Agente AI vs MCP? Quando usare ciascuno (& Quando ne servono entrambi)

Un agente AI è un software che decide autonomamente le proprie azioni e le chiamate agli strumenti per raggiungere un obiettivo specifico, e il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che definisce come le applicazioni AI si connettono a strumenti e dati esterni. Quindi MCP consente agli agenti AI di interagire con le app e interrogare i database per completare le attività.

L'articolo spiega cosa sono gli agenti e gli MCP, in cosa differiscono e come funzionano. Imparerai anche quando usare ciascuno e quando usare insieme agenti e MCP.

In cosa un agente AI è diverso da un MCP? Differenze chiave.

Un agente AI è l'attore indipendente che decide cosa fare per risolvere un problema, e un MCP è la connessione che gli strumenti AI usano per accedere ai dati ed eseguire attività con altre app.

Cos'è un agente AI e come funziona?

Un agente AI è un sistema software che sceglie in modo indipendente il miglior corso d'azione per completare un'attività.

Ad esempio, quando viene usato per la ricerca, l'agente AI analizza la domanda di ricerca, la suddivide in sotto-domande, ne delega ciascuna a un sub-agente che cerca informazioni pertinenti tra diverse fonti e poi "riporta" i risultati.

L'agente principale analizza i risultati, adatta la strategia di ricerca, invia altri agenti a colmare le lacune e raccoglie l'output in un report. Con il tempo, impara anche come svolgere i sotto-compiti nel modo più efficiente.

L'agente AI si basa su tre componenti:

• Nucleo di ragionamento: Il LLM che interpreta gli input, pianifica e decide cosa fare
• Integrazioni con strumenti: Connessioni a sistemi esterni. Ad esempio, database o API che gli consentono di accedere alle informazioni ed eseguire azioni.
• Memoria: Contesto di sessione a breve termine e conoscenza memorizzata a lungo termine usati trasversalmente tra le sezioni

Gli agenti operano entro guardrail prestabiliti (ad esempio, non usare fonti più vecchie di 3 anni o raccolte di statistiche secondarie), ma decidono come completare il compito.

Questa autonomia nel scegliere come raggiungere un obiettivo distingue gli agenti AI dai workflow AI. Questi ultimi seguono un percorso predefinito e deterministico, perfetto per attività strutturate e ripetitive che non richiedono ragionamento e processo decisionale.

Cos'è un MCP e come funziona?

MCP sta per Model Context Protocol, ed è un modo sicuro e standardizzato per consentire ad applicazioni AI come Perplexity di connettersi a strumenti e origini dati esterni.

Per esempio, il mio assistente AI personale usa MCP per connettersi a Notion, dove archivio tutte le informazioni sui progetti dei clienti, al mio Google Calendar e a Clockify, che uso per il tracciamento del tempo.

Grazie a questo, sa quale lavoro devo svolgere in un determinato mese e quanto tempo hanno richiesto in passato attività simili, così può riservare abbastanza tempo nel mio calendario e valutare la mia disponibilità per ulteriore lavoro.

MCP è un protocollo condiviso, quindi qualsiasi strumento AI può accedere a qualsiasi app purché entrambi supportino MCP, senza che uno sviluppatore debba programmare una connessione su misura, come avviene con una REST API.

A livello tecnico, MCP è composto da tre elementi:

• MCP Host: L'applicazione AI che coordina e gestisce i client (ad es., Perplexity)
• MCP Client: Un "broker" all'interno dell'host che supporta una connessione al server MCP e trasmette informazioni all'host MCP
• MCP Server: La facciata di una risorsa come un database o un'app SaaS che fornisce al client MCP accesso alle sue capacità (Notion, Google Calendar, Clockify, ecc.).

Quando usare un agente, MCP o entrambi. E quando nessuno dei due.

La scelta tra un agente AI e un MCP si riduce a una sola domanda: hai bisogno di aiuto per completare un'attività complessa o vuoi connettere uno strumento AI a risorse esterne?

Tuttavia, non tutte le attività richiedono IA agentica, e quelle che lo richiedono spesso necessitano anche di un MCP.

Ecco una ripartizione più sfumata di quando usare ciascuno, quando usarli insieme e quando usare altre opzioni:

• Usa un agente AI per completare attività complesse in cui non puoi prevedere i passaggi esatti e ogni passaggio richiede giudizio e processo decisionale.
• Usa un workflow con chiamate dirette agli strumenti per completare attività di routine con passaggi fissi.
• Come sviluppatore, usa MCP quando vuoi che la tua app sia compatibile con gli strumenti AI esistenti e futuri.
• Come utente finale, usa MCP per aumentare le capacità del tuo assistente AI collegandolo ad altre app e risorse.
• Usa insieme agenti AI e MCP quando vuoi risolvere attività complesse e uniche che richiedono autonomia e accesso a strumenti e origini dati di terze parti.

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Come lavorano insieme gli agenti AI e MCP?

L'agente AI decide cosa fare, e MCP trasporta ogni richiesta alle app coinvolte.

Immagina di essere il proprietario di un piccolo negozio online e di voler scoprire perché le vendite sono calate il mese scorso, quindi chiedi al tuo assistente AI di indagare. L'assistente AI attiva un agente che usa MCP per ottenere le informazioni necessarie:

1. Agente: L'assistente decide di confrontare le vendite del mese scorso con quelle del mese precedente.
2. MCP: Chiede alla piattaforma ecommerce le vendite per prodotto di entrambi i mesi.
3. Agente: Vede che un prodotto rappresenta la maggior parte del calo, quindi decide di controllare le scorte e gli annunci di quel prodotto.
4. MCP: Chiede alla piattaforma del negozio i livelli di scorte del prodotto e alla piattaforma pubblicitaria le prestazioni dei suoi annunci.
5. Agente: Le scorte erano normali, ma gli annunci hanno smesso di essere pubblicati a metà mese, quindi decide di scoprire perché.
6. MCP: Chiede alla piattaforma pubblicitaria la cronologia della campagna e scopre che la campagna ha raggiunto il limite di budget mensile.
7. Agente: Riferisce la probabile causa, suggerisce di aumentare il limite o spostare il budget e lascia la decisione al proprietario.

Poiché ogni passaggio dipende dalle informazioni emerse in quello precedente, non puoi prevederli in anticipo. L'agente analizza i dati ottenuti tramite MCP e li usa per pianificare le azioni successive.

Rischi e guardrail di agenti e MCP

Collegare agenti AI autonomi ad altri strumenti e app tramite MCP ti espone a rischi. Le preoccupazioni comuni riguardano il fatto che gli agenti AI abbiano più accesso del necessario e che terze parti dirottino la connessione MCP, per esempio tramite prompt injection indiretta o agency eccessiva.

Nella maggior parte dei casi, la soluzione è controllare manualmente le informazioni a cui l'agente può accedere, monitorarne l'attività e usare solo connector provenienti da fonti affidabili.

Usa gli agenti e MCP di Perplexity

Perplexity usa agenti e MCP in entrambe le direzioni. I suoi agenti, come Computer, usano MCP per connettersi ad app esterne, e altri assistenti AI possono connettersi a Perplexity tramite MCP per potenziare la loro ricerca.

Perplexity Computer è un agente AI per uso generale che usa MCP per connettersi a servizi di terze parti. Può cercare e navigare sul web, scrivere ed eseguire codice, creare documenti, leggere e inviare email, gestire attività in strumenti come Jira, Slack o Notion e altro ancora.

La connessione funziona anche al contrario. Un assistente AI che supporta MCP, come Claude, ChatGPT o Cursor, può usare il server MCP di Perplexity per eseguire una ricerca sul web e ricevere risultati con titoli, URL e snippet, oppure assegnare a Computer un'attività multi-step da completare.

FAQ

Gli agenti AI e MCP sono la stessa cosa?

No, gli agenti AI e MCP non sono la stessa cosa e ciascuno risolve problemi diversi. Gli agenti AI sono strumenti software che completano autonomamente le attività degli utenti, mentre MCP è un modo standardizzato per consentire agli strumenti AI di accedere ad altre app.

Gli agenti AI e MCP spesso lavorano insieme. Un agente AI può usare MCP per accedere ai dati di un'altra applicazione software per realizzare l'obiettivo assegnato.

Qual è la differenza tra MCP e le skill degli agenti?

MCP (Model Context Protocol) connette uno strumento AI ad app e dati esterni, mentre le skill degli agenti sono istruzioni, script e risorse riutilizzabili che insegnano a un agente AI come svolgere un'attività specializzata e ne definiscono i guardrail.

MCP è uguale a API?

No, MCP e API non sono la stessa cosa. Le API consentono a un software di chiamarne un altro usando regole che uno sviluppatore costruisce in anticipo, mentre MCP consente agli agenti AI di vedere quali capacità sono disponibili e decidere quali chiamare senza che uno sviluppatore codifichi la connessione in anticipo.

Detto questo, i server MCP spesso usano API per connettersi con gli strumenti.

In cosa MCP differisce da A2A?

MCP (Model Context Protocol) connette un agente AI a strumenti e dati, mentre A2A (Agent2Agent) connette gli agenti AI. Un team può usare entrambi, con MCP che gestisce l'integrazione degli strumenti e A2A che gestisce la collaborazione tra agenti.

In cosa MCP differisce da RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) è un sistema che gli strumenti AI usano per ancorare le risposte a informazioni affidabili provenienti da una fonte di conoscenza esterna, mentre MCP è uno standard per connettere le applicazioni AI a dati e strumenti esterni. Quindi, un RAG può usare MCP per accedere alla propria knowledge base.

Si può usare MCP senza essere uno sviluppatore?

Sì, puoi usare MCP senza scrivere codice collegando uno strumento AI compatibile con MCP a un servizio che già lo supporta. Ad esempio, gli utenti di Perplexity possono usare MCP per connettersi ad app popolari come Gmail, ClickUp o Figma.