Model Context Protocol

Model Context Protocol di Data Masters entra nel dettaglio di uno standard ormai diffuso nel mondo degli agenti AI: come far comunicare un modello con gli strumenti che gli servono. Invece di scrivere un'integrazione su misura per ogni servizio, si usa un linguaggio comune, e il corso mostra come padroneggiarlo nei propri progetti.

Che cos'è il Model Context Protocol

MCP è lo standard aperto sviluppato da Anthropic per collegare gli agenti a strumenti e dati esterni. È stato adottato anche da OpenAI, Google e Microsoft, e serve a raggiungere servizi come Calendar, Gmail, Slack o Active Campaign senza dover conoscere i dettagli di ogni singola API.

Il percorso pratico

Si parte dalla costruzione di un server MCP da zero in Python con FastMCP, per poi collegarlo a Claude, ChatGPT e ad altri agenti. Il programma prosegue con l'uso del protocollo all'interno di LangChain e dell'OpenAI Agents SDK, e con l'integrazione in n8n per chi lavora su automazioni anche senza scrivere codice. C'è spazio anche per i server di terze parti, da integrare nei propri flussi senza reinventare tutto.

A chi è utile

Il taglio è tecnico e si rivolge a chi ha già confidenza con Python e con gli agenti AI, o almeno lavora in contesti di automazione. Serve a chi vuole capire come funziona il protocollo dietro le quinte e portare strumenti esterni dentro i propri sistemi. Chi non ha basi di programmazione farà fatica a seguirlo: per partire da temi più ampi c'è Generative AI – Data Masters, oppure i corsi di ChatGPT.