Corso esterno
Generative AI
da 300 €CIM — Competence Center
Dal 9 novembre 2026Online8 ore
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP)
In breve
Sblocca il potenziale di Anthropic MCP applicato a LangChain, OpenAI Agents SDK, n8n, Claude Code con il corso intermedio di Data Masters.
Questo corso non è ospitato su Sillo. Sillo non rappresenta il provider. Il corso è mostrato con finalità informative, basandosi su dati pubblicamente disponibili che potrebbero essere incorretti.
In sintesi
Il corso insegna a costruire server MCP in Python con la libreria FastMCP, cioè a esporre strumenti, risorse e dati a modelli linguistici e agenti secondo lo standard aperto proposto da Anthropic. Il percorso copre anche come questi server si collegano a LangChain, all'OpenAI Agents SDK, a Claude Desktop e Claude Code e a n8n, sia nel senso di un client che consuma servizi esterni sia in quello di server esposto da un workflow. Ne traggono beneficio soprattutto chi sviluppa agenti AI che devono usare dati e servizi aziendali reali, chi lavora come backend developer e deve rendere riusabili API per i modelli, e chi automatizza processi con n8n senza rinunciare all'integrazione con l'AI.
Programma
- Model Context Protocol – Teoria
- Creare un MCP Server Custom
- Custom MCP Server in Langchain
- Custom MCP Server in OpenAI Agents SDK
- MCP Server di terze parti
- MCP per l’ecosistema Claude
- MCP in N8N
A chi è rivolto
AI Engineer
Se costruisci agenti e vuoi collegarli a tool e dati reali tramite uno standard aperto.
Python/Backend Developer
Se vuoi esporre servizi, API e risorse agli LLM in modo pulito e riusabile.
ML Engineer
Se vuoi integrare i modelli in pipeline agentiche riproducibili con LangChain e OpenAI Agents SDK.
Automation Specialist (n8n)
Se vuoi orchestrare workflow no/low-code e li connetti a MCP nei due sensi.
Solution Architect
Se valuti MCP come layer di integrazione tra AI e sistemi aziendali.
Obiettivi
Testo di Data Masters
Costruire i tuoi server MCP in Python
Realizzi server custom con FastMCP, esponi tool e risorse e ne gestisci i metodi di trasporto.
Collegare MCP a qualunque agente
Colleghi i tuoi server i server MCP, tuoi o di terze parti, negli agenti che costruisci, indipendentemente dal framework che utilizzi.
Utilizzare server di terze parti
Impari a connetterti alle centinaia di server MCP già pronti sul web, senza riscrivere integrazioni da zero.
Portare MCP nell'ecosistema Claude
Impari a configurare i connettori standard e i server MCP custom, sia in Claude Desktop che in Claude Code.
Automatizzare con MCP in n8n
Usi n8n come client e come server MCP, in entrambe le direzioni.
Requisiti di ammissione
Nessuno
Certificazione finale
Certificato di completamento
Scheda del corso
- Modalità
- Online
- Durata
- 4 ore
- Quota di partecipazione
- 97 €
- Ente organizzatore
- Data Masters
- Lingua
- Italiano
- Livello
- Intermedio
Domande frequenti
Cos'è il Model Context Protocol (MCP) e a cosa serve?
Il Model Context Protocol è uno standard aperto che definisce un modo unico per collegare i modelli linguistici (LLM) a strumenti, dati e servizi esterni. Serve a superare i due limiti strutturali di un LLM, conoscenza ferma ai dati di addestramento e incapacità di compiere azioni oltre la generazione di testo, offrendo un’interfaccia unificata al posto di tante integrazioni custom. La documentazione ufficiale lo descrive come “una porta USB-C per le applicazioni di intelligenza artificiale”.
Chi ha creato MCP e quando?
MCP è stato sviluppato da Anthropic e reso pubblico come standard aperto a fine novembre 2024. Da allora è stato adottato da gran parte dell’ecosistema AI: OpenAI (nell’Agents SDK), Google e Microsoft, oltre ai principali strumenti di sviluppo come VS Code, Cursor e GitHub Copilot.
Che differenza c'è tra MCP e una normale API?
Un’API espone le funzionalità di un singolo servizio con le sue convenzioni, i suoi formati e la sua autenticazione. MCP non sostituisce le API: le standardizza verso l’LLM. Invece di scrivere un’integrazione diversa per ogni coppia modello-servizio (un problema M×N), ogni host e ogni server implementano lo standard MCP una sola volta (un problema M+N), riducendo la complessità e rendendo le soluzioni più portabili e manutenibili.
Qual è la differenza tra MCP e il tool/function calling?
Il tool (o function) calling è il meccanismo con cui un LLM decide di invocare una funzione; MCP è il protocollo che standardizza come quelle funzioni (e le risorse e i prompt) vengono esposte e scoperte, indipendentemente dal framework che usi. Nel corso vedi entrambe le cose in azione: come un server espone i tool e come un agente li scopre e li invoca.
Cos'è un server MCP e come funziona l'architettura client-server?
MCP segue il paradigma client-server: un Host (es. Claude Desktop, un IDE, un agente) contiene uno o più Client, ciascuno con una connessione 1:1 a un Server MCP. Il server espone capabilities, tools, risorse e prompt, verso risorse locali (file, database) o remote (API, servizi). Nel corso costruisci sia i server sia gli host che li consumano.
Serve saper programmare? Quali sono i prerequisiti?
Per la parte di costruzione dei server serve una conoscenza di base di Python, perché usiamo la libreria FastMCP. La parte finale su n8n, invece, mostra come lavorare con MCP anche in una piattaforma visuale di automation, avvicinando lo standard anche a chi predilige un approccio low-code.
