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Cosa sono i Server Model Context Protocol (MCP)?

Ultimo aggiornamento: 2 gennaio 2026

Scopri cosa sono i server MCP, come funzionano e la loro importanza nel proteggere i flussi di lavoro dell'IA. Scopri i potenziali rischi e l'approccio di Netskope alla protezione del tuo ecosistema di IA.

Cos'è un server MCP? collegamento collegamento

Nel panorama digitale in rapida evoluzione di oggi, i grandi modelli linguistici (LLM) stanno trasformando il modo in cui interagiamo con i dati e svolgiamo compiti. Ma se potessi estendere la potenza di questi LLM per interagire direttamente con i tuoi asset digitali e integrarsi con i tuoi flussi di lavoro esistenti? Qui entrano in gioco i server Model Context Protocol (MCP). Un server MCP funge da ponte cruciale, permettendo ai modelli di IA di connettersi in modo sicuro ed efficiente con fonti di dati e strumenti diversi in tutta la tua azienda.

definizione del protocollo di contesto del modello (mcp)

 

Come funziona un server MCP? collegamento collegamento

Alla base, MCP è uno standard aperto che determina come le applicazioni forniscono contesto agli LLM. Immagina MCP come una porta USB-C per applicazioni di IA. Così come USB-C offre un modo standardizzato per collegare dispositivi a varie periferiche, MCP fornisce un'interfaccia coerente per i modelli di IA per interagire con fonti di dati e strumenti diversi. Questo protocollo facilita la costruzione di agenti intelligenti e flussi di lavoro complessi sopra gli LLM, offrendo una lista sempre più ampia di integrazioni predefinite a cui gli LLM possono collegarsi direttamente, offrendo la flessibilità di passare da un provider LLM all'altro e stabilendo le migliori pratiche per proteggere i dati all'interno della tua infrastruttura.

L'architettura generale di MCP segue un modello client-server, in cui un'applicazione host si collega a più server MCP. Questi server sono programmi leggeri che espongono capacità specifiche tramite l'MCP standardizzato. Agiscono come intermediari tra host MCP (strumenti AI come Claude Desktop o IDEs), client MCP (client di protocollo che mantengono le connessioni), sorgenti dati locali (file, database) e servizi remoti (API esterne). LLM popolari come Anthropic Claude Models, Microsoft Azure Foundation Models, Amazon Bedrock Foundation Models e Google Foundation (Gemini) Models possono sfruttare i tuoi strumenti esistenti e combinare dati vitali di più fornitori tramite questi server. Questo consente un'automazione fluida dei flussi di lavoro, risparmiando tempo e migliorando la precisione operativa.

Tabella del Servizio LLM Autorizzato

FastMCP offre un approccio snello alla costruzione del proprio server MCP. Utilizzando elementi di metodo come '@tool', puoi facilmente incapsulare le tue API e dati, rendendoli accessibili tramite un server MCP. Ad esempio, ecco un semplice estratto di codice da FastMCP che dimostra un server MCP che aggiunge due numeri:

Script grafico Python

Perché i server MCP sono importanti per i vostri flussi di lavoro? collegamento collegamento

I server MCP migliorano i tuoi flussi di lavoro standardizzando il modo in cui gli LLM accedono e interagiscono con i dati, offrendo diversi vantaggi chiave per sicurezza ed efficienza:

  • Accesso centralizzato e federato ai dati: Invece che le applicazioni IA accedano direttamente ai dati sensibili, i server MCP centralizzano l'accesso ai dati, gestendo autenticazione, autorizzazione, mascheramento dinamico e recupero dati basati sul protocollo MCP. Per le imprese con dati frammentati, un server MCP può agire come un livello dati semantico, fornendo un'interfaccia unificata a sistemi disparati. Questo garantisce che vengano acceduti solo ai dati necessari e consentiti e semplifica lo sviluppo degli agenti AI permettendo a un'applicazione IA di connettersi a un singolo server MCP che orchestra il recupero dei dati dai sistemi sottostanti.
  • API e integrazione con servizi esterni: I server MCP possono agire come gateway sicuri verso API interne ed esterne, gestendo autenticazione, formattazione e tokenizzazione. Questo permette alle applicazioni IA di incorporare facilmente dati esterni senza dover affrontare le complessità di ogni singola API, mantenendo al contempo un livello di sicurezza cruciale.
  • Esposizione informativa specifica per dominio: I server MCP possono fornire accesso a dataset curati, permettendo alle applicazioni IA di operare con una comprensione più ricca di specifici domini, portando a risposte più accurate e contestuali, il tutto facendo rispettare la Politica di governance dei dati.
  • Applicazione della privacy e della conformità dei dati: Centralizzando l'accesso ai dati tramite server MCP, le organizzazioni possono far rispettare la Politica di governance dei dati, inclusi il mascheramento dei dati, la tokenizzazione, la registrazione degli audit e il controllo dell'accesso ai dati da parte di utenti non autorizzati. Questo riduce significativamente il rischio che dati sensibili trapelino nei modelli di IA.

Possibili insidie e come evitarle

Sebbene i server MCP offrano benefici significativi, la loro natura nascente e la superficie di attacco ampliata che introducono richiedono un approccio prudente alla sicurezza:

  • Sicurezza delle credenziali: Le credenziali possono essere memorizzate involontariamente in file locali o passate in canali di comunicazione non sicuri, rendendole vulnerabili all'esposizione.
    • Evitamento: Conserva e gestisci sempre le credenziali in modo sicuro, utilizzando solidi vault di credenziali. Sfruttare l'autenticazione basata su OAuth 2.0, se supportata dai server MCP, è l'approccio ottimale poiché evita lo storage diretto delle credenziali.
  • Sicurezza dei trasporti: Protocolli di comunicazione come "stdio" sulle macchine locali possono diventare un vettore di minaccia se il computer viene compromesso. Le connessioni persistenti che utilizzano il protocollo "sse" potrebbero anche sovraccaricare le risorse del server.
    • Evitamento: Raccomandiamo di usare "streamable-http" come standard per la comunicazione MCP. Fondamentalmente, usa sempre HTTPS per tutte le comunicazioni per prevenire l'intercettazione del traffico e garantire l'integrità dei dati.
  • Affidabilità dei fornitori di server MCP: La fonte da cui viene pubblicato un server MCP potrebbe essere compromessa o falsificata, portando al download di software dannoso.
    • Evitamento: Verifica sempre la legittimità della fonte in cui scarichi il server MCP. Affidati a fornitori affidabili e canali di distribuzione ufficiali.
  • Aumento delle autorizzazioni: Se un server MCP richiede l'accesso ai sistemi dati interni, c'è il rischio di escalation privilegiata, potenzialmente esponendo gli utenti a un accesso ai dati sovraccaricati.
    • Evitamento: Considera attentamente i permessi. Assicurarsi che i corretti meccanismi nativi basati sul ruolo di controllo degli accessi (RBAC) nei sistemi dati siano seguiti e che il server MCP sia configurato per rispettare gli stessi permessi o permessi più restrittivi. Applica il principio del minimo privilegio.
  • Esposizione ambientale: L'ambiente in cui gira il server MCP può essere un potenziale vettore di attacco. L'esecuzione di server MCP su macchine locali o non isolate aumenta la superficie potenziale di attacco.
    • Evitamento: Distribuire server MCP in ambienti isolati e sicuri, come macchine virtuali dedicate, container o servizi gestiti nel cloud con segmentazione robusta della rete e controlli di sicurezza.
  • Vulnerabilità del codice: I server MCP closed-source di fornitori meno affidabili potrebbero nascondere vulnerabilità di codice nascoste.
    • Evitamento: Quando si tratta di software closed-source, i sandbox forniscono un livello cruciale di sicurezza, consentendo test e analisi sicuri e controllati prima dell'implementazione. Se opti per server MCP open-source, approfitta della possibilità di scansionare il codice alla ricerca di vulnerabilità e di effettuare revisioni approfondite della sicurezza.

Dove sta andando il settore con i server MCP? collegamento collegamento

I server MCP sono indubbiamente destinati a restare e diventeranno parte integrante di come le aziende sfruttano gli LLM. Il settore sta maturando rapidamente e i principali fornitori di LLM stanno già incorporando le migliori pratiche di sicurezza nelle loro implementazioni di server MCP.

Da Netskope, comprendiamo che i server MCP sono fondamentali per la prossima generazione di intelligenza artificiale aziendale. La nostra piattaforma Netskope One, alimentata da SkopeAI, offre visibilità e controllo end-to-end per proteggere l'intero ecosistema AI.

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