Server MCP vs Strumenti vs Abilità agente

Lo sviluppo nativo per IA accelera, e sempre più ingegneri stanno integrando strumenti come Claude, Cursor e le estensioni IA di VS Code nel loro flusso di lavoro. Ma la confusione è comune:

• Cos'è esattamente un server MCP?
• In cosa differiscono gli strumenti MCP dal server?
• Quando si parla di uso degli strumenti, cosa si intende?
• Cos'è una abilità Claude Code e dove si colloca?
• Quando dovresti usare ciascuno?
• Come collaborano questi livelli nei compiti ingegneristici reali?

Questo articolo offre una spiegazione chiara e pratica dei tre concetti, dei loro confini e di come danno forma alla prossima generazione di sviluppo software.

MCP: Tre componenti, un protocollo#

MCP (Model Context Protocol), creato da Anthropic, è un modo standardizzato per consentire ai modelli IA di accedere a risorse esterne, API, strumenti, database o sistemi interni.

Ci sono tre elementi chiave:

• Server MCP: Un servizio backend che espone funzionalità ai client IA
• Strumenti MCP: Le azioni specifiche e invocabili fornite dal server
• Provider MCP: Integrazioni come Claude Desktop, Cursor, estensioni VS Code

E fuori da MCP, ma spesso confusi con esso:

• Abilità Claude Code: L'intelligenza integrata di Claude all'interno degli IDE

Capire questi livelli ti aiuta a progettare workflow IA migliori.

Cosa sono gli strumenti? (Uso generale degli strumenti IA)#

Prima di parlare degli strumenti MCP o delle abilità Claude Code, è utile comprendere cosa si intende per "strumenti" nel mondo IA in generale.

Nei moderni sistemi LLM, gli strumenti sono:

Operazioni esterne che un modello IA può invocare per fare qualcosa nel mondo reale, oltre la generazione di testo.

Danno al modello capacità di agire. Uno strumento può essere praticamente qualsiasi cosa:

• un endpoint API
• una query database
• un'operazione sul filesystem
• un'azione browser
• esecuzione di codice
• invio di una email
• creazione di un utente
• interazione con risorse cloud
• chiamata a una funzione LLM

Quando il modello decide di chiamare uno strumento, esce dalla sola generazione di linguaggio e compie un'azione con effetti reali.

Perché esistono gli strumenti#

Gli strumenti esistono perché i modelli che generano solo testo raggiungono velocemente un limite.

Un modello può spiegare cose, ragionare su un problema o abbozzare codice, ma non può toccare i tuoi sistemi. Non sa come interrogare il tuo database, modificare un file, chiamare un'API, eseguire un deploy nel cloud o avviare un'operazione lunga che richiede più passaggi.

Appena dai al modello un set di strumenti, questi limiti svaniscono. Il modello acquisisce un modo controllato di interagire con l'infrastruttura reale, mentre tu mantieni limiti rigidi su cosa può fare e come può farlo. Gli strumenti offrono struttura, sicurezza e quel livello esecutivo che ai modelli solo testuali manca di base.

L'idea centrale dell'uso degli strumenti#

Uno strumento è definito da un contratto:

Quando il modello vede questa definizione, può:

• capire cosa fa lo strumento
• ragionare su quando usarlo
• costruire l'oggetto di input
• chiamare lo strumento
• incorporare l'output nei passaggi successivi

Gli strumenti di fatto trasformano un LLM in un orchestratore.

Confini importanti#

Gli strumenti sono spesso fraintesi come qualcosa di più potente di ciò che sono. Non sono una forma di intelligenza, non contengono regole di business, permessi o logica di workflow. Uno strumento è solo una piccola operazione ben definita che il modello può chiamare, niente di più. I comportamenti più complessi, come workflow multi-step o decisioni, non derivano dallo strumento ma dal modello che concatena più strumenti usando il proprio ragionamento.

Perché gli strumenti contano nell'ecosistema degli agenti#

I moderni framework per agenti: OpenAI Functions, Claude Tools, MCP, LangChain, sono tutti basati sullo stesso principio: un LLM diventa realmente utile solo quando può agire. Il solo linguaggio non basta; il modello ha bisogno di un ponte per interagire col mondo reale.

Gli strumenti sono il livello che lo rende possibile. Collegano il ragionamento del modello con le effettive capacità del tuo sistema, il tutto in un ambiente controllato e autorizzato. Grazie a questo ponte, l'IA smette di essere solo un generatore passivo di testo e si trasforma in un operatore che può recuperare dati, modificare file, coordinare workflow o avviare processi backend.

Di fatto, l'uso degli strumenti è diventato la colonna portante di quasi ogni applicazione IA seria oggi: dagli assistenti IDE e l'automazione backend ai copiloti DevOps, automazione IAM, data agent e motori enterprise per workflow. MCP si colloca sopra questa evoluzione fornendo un protocollo coerente per esporre questi strumenti, standardizzando come i modelli scoprono e interagiscono con le effettive capacità dei sistemi.

Server MCP: il livello delle capacità backend per IA#

Pensa a un server MCP come a un servizio backend che espone capacità delimitate con attenzione agli assistenti IA. Invece di dare a un modello accesso illimitato ai sistemi, racchiudi le parti che vuoi fargli usare: API interne, logica di autenticazione, operazioni sui database, workflow di business o controlli di permesso.

In pratica, una piattaforma IAM come Logto potrebbe esporre azioni quali:

• elencare o creare organizzazioni
• generare token org o M2M
• verificare l'accesso API di un utente
• leggere la configurazione di un'applicazione
• produrre frammenti backend sicuri in base alle impostazioni del tenant

Il valore di un server MCP deriva dalla struttura attorno a queste capacità.

Invece di frammentare le integrazioni su diversi client, tutto risiede dietro una singola interfaccia ben definita. Questo comporta alcuni vantaggi pratici:

• più client IA possono riutilizzare la stessa logica backend
• confini di sicurezza e permessi in un unico luogo
• mantieni un unico contratto coerente per ogni agente
• i sistemi enterprise hanno un controllo più stretto su cosa può fare realmente l'IA

Per questo motivo, i server MCP si integrano perfettamente in ambienti dove correttezza e controllo degli accessi sono critici: sistemi di identità, pagamenti, CRM, DevOps e strumenti di amministrazione interna.

Strumenti MCP: azioni atomiche esposte ai modelli IA#

Nella sezione precedente abbiamo parlato degli strumenti, ma gli strumenti non sono server; sono le singole azioni all'interno di un server.

Esempi di strumenti:

• create_organization
• invite_member
• list_applications
• generate_backend_snippet
• inspect_user_access

Gli strumenti sono:

• piccoli
• stateless
• facili da chiamare per gli LLM
• i mattoni per workflow più grandi

Non mantengono contesto né forniscono da soli policy di sicurezza. Sono semplicemente le "funzioni" esposte tramite MCP.

Abilità Claude Code: il livello d'intelligenza nell'IDE#

Le Claude Code Skills non fanno parte di MCP.

Sono le capacità integrate di Claude in ambienti come:

• Cursor
• Claude Desktop
• Editor VS Code / JetBrains

Esempi di Code Skills:

• lettura di interi repository
• applicazione di modifiche su più file
• generazione di nuovi moduli
• debugging di log
• refactoring del codice
• esecuzione di task su più file

Cosa Claude Code non può fare: le abilità Claude Code non possono gestire permessi di organizzazione, accedere ai dati dei tenant, eseguire workflow di business sicuri, chiamare direttamente la tua infrastruttura interna o modificare risorse di produzione protette. Proprio per questi limiti esiste MCP.

Visualizzare la relazione#

In parole semplici:

• Abilità Claude Code = ragionamento sul codice
• Strumenti MCP = azioni
• Server MCP = capacità + sicurezza + contesto business

Si completano a vicenda, non si sostituiscono.

Perché i server MCP stanno diventando il punto d'accesso principale per l'IA enterprise#

I server MCP risolvono uno dei problemi fondamentali nello sviluppo IA: un modello non può comprendere i tuoi sistemi interni a meno che tu non li esponi in modo strutturato e sicuro. Senza quel livello, il modello si limita a indovinare, riconoscere pattern o generare istruzioni che non può davvero eseguire.

Un server MCP offre quel ponte mancante. Ti permette di esporre funzionalità interne in modo sicuro, alle tue condizioni, mantenendo i confini di sicurezza. In questo modo il modello ottiene accesso a capacità reali senza bypassare la tua infrastruttura o il modello dei permessi. In pratica, un server MCP ti consente di:

• esporre funzioni backend in sicurezza
• applicare autenticazione e autorizzazione a ogni azione
• mantenere un'unica interfaccia coerente per più agenti IA
• supportare workflow multi-step senza logica nei prompt
• consentire al modello di agire con potenza, ma sempre entro limiti definiti

Ecco perché piattaforme IAM come Logto sono così allineate con MCP.

Concetti come permessi, token, organizzazioni, scope e flussi M2M si traducono direttamente nelle garanzie di sicurezza che un server MCP è progettato per applicare, facendo dell'identità il fondamento per l'esecuzione sicura dell'IA.

Quando usare server MCP, strumenti, o abilità Claude Code?#

Il futuro: I tre livelli che lavorano insieme#

Il sistema IA più forte combinerà tutti e tre:

• Claude Code per ragionamento sul codice e refactoring
• Strumenti MCP per operazioni atomiche
• Server MCP per funzionalità backend sicure

Insieme consentono:

1. Intelligenza IDE
2. Strumenti eseguibili
3. Capacità enterprise

Questa stack trasforma l'IA da "un chatbot utile" a:

• un operatore IAM
• un assistente DevOps
• un motore di automazione backend
• un esecutore di workflow

E per piattaforme come Logto, diventa il naturale livello di distribuzione per identità e autorizzazione.

Riepilogo finale#

Server MCP

Un servizio backend che espone funzionalità di sistema sicure all'IA.

Strumenti MCP

Azioni atomiche fornite dal server. Pensali come funzioni invocabili.

Abilità Claude Code

Intelligenza IDE che capisce il codice ed esegue modifiche sofisticate—ma non può accedere da sola ai sistemi sicuri.

Insieme: l'IA capisce il tuo codice (Claude Code), esegue azioni precise (Strumenti) e compie workflow sicuri usando i sistemi interni (Server MCP).

Questa è la base della prossima generazione di sviluppo guidato da IA.