MCP vs. API: definizioni, differenze e casi d'uso

MCP, che sta per Model Context Protocol, è uno standard aperto che gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano per accedere a sistemi esterni: funzionalità applicative (strumenti), risorse (inclusi i database) e prompt.

A differenza di un'API, che collega due applicazioni tramite endpoint e parametri impostati, MCP consente agli LLM di scoprire strumenti aggiornati in fase di esecuzione. MCP può anche ridurre drasticamente il tempo necessario per la manutenzione dell'integrazione.

MCP e API non sono tecnologie contrapposte. MCP è stato progettato per offrire alle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale un accesso completo a funzionalità e informazioni esterne, riducendo al contempo la necessità di una configurazione API personalizzata. Spesso, le richieste MCP attiveranno chiamate API sul lato server e vi sono importanti casi d'uso per gli sviluppatori in cui le API sono ancora preferibili rispetto a MCP.

MCP è un protocollo open-source (un insieme di regole) che consente agli strumenti di intelligenza artificiale di chiamare in modo sicuro e autonomo strumenti come database, funzionalità software e prompt.
Rispetto alle API preconfigurate, MCP consente a un LLM di selezionare le funzionalità esterne correnti in base alle esigenze dell'attività senza sovraccaricare la sua finestra di contesto.
Per le integrazioni software tradizionali e alcuni flussi di lavoro LLM fissi e iterativi, le API sono preferibili.
Se la funzionalità di intelligenza artificiale nella tua app è in espansione, gestisci un volume elevato di integrazioni o le funzionalità dei fornitori cambiano frequentemente, MCP è di gran lunga la scelta migliore.
Al di fuori dell'ambito degli sviluppatori, l'uso personale dei connettori MCP con i principali chatbot di intelligenza artificiale (Claude, ChatGPT, Perplexity, ecc.) non richiede alcuna conoscenza di programmazione complessa. La maggior parte offre integrazioni con un solo clic.

MCP è un protocollo ampiamente utilizzato per la comunicazione tra un modello di intelligenza artificiale e il server MCP. Il protocollo consente a un client MCP di chiamare qualsiasi strumento e risorsa disponibile sul server MCP.

Ci sono tre componenti che costituiscono un flusso di lavoro MCP:

Host: l'app wrapper (come Perplexity) in cui l'utente finale attiva un'azione o inserisce un prompt in linguaggio naturale, ad esempio "dimmi che tempo fa a Londra". L'host fornisce all'LLM un elenco di strumenti disponibili e l'LLM decide quale strumento sia più adatto al completamento dell'attività.
Client: il gestore del protocollo (integrato nell'host) che si connette a un server MCP utilizzando il protocollo MCP.
Server: l'applicazione che riceve le richieste MCP e rende disponibili o "espone" le varie funzionalità a cui ha accesso.

Vale la pena notare che i server MCP spesso utilizzano le API per comunicare con gli strumenti. Se colleghi Perplexity al server MCP di Slack, ad esempio, il client comunicherà con il server MCP, il quale utilizzerà quindi l'API di Slack per effettuare le richieste dettagliate nella richiesta MCP originale.

Un'API è un'interfaccia tra due applicazioni. Come MCP, definisce le regole con cui un sistema può richiedere dati o azioni a un altro. Un client invia una richiesta utilizzando i parametri specificati dal provider e il server restituisce una risposta.

Ecco una panoramica dei diversi elementi di una richiesta e di una risposta API:

Endpoint: l'URL a cui si invia la richiesta.
Metodo: l'azione che desideri venga eseguita dall'applicazione server.
Parametri: gli input inviati affinché il server li elabori.
Intestazioni: informazioni aggiuntive come l'autorizzazione e il formato della risposta.
Corpo della richiesta: i dati necessari per eseguire la richiesta (a volte facoltativi).
Risposta: le informazioni o lo stato di successo/fallimento restituito dal server.

A un livello generale, quasi tutto ciò che fa un'API si riduce allo scambio di dati con un sistema o alla richiesta che il sistema esegua un'operazione.

A prima vista, questo potrebbe sembrare simile a ciò che fa un connettore MCP. Tuttavia, la differenza cruciale è che con un approccio basato su API, attività diverse richiedono endpoint, metodi e parametri differenti, che devono essere tutti gestiti sul lato client. Un server MCP rende tutte le sue funzionalità o dati disponibili visibili a un LLM senza alcuna necessità di aggiornamenti sul lato client.

	MCP	API
Applicazione principale	Flussi di lavoro all'interno di uno strumento basato su LLM	Richieste definite tra piattaforme software
Come funzionano	Accesso a più strumenti basato sul ragionamento dell'LLM; tutte le funzionalità sono aggiornate perché il fornitore controlla il server MCP	Il software invia richieste specifiche per il servizio utilizzando endpoint, metodi e parametri predefiniti
Individuazione	L'LLM può vedere e utilizzare tutti gli strumenti esposti dal server, inclusi quelli nuovi	Il software può effettuare solo richieste API preconfigurate
Casi d'uso principali	Flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale e sugli agenti; selezione dinamica degli strumenti basata su prompt in linguaggio naturale; integrazioni di fornitori per strumenti di intelligenza artificiale	Trasferimenti di dati ad alto volume; flussi di lavoro fissi e ripetibili; integrazioni software tradizionali
Casi d'uso aggiuntivi	Assistenti di codifica con accesso a più file e repository; accesso in linguaggio naturale a sistemi aziendali; integrazioni interne riutilizzabili per strumenti di intelligenza artificiale	Integrazioni personalizzate; transazioni online; recupero dati pianificato; integrazioni di fornitori per strumenti di intelligenza artificiale non abilitati per MCP
Tempo di configurazione	Minimo una volta stabilita la connessione MCP	Le API devono essere configurate singolarmente all'interno di un'app per accedere a nuove funzionalità
Svantaggi	Spesso è previsto un costo elevato in termini di token per attività complesse; eccessivamente intensivo di risorse per attività di dati ben definite e ripetitive	Costi di manutenzione estremamente elevati per app con integrazioni complesse; non garantisce l'accesso alle funzionalità correnti
Vantaggi	Standard universale, in grado di gestire flussi di lavoro complessi, maggiore accesso agli strumenti, funzionamento autonomo una volta configurato	Richiede meno token per flussi di lavoro fissi e ad alto volume negli strumenti di intelligenza artificiale

Analizziamo un semplice esempio che illustra le differenze tra MCP e API. In questo scenario, la richiesta è in realtà più adatta a un'API (è semplice e non richiede contesto). Tuttavia, i due esempi mostrano chiaramente come MCP sia ottimale per flussi di lavoro LLM a più fasi.

Ecco uno script (scritto in Python) che invia una richiesta API per informazioni meteorologiche utilizzando l'API Open-Meteo:

python

import requests
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {    "latitude": 51.5072,    "longitude": -0.1276,    "current": "temperature_2m"}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
temperature = data["current"]["temperature_2m"]
print(f"Temperature in London: {temperature}°C")

Questo esempio utilizza un formato di richiesta preciso per interrogare Open-Meteo tramite HTTPS per l'attuale temperatura a 2 metri per latitudine 51.5072 e longitudine -0.1276 (Londra).

Al contrario, un client MCP potrebbe inviare una richiesta JSON-RPC tools/call come la seguente a un server con accesso a un database meteorologico:

json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_weather",
    "arguments": {
      "city": "London"
    }
  }
}

In questo esempio immaginario, il client chiede al server di utilizzare uno strumento specifico (get-weather) nel suo registro per eseguire un'attività (descrivere il meteo di Londra).

La differenza fondamentale è che questa specifica funzionalità sarebbe una delle tante fornite dal server MCP. Non è necessario che il client MCP conosca endpoint specifici, parametri, strutture di risposta o metodi di autenticazione per generare la richiesta. L'LLM può esaminare le descrizioni degli strumenti nel registro per scegliere quelli che ritiene più adatti a completare un'attività descritta in linguaggio naturale.

MCP e API non sono l'uno l'opposto dell'altro. MCP è stato progettato per consentire una scoperta e una manutenzione più semplici delle integrazioni. Di conseguenza, le API sono spesso l'opzione migliore per connessioni software non basate sull'intelligenza artificiale e per attività e flussi di lavoro LLM fissi che si basano su un gruppo specifico di API stabili.

Devi gestire un set di strumenti ampio o in crescita: un client MCP può scoprire tutti gli strumenti esposti da un server di un fornitore in fase di esecuzione, riducendo i costi generali di configurazione delle singole API man mano che il set di strumenti cresce.
La scelta dello strumento dipende dalle richieste dell'utente: MCP è utile quando le fasi dell'attività non possono essere predeterminate, ad esempio se gli utenti pongono a un chatbot un'ampia gamma di richieste. L'LLM può esaminare i nomi, le descrizioni e gli schemi degli strumenti disponibili, quindi scegliere quelli più adatti a un'attività.
Le funzionalità dei fornitori cambiano frequentemente: quando i fornitori aggiungono nuove funzionalità alle loro app, queste sono disponibili immediatamente tramite MCP. Non è necessario aggiungere nuove API o Riconfigurare quelle esistenti.
Desideri che le stesse integrazioni siano disponibili su più applicazioni di intelligenza artificiale: un server MCP può esporre le stesse funzionalità a diversi agenti o applicazioni, riducendo il lavoro di integrazione duplicato.

Stai recuperando dati strutturati: se il tuo strumento di intelligenza artificiale recupera informazioni strutturate prevedibili, come lo stato di spedizione o il numero di un ticket di assistenza clienti, in una fase stabilita del flusso di lavoro dell'utente, una richiesta API standard richiede meno token e tempo.
Il tuo flusso di lavoro è organizzato in una sequenza fissa: se il tuo flusso di lavoro segue una sequenza rigida e ripetibile con API precise e un risultato esatto, non è necessario utilizzare MCP.
La tua app esegue un flusso di lavoro ad alto volume: l'utilizzo dei token può essere particolarmente proibitivo per le attività ad alto volume. Se un flusso di lavoro complesso richiede input o output iterativi ad alto volume insieme al ragionamento, è preferibile utilizzare una combinazione di chiamate MCP e API.
Il ragionamento dell'intelligenza artificiale non offre alcun vantaggio: se la normale logica applicativa è in grado di completare adeguatamente un'attività, una chiamata API diretta è solitamente più semplice e richiede meno risorse.

La questione MCP vs. API riguarda principalmente gli sviluppatori che creano app con funzionalità di intelligenza artificiale. Tuttavia, potresti anche chiederti se utilizzare o meno MCP per i tuoi flussi di lavoro professionali nello strumento di intelligenza artificiale che hai scelto.

Si applicano le stesse regole generali: se desideri un accesso aggiornato alle funzionalità di applicazioni di terze parti con un'ampia copertura, gli MCP sono la scelta ideale. Per attività ripetitive e ad alto volume, una semplice configurazione API consumerà meno token.

La maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale, incluso Perplexity, consente agli utenti di configurare e utilizzare i connettori MCP senza alcun lavoro di codifica. Ciò consente di orchestrare flussi di lavoro multi-step senza lasciare l'interfaccia di chat. Ad esempio, è possibile integrarsi con piattaforme come Gmail, HubSpot e Supabase in pochi clic.

La directory dei connettori di Perplexity che mostra le integrazioni tra cui Gmail, Outlook, HubSpot, Monday.com, Supabase e Vercel.

I vantaggi principali di MCP sono il rilevamento dinamico e la ridotta complessità di manutenzione delle API. Collegando la tua app a un server MCP, ottieni l'accesso a tutti gli strumenti, i dati e i prompt più recenti resi disponibili dai fornitori scelti (o dai tuoi sistemi locali).

Tuttavia, le API rimangono fondamentali. Costituiscono l'architettura sottostante dell'interconnettività delle app. MCP funge da livello intermediario tra un'app e le funzionalità esterne. Consente agli agenti di intelligenza artificiale di accedere al più ampio set possibile di strumenti in un formato che risulta logico per flussi di lavoro complessi.

MCP vs. API: quali sono le differenze principali?

Che cos'è il Model Context Protocol (MCP)?

Cos'è un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API)?

Casi d'uso, vantaggi e svantaggi

Illustrazione pratica di MCP vs. API

Come scegliere tra MCP e un'API

Quando utilizzare un MCP

Quando utilizzare un'API diretta

Utilizzo di un connettore MCP in Perplexity

Perché MCP rende le app basate su LLM più potenti