Scopri perché i migliori ingegneri stanno abbandonando i server MCP ed esplora tre alternative comprovate—approcci basati su CLI, strumenti basati su script ed esecuzione di codice—che riducono il consumo di token fino al 98% migliorando al contempo autonomia e prestazioni degli agenti.
Il panorama dello sviluppo degli agenti AI sta subendo una trasformazione fondamentale. Ciò che un tempo era considerato lo standard d’oro per collegare agenti AI a strumenti esterni—il Model Context Protocol (MCP)—viene sempre più abbandonato dai migliori ingegneri e dalle aziende leader a favore di alternative più efficienti. Il problema non è il concetto di MCP; è la realtà pratica della distribuzione su larga scala. Quando un server MCP consuma 10.000 token solo per inizializzarsi, occupando il 5% dell’intera finestra di contesto dell’agente prima ancora di iniziare a lavorare, qualcosa deve cambiare. Questo articolo esplora perché gli ingegneri stanno abbandonando i server MCP e presenta tre alternative comprovate adottate da leader di settore come Anthropic e dai migliori ingegneri che costruiscono sistemi AI in produzione. Questi approcci mantengono la flessibilità e la potenza dell’automazione agentica riducendo drasticamente il consumo di token e migliorando l’autonomia dell’agente.
Il Model Context Protocol rappresenta uno dei più significativi sforzi di standardizzazione nello sviluppo di agenti AI. Alla base, MCP è uno standard aperto pensato per creare un ponte universale tra agenti AI e sistemi esterni, API e fonti di dati. Il concetto fondamentale è elegante e potente: invece che ogni sviluppatore crei integrazioni personalizzate tra i propri agenti e strumenti esterni, MCP offre un protocollo standardizzato che consente di implementare le integrazioni una sola volta e poi condividerle nell’intero ecosistema. Questa standardizzazione è stata trasformativa per la comunità AI, abilitando una collaborazione senza precedenti e la condivisione di strumenti tra sviluppatori di tutto il mondo.
Dal punto di vista tecnico, MCP funziona come una specifica API ottimizzata specificamente per il consumo da parte di agenti AI e non di sviluppatori umani. Mentre le API tradizionali privilegiano l’esperienza dello sviluppatore e la leggibilità umana, gli MCP sono progettati per essere consumati da large language model e agenti autonomi. Il protocollo definisce come gli agenti debbano richiedere informazioni, come debbano essere descritti gli strumenti e come debbano essere formattati i risultati per una comprensione ottimale. Quando Anthropic e altri attori principali si sono standardizzati su MCP, si è creato un ecosistema unificato in cui gli sviluppatori possono costruire strumenti una volta e farli funzionare senza problemi su più piattaforme e implementazioni agentiche. Questo salto di qualità nella standardizzazione ha portato alla rapida proliferazione dei server MCP nel settore, con sviluppatori che creano server specializzati per tutto, dall’accesso ai database all’integrazione di API di terze parti.
Sulla carta, la proposta di valore di MCP è davvero 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 dover realizzare un’integrazione personalizzata per ciascuno. Questa standardizzazione ha portato alla creazione di centinaia di server MCP, ognuno dei quali fornisce accesso a diverse funzionalità e servizi. L’idea era che, con l’aumentare dei server MCP disponibili, gli agenti diventassero sempre più capaci e autonomi, in grado di gestire compiti complessi attingendo a un ricco ecosistema di strumenti predefiniti. In molti casi d’uso, questa promessa è stata mantenuta—MCP ha davvero facilitato la costruzione di agenti con capacità eterogenee.
Tuttavia, man mano che gli agenti AI diventano più sofisticati e vengono distribuiti su larga scala, è emerso un problema critico che non era stato pienamente considerato al momento della progettazione di MCP: il consumo eccessivo di token. Questo problema impatta direttamente sia il costo sia le prestazioni degli agenti AI, e diventa sempre più grave con la crescita delle implementazioni. Capire perché ciò accade richiede di analizzare come vengono generalmente 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 in quel server. Un server MCP tipico contiene tra i 20 e i 30 strumenti diversi, ciascuno corredato da descrizioni dettagliate, specifiche dei parametri, esempi d’uso e metadati. Nelle implementazioni reali, le organizzazioni raramente collegano a un agente un solo server MCP. Al contrario, integrano tipicamente cinque, sei o più server MCP per offrire agli agenti accesso a funzionalità diversificate. Questo significa che anche quando un agente deve usare solo uno strumento specifico, l’intera finestra di contesto viene riempita con descrizioni e metadati di tutti gli strumenti disponibili su tutti i server connessi.
La prima grande fonte di spreco di token è questo consumo forzato di informazioni irrilevanti sugli strumenti. Gli agenti sono obbligati a portare con sé dettagli su strumenti che non gli servono, aumentando sia la latenza sia i costi e potenzialmente anche il rischio di allucinazioni. Consideriamo uno scenario pratico: un’organizzazione collega sei server MCP al suo agente, ciascuno con 25 strumenti. Sono 150 definizioni di strumenti, descrizioni e metadati che devono essere caricati nella finestra di contesto ad ogni inizializzazione dell’agente. Anche se l’agente ne usa solo due, tutti i 150 occupano spazio prezioso.
La seconda grande fonte di consumo di token deriva dai risultati intermedi degli strumenti. Immagina che un agente debba recuperare una trascrizione da Google Drive per estrarre informazioni specifiche. Lo strumento MCP per il recupero documenti potrebbe restituire 50.000 token di contenuto, o nel caso di documenti più grandi, potrebbe addirittura superare i limiti della finestra di contesto. Tuttavia, l’agente potrebbe aver bisogno solo del primo paragrafo o di una sezione specifica. Nonostante ciò, l’intero documento viene passato nella finestra di contesto, consumando token inutilmente e rischiando di superare i limiti disponibili. Questa inefficienza si amplifica su più chiamate di strumenti, e nei workflow agentici complessi con decine di passaggi, lo spreco di token può diventare enorme—arrivando a consumare il 20%, il 30% o anche più dell’intera finestra di contesto dell’agente.
Oltre al consumo di token, c’è un problema architetturale più profondo: MCP riduce l’autonomia dell’agente. Ogni strato di astrazione aggiunto a un sistema di agenti limita ciò che l’agente può fare e quanto può essere flessibile nella risoluzione dei problemi. Quando gli agenti devono lavorare nei limiti di definizioni di strumenti predefinite e interfacce MCP rigide, perdono la capacità di adattarsi, trasformare i dati in modi innovativi o creare soluzioni personalizzate a problemi unici. Lo scopo fondamentale degli agenti AI è eseguire compiti in modo autonomo, ma lo strato di astrazione MCP lavora in realtà contro questo obiettivo, limitando flessibilità e capacità decisionale.
I migliori ingegneri e le aziende leader hanno identificato tre alternative comprovate ai server MCP tradizionali che risolvono queste limitazioni mantenendo la flessibilità e la potenza dell’automazione agentica. Questi approcci scambiano un po’ di complessità iniziale a favore di un controllo, efficienza e autonomia dell’agente nettamente superiori. Il tema comune tra tutti e tre è lo stesso: utilizzare codice grezzo come strumento invece di affidarsi ad astrazioni di protocollo standardizzate.
La prima alternativa sfrutta le interfacce a riga di comando (CLI) per insegnare agli agenti come interagire con strumenti esterni. Invece di collegarsi a un server MCP, questo approccio usa un prompt specifico che insegna all’agente come usare una CLI—un insieme di funzioni che l’agente può poi richiamare per accedere a ciò che deve manipolare. Il bello di questo approccio è la sua semplicità ed efficacia.
Come Funziona l’Approccio CLI-First
L’implementazione è diretta: invece di caricare la definizione completa di un server MCP, si crea un prompt conciso che insegna all’agente come usare strumenti CLI specifici. Questo prompt include in genere un file README che spiega gli strumenti disponibili e una specifica CLI che mostra come utilizzarli. L’agente legge questi due file, comprende gli strumenti, le loro impostazioni e i workflow comuni. Un prompt ben progettato per questo approccio consiste tipicamente in sole 25 righe di codice—notevolmente conciso rispetto alla pesantezza delle implementazioni MCP tradizionali.
Il principio chiave qui è il caricamento selettivo del contesto. Invece di dire “ecco un sacco di strumenti, tutte le descrizioni, tutto il contesto che dovrai consumare ogni volta che avvii l’agente”, dici “ecco il readme, ecco la CLI, questo è quello che devi fare, e non leggere altri file Python”. Questo offre pieno controllo su ciò che l’agente può e non può fare. Non fornisci solo strumenti; limiti esplicitamente ciò a cui l’agente può accedere e come può farlo.
Benefici Pratici e Miglioramenti di Prestazione
Implementando l’approccio CLI-first, i benefici in termini di prestazioni sono immediati. Passando solo lo strumento specifico necessario all’agente nella finestra di contesto, invece di tutti quelli disponibili su tutti i server collegati, il consumo di token per le definizioni degli strumenti crolla. Nelle implementazioni reali, le organizzazioni riportano un risparmio di circa il 4-5% della finestra di contesto semplicemente passando da MCP ad approcci basati su CLI. Anche se sembra poco, è solo l’overhead delle definizioni—i risparmi effettivi aumentano quando si considerano i risultati intermedi gestiti in modo più intelligente.
Con l’approccio CLI, gli agenti possono ora gestire i risultati intermedi in modo intelligente. Invece di passare un documento da 50.000 token attraverso la finestra di contesto, l’agente può salvarlo sul file system ed estrarre solo le informazioni davvero necessarie. L’agente può richiamare comandi CLI per processare i dati, filtrare i risultati e trasformare le informazioni senza consumare enormi quantità di contesto. Qui emergono i veri guadagni di efficienza.
Considerazioni sull’Implementazione
L’approccio CLI-first richiede più lavoro ingegneristico iniziale rispetto al semplice collegamento di un server MCP. Occorre investire tempo nell’ingegnerizzazione del prompt—curando attentamente le istruzioni che insegnano all’agente come usare gli strumenti CLI. Tuttavia, questo investimento iniziale ripaga in termini di maggiore controllo, efficienza e prevedibilità del comportamento. Non ti affidi a un protocollo standard che potrebbe non adattarsi perfettamente al tuo caso d’uso; costruisci un’interfaccia personalizzata ottimizzata sulle tue esigenze.
La seconda alternativa è simile al metodo CLI ma incorpora un principio più sofisticato chiamato progressive disclosure. Questo concetto, enfatizzato da Anthropic nel loro blog di ingegneria, rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui gli agenti dovrebbero interagire con gli strumenti. Invece di caricare tutti gli strumenti disponibili all’avvio, la progressive disclosure consente agli agenti di scoprire e caricare gli strumenti on-demand, solo quando servono.
Comprendere la Progressive Disclosure
La progressive disclosure è il principio di design che rende flessibile e scalabile l’accesso degli agenti agli strumenti. Pensala come un manuale ben organizzato che parte dalle basi e rivela informazioni più avanzate solo quando servono. Con MCP tradizionale, gli agenti sono limitati dalla dimensione della finestra di contesto—c’è un limite pratico a quanti strumenti si possono collegare prima che la finestra diventi troppo affollata. Con la progressive disclosure tramite script, questa limitazione scompare.
Un agente può teoricamente avere accesso a migliaia di server MCP e strumenti, ma carica solo quelli utili al momento. Questo è abilitato da un meccanismo di ricerca che permette agli agenti di scoprire quali strumenti e server MCP sono disponibili. Quando un agente affronta un compito che richiede uno strumento mai usato, può cercarlo tra quelli disponibili, importarlo e usarlo. Così si crea un’architettura molto più scalabile dove il numero di strumenti disponibili non degrada le prestazioni.
Implementazione Pratica
Nell’approccio basato su script si mantiene una gerarchia di cartelle strutturata: ogni cartella rappresenta un server MCP, e all’interno ci sono sottocartelle per categorie di strumenti, che contengono semplici file TypeScript che implementano i singoli strumenti. Quando un agente deve usare uno strumento, non ricerca una definizione predefinita nella finestra di contesto, ma genera codice che importa lo strumento necessario dalla cartella e lo richiama direttamente. Questo cambia radicalmente come fluisce l’informazione e come gli agenti interagiscono con le capacità esterne.
Le implicazioni pratiche sono notevoli. Una grande azienda può avere centinaia di API interne, database e servizi che vuole rendere accessibili agli agenti. Con MCP tradizionale, collegare tutto ciò creerebbe una finestra di contesto ingestibile. Con la progressive disclosure tramite script, gli agenti possono accedere a questo intero ecosistema in modo efficiente, scoprendo e usando strumenti al bisogno. Questo consente capacità agentiche veramente complete senza le penalità di prestazioni tipiche delle implementazioni MCP.
Vantaggi Reali
I benefici della progressive disclosure sono sostanziali. Puoi importare le definizioni degli strumenti quando servono, attivando specifici set solo quando l’agente li richiede. È molto più dinamico dei server MCP, che caricano tutto all’avvio. Le organizzazioni che adottano questo approccio riferiscono di poter collegare centinaia di strumenti senza sperimentare il gonfiore della finestra di contesto tipico di MCP. L’agente può scoprire strumenti tramite ricerca, comprenderne le capacità e usarli—tutto senza consumare grandi quantità di spazio di contesto.
La terza e più potente alternativa è l’approccio di esecuzione di codice, che rappresenta una riprogettazione fondamentale di come gli agenti dovrebbero interagire con i sistemi esterni. Invece di affidarsi a definizioni di strumenti predefinite e interfacce MCP fisse, questo approccio permette agli agenti di generare ed eseguire codice direttamente, richiamando API e strumenti tramite codice anziché tramite un protocollo standardizzato.
L’Architettura dell’Esecuzione di Codice
L’architettura per l’esecuzione di codice è elegantemente semplice. Invece di collegarsi ai server MCP, il sistema mantiene una struttura a cartelle in cui ciascuna rappresenta un server MCP, e all’interno ci sono sottocartelle per categorie di strumenti, con file TypeScript che implementano i singoli strumenti. Quando un agente deve usare uno strumento, invece di cercare una definizione predefinita nella finestra di contesto, genera codice che importa lo strumento dalla cartella appropriata e lo richiama direttamente.
Questo cambia radicalmente il flusso informativo: invece di ricevere una descrizione testuale di cosa fa uno strumento e provarlo, l’agente può esaminare direttamente il codice, capirne il funzionamento ed eseguirlo con i parametri corretti. È più diretto, più flessibile e, in definitiva, più potente di qualsiasi livello di astrazione.
Miglioramenti di Prestazione Drammatici
I miglioramenti in termini di prestazioni con l’esecuzione di codice sono notevoli. Passando solo lo strumento davvero necessario nella finestra di contesto, invece di tutti quelli disponibili, il consumo di token per le definizioni scende drasticamente. Ancora più importante, gli agenti possono ora gestire i risultati intermedi in modo intelligente: invece di passare un documento da 50.000 token nella finestra di contesto, l’agente può salvarlo su disco ed estrarre solo le informazioni rilevanti.
Nelle implementazioni reali, questo approccio ha dimostrato riduzioni del consumo di token fino al 98% rispetto alle implementazioni MCP tradizionali, migliorando al contempo prestazioni e autonomia degli agenti. Non si tratta di un miglioramento marginale: è un salto di efficienza. Un agente che prima consumava 10.000 token solo per inizializzarsi con server MCP ora può consumarne appena 200 con l’esecuzione di codice, liberando spazio per la vera esecuzione dei compiti e il ragionamento.
Maggiore Autonomia degli Agenti
Oltre al risparmio di token, l’esecuzione di codice potenzia enormemente l’autonomia: gli agenti non sono più vincolati a definizioni e interfacce fisse, possono esaminare il codice degli strumenti, capirne appieno le possibilità, prendere decisioni più intelligenti. Se uno strumento non fa esattamente ciò che serve, l’agente può modificarne l’approccio o combinarne diversi in modo creativo. Questa flessibilità è impossibile con MCP tradizionale, dove l’agente è limitato alle sole definizioni fornite.
FlowHunt riconosce che il futuro dello sviluppo agentico risiede in approcci più efficienti e flessibili per l’integrazione degli strumenti. Invece di costringere gli utenti nei limiti dei server MCP tradizionali, FlowHunt offre componenti e flussi di lavoro che permettono di implementare approcci basati su CLI, script ed esecuzione di codice per i tuoi agenti AI. La piattaforma consente di gestire le definizioni degli strumenti, controllare l’uso della finestra di contesto e ottimizzare le prestazioni su diversi pattern architetturali.
Con FlowHunt puoi creare agenti che mantengono la flessibilità e la potenza dell’autonomia nell’esecuzione dei compiti, riducendo drasticamente il consumo di token e migliorando le prestazioni. Che tu voglia implementare un approccio CLI-first per casi specifici, sfruttare la progressive disclosure per un accesso ampio agli strumenti, o costruire sistemi di esecuzione di codice, FlowHunt offre l’infrastruttura e i componenti necessari per il successo.
Un vantaggio critico spesso sottovalutato di questi approcci alternativi è la possibilità di implementare misure di privacy e protezione dei dati. Le organizzazioni enterprise, soprattutto nei settori regolamentati, hanno forti preoccupazioni per la privacy e l’esposizione dei dati. Usando MCP tradizionale con provider di modelli esterni come Anthropic o OpenAI, tutti i dati che transitano nell’agente—including informazioni sensibili di business, dati clienti, informazioni proprietarie—vengono trasmessi all’infrastruttura del provider del modello. Questo è spesso inaccettabile per organizzazioni con esigenze stringenti in materia di governance o compliance.
L’approccio di esecuzione di codice offre una soluzione tramite quello che viene chiamato “data harness”. Implementando l’esecuzione di codice in un ambiente controllato, si può aggiungere un livello che anonimizza o oscura automaticamente i dati sensibili prima che questi vengano esposti a provider esterni. Ad esempio, uno strumento che recupera dati clienti da un foglio di calcolo può essere modificato per anonimizzare automaticamente email, numeri di telefono e altre informazioni identificative. L’agente accede ai dati necessari per il compito, ma le informazioni sensibili sono protette da esposizione a terzi.
Questa capacità è particolarmente preziosa per organizzazioni in ambito sanitario, finanziario, legale e altri settori regolamentati, dove la privacy è fondamentale. Puoi continuare a beneficiare dei modelli AI avanzati dei provider esterni garantendo che i dati sensibili non escano mai dalla tua infrastruttura, o siano sempre anonimizzati prima della trasmissione.
Capire quando usare ciascun approccio è fondamentale per prendere decisioni architetturali corrette per il tuo caso d’uso:
| Approccio | Ideale per | Risparmio Token | Complessità | Autonomia |
|---|---|---|---|---|
| MCP Tradizionale | Integrazioni semplici, prototipazione rapida | Base (0%) | Bassa | Limitata |
| CLI-First | Set di strumenti specifici, accesso controllato | 4-5% | Media | Moderata |
| Basato su Script (Progressive Disclosure) | Ecosistemi di strumenti estesi, scoperta dinamica | 10-15% | Medio-Alta | Alta |
| Esecuzione di Codice | Massima efficienza, deployment enterprise | Fino al 98% | Alta | Massima |
MCP Tradizionale resta utile per prototipazione rapida e integrazioni semplici in cui colleghi uno o due server MCP. La standardizzazione e facilità di configurazione lo rendono interessante per partire velocemente.
Approcci CLI-First sono ideali se hai un set specifico di strumenti da usare e vuoi controllo esplicito su cosa l’agente può o non può fare. Perfetto per casi d’uso in cui vuoi limitare il comportamento per sicurezza o compliance.
Approcci basati su script con progressive disclosure brillano quando hai un ampio ecosistema di strumenti e vuoi che gli agenti li scoprano e usino dinamicamente senza gonfiare la finestra di contesto. Ideale per grandi aziende con centinaia di API e servizi interni.
Esecuzione di codice è la scelta giusta quando desideri massima efficienza, autonomia e sei disposto a investire nell’ingegnerizzazione iniziale. È la via scelta dai leader per deployment produttivi dove prestazioni e costi contano.
Il passaggio dai server MCP non è solo una questione di risparmio token—è un ripensamento completo di come gli agenti AI dovrebbero funzionare. Riducendo il consumo di token del 98%, non solo risparmi sui costi delle API (anche se questo è importante). Permetti agli agenti di:
Non sono miglioramenti marginali—sono cambiamenti fondamentali in ciò che è possibile fare con gli agenti AI. Un agente che prima poteva gestire solo compiti semplici e brevi ora può affrontare workflow complessi e multi-step che richiedono ragionamento sostenuto e gestione del contesto.
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L’abbandono dei server MCP rappresenta una maturazione dello sviluppo agentico. Quando le organizzazioni distribuiscono agenti su larga scala e si scontrano con i limiti reali di consumo di token e finestra di contesto, scoprono che i benefici della standardizzazione MCP non compensano i costi in termini di efficienza. Il futuro dell’architettura agente è nei metodi che privilegiano efficienza, autonomia e controllo—che trattano gli agenti come cittadini di prima classe capaci di ragionamenti sofisticati, non come strumenti vincolati da interfacce predefinite.
Questo non significa che MCP sia morto o inutile. Per certi casi d’uso—soprattutto prototipazione rapida e integrazioni semplici—MCP resta valido. Tuttavia, per deployment in produzione, sistemi enterprise e ogni scenario dove contano efficienza e autonomia, le alternative stanno dimostrando di essere superiori. Gli ingegneri e le aziende leader nello sviluppo agentico hanno già fatto la loro scelta, e stanno vedendo miglioramenti notevoli in prestazioni, costi e capacità.
La domanda non è se dovresti abbandonare del tutto MCP—ma se dovresti valutare queste alternative per i tuoi casi d’uso e prendere decisioni architetturali informate sulle tue reali esigenze, invece di adottare la via standardizzata per default. Per molte organizzazioni, questa valutazione porterà a miglioramenti significativi nelle prestazioni e nell’efficienza degli agenti.
Il passaggio dai server MCP da parte dei migliori ingegneri e delle aziende leader rappresenta un’evoluzione fondamentale nell’architettura degli agenti AI. MCP ha risolto il problema della standardizzazione, ma ha introdotto nuove sfide legate al consumo di token, al gonfiore della finestra di contesto e alla ridotta autonomia agentica. Le tre alternative comprovate—approcci CLI-first, metodi basati su script con progressive disclosure ed esecuzione di codice—risolvono questi limiti mantenendo la flessibilità e la potenza dell’automazione agentica. Adottando questi approcci, le organizzazioni possono ridurre il consumo di token fino al 98%, permettere agli agenti di funzionare per ore invece che minuti e mantenere controllo su comportamento e privacy dei dati. Il futuro dello sviluppo agentico appartiene a chi privilegia efficienza, autonomia e controllo—e quel futuro è già qui per chi è pronto a superare MCP.
Le organizzazioni che adottano approcci di esecuzione di codice hanno riportato riduzioni del consumo di token fino al 98% rispetto alle implementazioni MCP tradizionali. Il risparmio esatto dipende dal tuo caso d'uso specifico, dal numero di strumenti collegati e da quanto spesso gli agenti devono accedere a diversi strumenti.
La progressive disclosure è un principio di design in cui gli agenti caricano solo gli strumenti specifici di cui hanno bisogno in un dato momento, invece di caricare tutti quelli disponibili all'avvio. Ciò consente agli agenti di accedere teoricamente a migliaia di strumenti senza perdere in prestazioni o consumare eccessivo spazio nella finestra di contesto.
Sì, gli approcci di esecuzione di codice funzionano anche con provider di modelli esterni. Tuttavia, per le organizzazioni con requisiti di privacy stringenti, è possibile implementare un livello di controllo dati che anonimizza o oscura automaticamente le informazioni sensibili prima che vengano esposte a provider esterni.
Gli approcci di esecuzione di codice richiedono un maggiore sforzo ingegneristico iniziale per l'ingegnerizzazione dei prompt e la configurazione degli strumenti, ma offrono un controllo significativamente migliore sul comportamento degli agenti e sull'accesso agli strumenti. La complessità è gestibile e i benefici in termini di prestazioni giustificano normalmente l'investimento iniziale.
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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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