come vengono tipicamente implementati i server MCP e come gli agenti interagiscono con essi nella pratica.
Quando un agente AI si connette a un server MCP, riceve una documentazione completa su ogni strumento disponibile all’interno di quel server. Un server MCP tipico contiene tra i 20 e i 30 strumenti diversi, ciascuno con descrizioni dettagliate, specifiche dei parametri ed esempi d’uso. Nelle implementazioni reali, le organizzazioni raramente collegano un solo server MCP ai loro agenti. Al contrario, di solito integrano cinque, sei o più server MCP per fornire agli agenti l’accesso a capacità diverse. Questo significa che anche quando un agente ha bisogno di usare solo uno strumento specifico, l’intera finestra di contesto viene popolata con descrizioni e metadati di tutti gli strumenti disponibili su tutti i server collegati. Questa è la prima grande fonte di spreco di token: gli agenti sono costretti a portarsi dietro informazioni su strumenti di cui non hanno bisogno, aumentando sia la latenza che i costi e potenzialmente aumentando i tassi di allucinazione.
La seconda grande fonte di consumo di token proviene dai risultati intermedi degli strumenti. Consideriamo uno scenario pratico: un agente deve recuperare una trascrizione da Google Drive per estrarre informazioni specifiche. Lo strumento MCP per il recupero dei documenti potrebbe restituire 50.000 token di contenuto, o nel caso di documenti più grandi, potrebbe persino superare i limiti della finestra di contesto. Tuttavia, all’agente potrebbe servire solo il primo paragrafo o una sezione specifica di quella trascrizione. Nonostante ciò, l’intero documento viene passato attraverso la finestra di contesto, consumando token inutilmente e potenzialmente superando i limiti di contesto disponibili. Questa inefficienza si moltiplica su più chiamate agli strumenti e, in flussi di lavoro complessi con decine di passaggi, lo spreco di token diventa enorme.
Oltre al consumo di token, esiste una questione architetturale più profonda: MCP riduce l’autonomia dell’agente. Ogni livello di astrazione aggiunto a un sistema di agenti limita ciò che l’agente può fare e quanto può risolvere i problemi in modo flessibile. Quando gli agenti sono costretti a operare entro i vincoli di definizioni di strumenti predefiniti e interfacce MCP fisse, perdono la capacità di adattarsi, trasformare i dati in modi nuovi o creare soluzioni personalizzate per problemi unici. Lo scopo fondamentale della costruzione di agenti AI è proprio ottenere l’esecuzione autonoma dei compiti, eppure il livello di astrazione di MCP lavora contro questo obiettivo limitando la flessibilità e le capacità decisionali dell’agente.
L’approccio alternativo che sta guadagnando terreno risponde a queste limitazioni sfruttando una capacità fondamentale dei moderni large language model: la generazione di codice. Invece di fare affidamento su definizioni di strumenti predefiniti e interfacce MCP fisse, questo approccio consente agli agenti di generare ed eseguire codice direttamente, chiamando API e strumenti secondo necessità tramite codice invece che tramite un protocollo standardizzato. Questo cambiamento rappresenta una revisione fondamentale di come gli agenti dovrebbero interagire con i sistemi esterni.
L’architettura di questo approccio all’esecuzione del codice è elegantemente semplice. Invece di connettersi a server MCP, il sistema mantiene una gerarchia strutturata di cartelle in cui ogni cartella rappresenta un server MCP e, all’interno di ciascuna cartella, ci sono sottocartelle per categorie specifiche di strumenti che contengono semplici file TypeScript che implementano strumenti individuali. Quando un agente deve usare uno strumento, non cerca una definizione predefinita nella finestra di contesto, ma genera codice che importa lo strumento necessario dalla cartella appropriata e lo chiama direttamente. Questo approccio cambia fondamentalmente il flusso delle informazioni nel sistema e il modo in cui gli agenti interagiscono con le capacità esterne.
I miglioramenti delle prestazioni di questo approccio sono notevoli. Passando solo lo strumento specifico che un agente deve usare nella sua finestra di contesto, invece di tutti gli strumenti disponibili da tutti i server collegati, il consumo di token per le definizioni degli strumenti cala drasticamente. Ancora più importante, gli agenti ora possono gestire i risultati intermedi in modo intelligente. Invece di passare un documento da 50.000 token attraverso la finestra di contesto, un agente può salvare quel documento nel file system e poi estrarre solo le informazioni specifiche di cui ha bisogno. In implementazioni reali, questo approccio ha dimostrato riduzioni del consumo di token fino al 98% rispetto alle implementazioni MCP tradizionali, migliorando contemporaneamente prestazioni e autonomia degli agenti.
Uno dei benefici più potenti dell’approccio di esecuzione del codice è ciò che viene chiamato “divulgazione progressiva”. Con MCP tradizionale, gli agenti sono limitati dalla dimensione della finestra di contesto: c’è un limite pratico a quanti strumenti possono essere collegati prima che la finestra di contesto diventi troppo affollata. Con l’esecuzione del codice, questa limitazione praticamente scompare. Un agente può teoricamente avere accesso a migliaia di server MCP e strumenti, ma carica solo quelli specifici di cui ha bisogno in un dato momento.
Questo è reso possibile da un meccanismo di ricerca che consente agli agenti di scoprire quali strumenti e server MCP sono disponibili. Quando un agente si trova di fronte a un compito che richiede uno strumento che non ha mai usato prima, può cercare tra gli strumenti disponibili per trovare quello giusto, quindi importarlo e usarlo. Questo crea un’architettura fondamentalmente più scalabile in cui il numero di strumenti disponibili non degrada le prestazioni dell’agente. Le organizzazioni possono costruire ecosistemi di strumenti completi senza preoccuparsi dei limiti della finestra di contesto, e gli agenti possono scoprire e usare nuovi strumenti secondo necessità senza richiedere ridistribuzione o riconfigurazione.
Le implicazioni pratiche sono notevoli. Una grande azienda potrebbe avere centinaia di API interne, database e servizi che desidera rendere accessibili ai propri agenti. Con MCP tradizionale, collegarli tutti creerebbe una finestra di contesto eccessivamente gonfia. Con la divulgazione progressiva tramite esecuzione del codice, gli agenti possono accedere a tutto questo ecosistema in modo efficiente, scoprendo e utilizzando strumenti secondo necessità. Questo consente capacità davvero complete per gli agenti, senza le penalizzazioni prestazionali che deriverebbero dalle implementazioni MCP tradizionali.
Le organizzazioni aziendali, in particolare quelle in settori regolamentati, hanno preoccupazioni significative riguardo la privacy e l’esposizione dei dati. Utilizzando MCP tradizionale con provider di modelli esterni come Anthropic o OpenAI, tutti i dati che passano attraverso l’agente—including informazioni aziendali sensibili, dati dei clienti e informazioni proprietarie—vengono trasmessi all’infrastruttura del provider del modello. Questo spesso non è accettabile per organizzazioni con rigorosi requisiti di governance dei dati o obblighi di conformità normativa.
L’approccio di esecuzione del codice fornisce una soluzione tramite ciò che viene chiamato “data harness”. Implementando l’esecuzione del codice in un ambiente controllato, le organizzazioni possono aggiungere un livello che anonimizza o redige automaticamente i dati sensibili prima che siano esposti ai provider di modelli esterni. Ad esempio, uno strumento che recupera dati dei clienti da un foglio di calcolo può essere modificato per anonimizzare automaticamente indirizzi email, numeri di telefono e altre informazioni identificabili. L’agente ha comunque accesso ai dati necessari per svolgere il suo compito, ma le informazioni sensibili sono protette da esposizione a terzi.
Questa capacità è particolarmente preziosa per le organizzazioni che gestiscono dati sanitari, informazioni finanziarie o altri tipi di dati regolamentati. Invece di scegliere tra capacità degli agenti e privacy dei dati, le organizzazioni possono avere entrambe. L’agente può accedere ai dati di cui ha bisogno per svolgere i suoi compiti, ma le informazioni sensibili sono automaticamente protette tramite il livello data harness. Questo approccio si è dimostrato particolarmente attraente per i clienti enterprise che vogliono sfruttare gli agenti AI ma non possono accettare le implicazioni in termini di privacy delle implementazioni MCP tradizionali.
Forse il beneficio più trasformativo dell’approccio di esecuzione del codice è la capacità degli agenti di creare, conservare ed evolvere le proprie competenze. Nelle implementazioni MCP tradizionali, il set di strumenti disponibili è fisso al momento del deployment. Un agente può usare gli strumenti che gli sono stati assegnati, ma non può crearne di nuovi o modificare quelli esistenti. Con l’esecuzione del codice, gli agenti possono generare nuove funzioni e salvarle nel file system, creando competenze persistenti riutilizzabili in compiti futuri.
Questa capacità è strettamente legata al concetto emergente di “competenze” nell’architettura degli agenti, recentemente introdotto dai principali enti di ricerca AI. Invece di pensare agli agenti come dotati di un set fisso di capacità, possiamo pensarli come dotati di un insieme di competenze che cresce ed evolve nel tempo. Quando un agente si trova di fronte a un compito che richiede una capacità che non possiede, può crearla, testarla e salvarla per usi futuri. Col tempo, gli agenti diventano sempre più capaci e specializzati per il loro dominio e i casi d’uso specifici.
Le implicazioni per lo sviluppo degli agenti sono profonde. Invece che gli sviluppatori debbano anticipare ogni possibile strumento di cui un agente potrebbe aver bisogno e costruirlo in anticipo, gli agenti possono costruire i propri strumenti secondo necessità. Questo crea un approccio più adattivo e orientato all’apprendimento dove le capacità emergono organicamente in base ai reali pattern di utilizzo e alle necessità. Un agente che opera in un dominio specifico può sviluppare un ricco set di competenze specializzate su misura per quel dominio, competenze che uno sviluppatore potrebbe non aver mai pensato di implementare manualmente.
FlowHunt ha riconosciuto i limiti delle implementazioni MCP tradizionali e ha costruito la propria infrastruttura agentistica intorno all’approccio dell’esecuzione del codice. Questa scelta architetturale riflette una profonda comprensione di ciò che rende gli agenti veramente autonomi ed efficaci. Implementando l’esecuzione del codice come meccanismo principale per l’interazione agente-strumento, FlowHunt consente ai suoi utenti di costruire agenti più efficienti, autonomi e convenienti rispetto a quelli basati su fondamenta MCP tradizionali.
La piattaforma FlowHunt fornisce l’infrastruttura necessaria per implementare l’esecuzione del codice in modo sicuro e affidabile. Questo include un ambiente sandbox sicuro in cui gli agenti possono generare ed eseguire codice in sicurezza, logging e monitoraggio completi per tracciare il comportamento degli agenti e meccanismi di protezione dei dati integrati per garantire che le informazioni sensibili siano gestite in modo appropriato. Invece di richiedere agli utenti di costruire questa infrastruttura da soli, FlowHunt la offre come servizio gestito, permettendo agli utenti di concentrarsi sulla creazione di agenti efficaci invece che sulla gestione dell’infrastruttura.
L’approccio di FlowHunt include anche capacità di divulgazione progressiva, permettendo agli utenti di collegare centinaia o migliaia di strumenti e API senza degrado delle prestazioni. La piattaforma gestisce la scoperta degli strumenti, la generazione e l’esecuzione del codice in modo ottimizzato sia per le prestazioni che per l’affidabilità. Gli utenti possono costruire ecosistemi di agenti completi che crescono ed evolvono nel tempo, con gli agenti che scoprono e utilizzano nuove capacità secondo necessità.
Sebbene l’approccio dell’esecuzione del codice offra vantaggi significativi, è importante riconoscerne i limiti e i compromessi. Il primo grande limite è l’affidabilità. Quando gli agenti devono generare codice ogni volta che devono chiamare uno strumento, esiste intrinsecamente una maggiore opportunità di errori. Un agente potrebbe generare codice sintatticamente errato, commettere errori logici nel chiamare uno strumento o fraintendere i parametri richiesti da una particolare API. Questo richiede una gestione degli errori robusta, meccanismi di retry e potenzialmente supervisione umana per operazioni critiche. MCP tradizionale, con le sue definizioni di strumenti predefinite e interfacce fisse, è intrinsecamente più affidabile perché offre meno possibilità di errore per l’agente.
Il secondo grande limite è l’onere infrastrutturale. Implementare l’esecuzione del codice in modo sicuro richiede la creazione di un ambiente sandbox sicuro in cui gli agenti possano eseguire codice senza compromettere la sicurezza del sistema o accedere a risorse non autorizzate. Questo sandbox deve essere isolato dal sistema principale, avere accessi controllati alle API esterne ed essere monitorato per problemi di sicurezza. Configurare questa infrastruttura richiede notevoli sforzi e competenze ingegneristiche. Le organizzazioni che considerano l’approccio dell’esecuzione del codice devono o costruire questa infrastruttura autonomamente o usare una piattaforma come FlowHunt che la offre come servizio gestito.
Ci sono anche considerazioni operative. L’esecuzione del codice richiede monitoraggio e logging più sofisticati per comprendere cosa stanno facendo gli agenti e per il debug in caso di problemi. MCP tradizionale, con le sue definizioni di strumenti fisse, è più semplice da monitorare e comprendere perché le possibili azioni sono più limitate. Con l’esecuzione del codice, gli agenti hanno maggiore libertà, il che significa più possibilità di comportamenti inattesi che devono essere indagati e compresi.
Nonostante i vantaggi dell’esecuzione del codice, MCP non sta diventando obsoleto. Esistono scenari specifici in cui MCP rimane la scelta più appropriata. Casi d’uso semplici e ben definiti con bassa complessità delle API sono buoni candidati per MCP. Ad esempio, scenari di assistenza clienti in cui un agente deve creare ticket di supporto, recuperare lo stato di un ticket o accedere a una knowledge base non richiedono la flessibilità dell’esecuzione del codice. Le API sono semplici, le trasformazioni dei dati minime e i vantaggi di affidabilità delle interfacce fisse MCP superano i benefici di flessibilità dell’esecuzione del codice.
MCP ha senso anche quando si costruiscono strumenti che saranno utilizzati da molti agenti e organizzazioni diversi. Se si crea uno strumento che si vuole condividere in tutto l’ecosistema, implementarlo come server MCP lo rende accessibile a una vasta gamma di utenti e piattaforme. La standardizzazione di MCP è preziosa per la distribuzione degli strumenti e la costruzione dell’ecosistema, anche se non è ottimale per le prestazioni del singolo agente.
Inoltre, per le organizzazioni che non hanno le competenze o le risorse infrastrutturali per implementare in sicurezza l’esecuzione del codice, MCP fornisce un percorso più semplice per lo sviluppo di agenti. Il compromesso è una minore autonomia e prestazioni, ma la semplicità e l’affidabilità potrebbero valere la pena per certe organizzazioni o casi d’uso.
Il passaggio da MCP all’esecuzione del codice riflette un principio architetturale più ampio: ogni livello di astrazione che aggiungi a un sistema di agenti ne riduce autonomia e flessibilità. Quando costringi gli agenti a lavorare tramite interfacce predefinite e definizioni di strumenti fisse, limiti ciò che possono fare. I moderni large language model sono diventati straordinariamente bravi a generare codice, il che significa che ha senso lasciarli lavorare direttamente con codice e API invece di costringerli a passare attraverso livelli intermedi di astrazione.
Questo principio si estende oltre MCP. Suggerisce che, man mano che gli agenti AI diventano più capaci, dovremmo pensare a come dare loro accesso più diretto ai sistemi e ai dati di cui hanno bisogno, invece di costruire sempre più livelli di astrazione. Ogni livello aggiunge complessità, aumenta il consumo di token e riduce la capacità dell’agente di adattarsi e risolvere problemi nuovi. Le architetture di agenti più efficaci saranno probabilmente quelle che minimizzano le astrazioni non necessarie e lasciano agli agenti la possibilità di lavorare il più direttamente possibile con i sistemi sottostanti con cui devono interagire.
Questo non significa eliminare tutte le astrazioni—un certo livello di struttura e di salvaguardie di sicurezza è necessario. Ma significa essere intenzionali su quali astrazioni aggiungere e perché. L’approccio dell’esecuzione del codice rappresenta un modo più diretto e meno astratto di costruire agenti, e i miglioramenti nelle prestazioni dimostrano che questo approccio vale la maggiore complessità infrastrutturale.
Per le organizzazioni che stanno valutando il passaggio da MCP all’esecuzione del codice, ci sono diverse considerazioni da tenere presenti. Primo, occorre stabilire un ambiente sandbox sicuro. Questo potrebbe essere un ambiente containerizzato, una macchina virtuale o un servizio specializzato progettato per l’esecuzione sicura del codice. Il sandbox deve essere isolato dai sistemi principali, avere accesso di rete controllato ed essere monitorato per problemi di sicurezza. In secondo luogo, è necessario implementare una gestione degli errori e una logica di retry complete. Poiché gli agenti generano codice, bisogna essere pronti a gestire errori di sintassi, errori logici e fallimenti API. Il sistema dovrebbe essere in grado di rilevare questi errori, fornire feedback significativi all’agente e consentire retry o approcci alternativi.
Terzo, è necessario stabilire convenzioni chiare su come gli strumenti sono organizzati e nominati. La struttura delle cartelle e le convenzioni di denominazione che si utilizzano avranno un impatto significativo su quanto facilmente gli agenti potranno scoprire e utilizzare gli strumenti. Strumenti ben organizzati e chiaramente denominati sono più facili da trovare e utilizzare correttamente per gli agenti. In quarto luogo, dovresti implementare meccanismi di protezione dei dati fin dall’inizio. Che si tratti di anonimizzazione, redazione o altre tecniche, è necessario avere una strategia chiara per proteggere i dati sensibili mentre fluiscono attraverso il sistema agentistico.
Infine, bisogna investire in monitoraggio e osservabilità. L’esecuzione del codice crea più complessità e più possibilità di comportamenti inattesi. Logging completo, monitoraggio e alerting ti aiuteranno a capire cosa stanno facendo i tuoi agenti e a identificare e risolvere rapidamente i problemi quando si presentano.
Il passaggio da MCP all’esecuzione del codice rappresenta un’evoluzione più ampia nel modo in cui pensiamo all’architettura degli agenti AI. Man mano che gli agenti diventano più capaci e più ampiamente distribuiti, stiamo imparando che le astrazioni costruite per sistemi meno avanzati stanno diventando vincoli invece che abilitatori. Il futuro dell’architettura agentistica probabilmente coinvolgerà interazioni ancora più dirette tra agenti e i sistemi di cui hanno bisogno, con meno livelli intermedi di astrazione.
Questa evoluzione sarà probabilmente accompagnata da miglioramenti nell’affidabilità e nella sicurezza degli agenti. Man mano che diamo agli agenti accesso più diretto ai sistemi, avremo bisogno di migliori meccanismi per garantire che usino tale accesso in modo responsabile. Questo potrebbe implicare sandboxing più sofisticato, migliori sistemi di monitoraggio e auditing, o nuovi approcci all’allineamento e al controllo degli agenti. L’obiettivo è massimizzare l’autonomia e l’efficacia dell’agente mantenendo appropriati livelli di sicurezza e protezione.
Probabilmente assisteremo anche a un’evoluzione continua nel modo in cui gli agenti scoprono e utilizzano gli strumenti. La divulgazione progressiva è un passo avanti, ma probabilmente emergeranno approcci ancora più sofisticati per la scoperta e la selezione degli strumenti man mano che il campo matura. Gli agenti potrebbero imparare a prevedere quali strumenti serviranno prima di averne bisogno o ottimizzare la selezione degli strumenti in base alle prestazioni e ai costi.
L’approccio dell’esecuzione del codice apre anche possibilità affinché gli agenti ottimizzino autonomamente le proprie prestazioni nel tempo. Un agente potrebbe generare codice per risolvere un problema, poi analizzare quel codice per identificare ottimizzazioni o miglioramenti. Con il tempo, gli agenti potrebbero sviluppare soluzioni sempre più sofisticate ed efficienti a problemi ricorrenti, imparando e migliorando con l’esperienza.
Conclusione
L’emergere dell’esecuzione del codice come alternativa a MCP rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo all’architettura degli agenti AI. Permettendo agli agenti di generare ed eseguire codice direttamente, invece di lavorare tramite definizioni di strumenti predefiniti e interfacce fisse, possiamo ridurre drasticamente il consumo di token, migliorare l’autonomia degli agenti e abilitare capacità più sofisticate. Sebbene MCP continuerà a svolgere un ruolo in scenari specifici e per la distribuzione degli strumenti, l’esecuzione del codice si sta dimostrando l’approccio superiore per costruire agenti AI autonomi e ad alte prestazioni. La riduzione del 98% nel consumo di token, unita a miglioramenti nelle prestazioni e nell’autonomia, dimostra che questo cambiamento architetturale non è solo teoricamente valido ma anche praticamente vantaggioso. Man mano che le organizzazioni costruiscono sistemi di agenti AI sempre più sofisticati, comprendere questa evoluzione architetturale e prendere decisioni informate su quale approccio adottare sarà cruciale per il successo. Il futuro degli agenti AI non sta nell’aggiungere altri livelli di astrazione, ma nel rimuovere quelli non necessari e dare agli agenti l’accesso diretto e la flessibilità di cui hanno bisogno per risolvere problemi complessi in modo autonomo ed efficiente.
MCP è uno standard aperto per collegare agenti AI a sistemi esterni e API. Fornisce un protocollo universale che consente agli sviluppatori di creare strumenti una sola volta e condividerli nell'ecosistema degli agenti AI, facilitando la collaborazione e l'integrazione.
MCP consuma un numero eccessivo di token per due motivi principali: innanzitutto, le definizioni degli strumenti di tutti i server MCP collegati vengono caricate nella finestra di contesto in anticipo, anche se serve solo uno strumento; in secondo luogo, i risultati intermedi degli strumenti (come le trascrizioni complete dei documenti) vengono passati attraverso la finestra di contesto anche quando è necessario solo una parte dei dati.
L'esecuzione del codice consente agli agenti di importare e chiamare solo gli strumenti specifici di cui hanno bisogno, invece di caricare tutte le definizioni degli strumenti in anticipo. Inoltre, gli agenti possono salvare i risultati intermedi come variabili o file e recuperare solo i dettagli necessari, riducendo fino al 98% la quantità di dati che passa attraverso la finestra di contesto.
I vantaggi principali includono un consumo di token ridotto (fino al 98% in meno), maggiore autonomia dell'agente, divulgazione progressiva degli strumenti, privacy migliorata tramite anonimizzazione dei dati, persistenza dello stato e la capacità per gli agenti di creare ed evolvere autonomamente le proprie competenze.
Sì, le principali limitazioni sono una minore affidabilità (gli agenti devono generare correttamente il codice ogni volta) e un aumento dell'onere infrastrutturale (è necessario un ambiente sandbox sicuro per l'esecuzione sicura del codice e delle interazioni API).
No, MCP sarà ancora utile per casi d'uso più semplici come l'assistenza clienti, dove la complessità delle API è bassa e sono necessarie minime trasformazioni dei dati. Tuttavia, per casi d'uso complessi che richiedono elevata autonomia ed efficienza, l'esecuzione del codice è l'approccio superiore.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
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