# Cos’è MCP? Far usare strumenti reali al tuo assistente AI

[Canonical HTML page](https://gradiently.design/it/guide/what-is-mcp)

Un assistente AI che sa solo parlare può dare soltanto consigli. Uno che sa usare i tuoi strumenti può fare davvero il lavoro. MCP è lo standard che collega le due cose.

## The short version

- MCP, il Model Context Protocol, è uno standard aperto che permette alle applicazioni AI di collegarsi a strumenti e dati esterni in modo coerente.
- Anthropic ha presentato MCP come standard aperto nel novembre 2024, e oggi lo supportano un numero crescente di app AI e strumenti per sviluppatori.
- In MCP, un’applicazione host come un assistente AI esegue dei client che si collegano a dei server, e ogni server offre strumenti, risorse e prompt.
- Con MCP, un assistente può fare lavoro reale in altri software, come cercare asset, creare design o aggiornare dati, invece di limitarsi a descrivere come farlo.
- Collega i server MCP con credenziali limitate e revocabili, concedi solo i permessi che servono al compito e controlla cosa fa l’assistente.

**Cos’è MCP?** MCP, il **Model Context Protocol**, è uno standard aperto che permette agli assistenti AI di usare strumenti e dati reali. Invece di far costruire a ogni app AI un’integrazione su misura per ogni servizio, un servizio offre un solo server MCP e qualsiasi assistente compatibile con MCP può collegarsi. Il risultato è un assistente che può agire, per esempio cercando nei tuoi file, creando un design o aggiornando un dato, invece di limitarsi a spiegarti come fare.

Anthropic ha presentato MCP come standard aperto nel novembre 2024, e da allora lo ha adottato un numero crescente di applicazioni AI e strumenti per sviluppatori. Il [sito ufficiale di MCP](https://modelcontextprotocol.io) lo descrive come un modo universale di collegare le applicazioni AI a sistemi esterni, e lo paragona a una porta USB-C per l’AI.

## Come funziona MCP: host, client e server

MCP ha tre ruoli. Direttamente, hai a che fare solo con il primo e il terzo.

| Ruolo | Che cos’è | Esempio |
| --- | --- | --- |
| Host | L’applicazione AI che usi | Un’app di assistente AI, o uno strumento AI per programmare |
| Client | Un connettore dentro l’host, uno per ogni server | Gestisce la conversazione con un servizio |
| Server | Un programma che espone le capacità di un servizio | Uno strumento di design, un archivio di file, un calendario, un database |

Un host può collegarsi a molti server contemporaneamente, ognuno attraverso il proprio client.

Ogni server può offrire tre tipi di cose. Gli **strumenti** sono azioni che l’assistente può compiere, come «crea un design». Le **risorse** sono dati che può leggere, come un file o un profilo del brand. I **prompt** sono istruzioni pronte che il server suggerisce per i lavori più comuni. I server possono girare sul tuo computer, comunicando tramite input e output standard, oppure sul web, comunicando via HTTP.

## Cosa succede quando un assistente usa uno strumento

Dietro una semplice richiesta, i passaggi sono sempre gli stessi. Conviene conoscerli, perché ognuno è un punto in cui mantieni il controllo.

1. **L’assistente scopre cosa è disponibile** Quando si collega, il client chiede a ogni server l’elenco dei suoi strumenti, con un nome, una descrizione e gli input che ciascuno accetta.
2. **Chiedi qualcosa** Per esempio: crea una storia che annuncia che il venerdì restiamo aperti fino a tardi.
3. **L’assistente sceglie uno strumento** Decide che uno strumento di design è adatto e compila gli input a partire dalla tua richiesta. Molte app chiedono il tuo permesso prima che uno strumento venga eseguito.
4. **Il server fa il lavoro** Chiama il servizio reale con le credenziali che gli hai dato, e solo con i permessi che quelle credenziali consentono.
5. **Arriva il risultato** Il server restituisce l’esito, come un link al nuovo design, e l’assistente ti dice cosa ha fatto.

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 7,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "design",
    "arguments": {
      "request": "A story announcing that we open late on Fridays",
      "size": "ig-story"
    }
  }
}
```

Ecco come appare una chiamata a uno strumento. I messaggi MCP usano JSON-RPC: un metodo, il nome di uno strumento e i suoi argomenti. Non devi mai scriverli tu; lo fa l’assistente.

## Cosa rende possibile MCP per il design

Gran parte del lavoro di design è una catena di piccoli passaggi tra diverse app. MCP permette a un assistente di portare avanti quella catena per te, dentro gli strumenti che già usi, mentre l’ultima parola resta tua.

### Assistente senza strumenti

- Suggerisce un titolo; tu lo copi nella tua app di design
- Descrive una palette; tu digiti i codici esadecimali
- Spiega come ridimensionare; tu lo fai cinque volte
- Non vede il tuo brand kit né i design passati

### Assistente con MCP

- Crea il design con il titolo già al suo posto
- Cerca asset reali e li applica
- Crea copie in ogni formato che chiedi
- Legge il profilo del tuo brand prima di iniziare

La qualità dipende comunque dallo strumento dall’altra parte. Un assistente collegato a uno strumento di design con un solido sistema di brand produce lavori coerenti con il brand; uno collegato a una tela vuota produce lavori generici. [Gli strumenti di design AI](https://gradiently.design/it/guide/ai-design-tools) spiega come valutarlo, e [le linee guida del brand per l’AI](https://gradiently.design/it/guide/brand-guidelines-for-ai) mostra come dare a un assistente regole che sappia seguire.

## Usare MCP in sicurezza

Collegare un assistente a un servizio reale significa che può cambiare cose reali. Tratta una connessione MCP come l’accesso dato a un nuovo collega capace: specifico, limitato e facile da revocare.

- **Usa chiavi con permessi limitati.** Crea una chiave che consenta solo ciò che serve al compito, come leggere i design ma non riservare nulla.
- **Una chiave per ogni posto.** Dai a ogni chiave il nome del luogo in cui la usi, così puoi revocarne una senza rompere le altre.
- **Tieni segrete le chiavi.** Conservale in un gestore di password o nelle impostazioni sicure del client, mai in file condivisi o screenshot.
- **Controlla prima di approvare.** Leggi cosa sta per fare uno strumento, soprattutto quando crea, modifica o spende qualcosa.
- **Diffida dei contenuti non affidabili.** Il testo che un assistente legge tramite uno strumento, come una pagina web o un documento, può contenere istruzioni. Tieni disattivati gli strumenti sensibili quando lavori con materiale di cui non ti fidi.
- **Revoca ciò che non usi.** Le chiavi vecchie sono un rischio senza alcun vantaggio.

| Permesso | Permette all’assistente di | Concedilo quando |
| --- | --- | --- |
| Leggere i design | Elencare e aprire i tuoi design | Deve vedere il lavoro passato o partire da lì |
| Creare e modificare design | Creare nuovi design e modificarli | Vuoi che produca lavoro per te |
| Cercare Mark | Cercare materie nel Mercato | Deve trovare uno stile per un brief |
| Generare brand | Creare proposte di brand da una descrizione | Stai configurando un nuovo brand |
| Riservare Mark | Riservare un Mark per il tuo spazio di lavoro | Solo se vuoi che agisca sulla proprietà |

I permessi di una chiave Gradiently, come esempio di privilegio minimo: la maggior parte dei compiti di design richiede solo i primi tre.

> **Collega solo server di cui ti fidi** Un server MCP esegue codice per conto tuo e vede ciò che l’assistente gli invia. Usa server pubblicati dal servizio stesso o da persone di cui ti fidi, e leggi quali permessi chiedono.

## Gradiently e MCP

Gradiently gestisce un server MCP ospitato all’indirizzo `https://gradiently.design/api/mcp`. Crea una chiave in Impostazioni, alla voce API e agenti, scegli cosa può fare (come leggere design, creare e modificare design, cercare Mark o generare brand) e aggiungila al tuo client MCP. La chiave viene mostrata una sola volta e può essere revocata in qualsiasi momento. Il tuo assistente può allora cercare Mark, leggere il tuo spazio di lavoro, generare opzioni di brand e creare design che si aprono nello Studio perché tu li completi.

```json
{
  "mcpServers": {
    "gradiently": {
      "url": "https://gradiently.design/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY" }
    }
  }
}
```

La forma di una voce MCP remota nei client che usano una configurazione JSON. Metti la tua chiave al posto di YOUR_KEY e tieni il file privato.

Per vedere come appare nella pratica, leggi [progettare con Claude](https://gradiently.design/it/guide/design-with-claude). Per la configurazione passo per passo nei diversi client, vedi [collegare un assistente AI](https://gradiently.design/it/guide/connect-ai-assistant) e la [documentazione per sviluppatori](https://gradiently.design/it/developers/mcp).

## FAQ

### Cos’è MCP nell’AI?

MCP, il Model Context Protocol, è uno standard aperto per collegare le applicazioni AI a strumenti e dati esterni, così un assistente può compiere azioni in altri software invece di limitarsi a dare consigli.

### Chi ha creato MCP?

Anthropic ha presentato il Model Context Protocol come standard aperto nel novembre 2024. È sviluppato in modo aperto, e oggi molte app AI e strumenti per sviluppatori lo supportano.

### Che cos’è un server MCP?

Un programma che espone le capacità di un servizio agli assistenti AI, come strumenti da chiamare, risorse da leggere e prompt da usare. Può girare sul tuo computer o sul web.

### MCP è sicuro da usare?

È sicuro quanto i permessi che concedi. Collega solo server di cui ti fidi, usa chiavi limitate e revocabili, controlla le azioni prima di approvarle e rimuovi le chiavi che non usi più.

### Devo saper programmare per usare MCP?

Di solito no. Molte app AI ti permettono di aggiungere un server MCP con un URL e una chiave, e l’assistente gestisce da solo le chiamate agli strumenti.