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Sintesi degli MCP
MCP è uno standard aperto che consente ai modelli di intelligenza artificiale di leggere dati da strumenti quali Google Drive, Slack e registratori di riunioni come tl;dv. Anthropic lo ha rilasciato nel novembre 2024 e lo ha donato alla Agentic AI Foundation, facente parte della Linux Foundation, nel dicembre 2025.
MCP standardizza le modalità con cui viene richiesto e concesso l'accesso, ma non disciplina il modo in cui un server gestisce i dati dell'utente una volta ricevuti.
La specifica attuale, del 28 luglio 2026, ha reso il protocollo stateless e ne ha rafforzato l'autorizzazione OAuth. AWS, Google Cloud, Microsoft, Cloudflare, Figma, Netlify, Supabase e Xero hanno tutti implementato il supporto.
tl;dv gestisce un server MCP in sola lettura sui piani Pro, elencato nelle directory dei connettori Claude e ChatGPT.
Che cos'è l'MCP nell'IA?
Il Model Context Protocol (MCP) è un modo per i modelli di IA di integrarsi con le tue app e i tuoi strumenti. Consideralo come un adattatore universale per l'IA. Proprio come le porte USB sono lo standard per collegare l'hardware, l'MCP è ora uno standard per collegare il software ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
In passato, molti modelli erano confinati nei propri piccoli mondi. Non riuscivano a interagire facilmente con le informazioni in tempo reale provenienti dalle vostre app, come Google Drive, Calendar o Zoom. È qui che entra in gioco il Model Context Protocol (MCP). Sviluppato da Anthropic, l’MCP è il modo in cui l’IA si collega agli strumenti esterni, rendendola più fruibile e accessibile, invece di dover ricorrere a un collegamento a catena tra più strumenti e app.
Un modo per vedere la questione è immaginare che ogni volta che l’IA si collega a un nuovo strumento, debba operare in un nuovo linguaggio. Questo rende il Model Context Protocol il nuovo standard per la “traduzione” tra strumenti diversi. In altre parole, l’IA non ha più bisogno di connettori personalizzati per ogni singolo strumento. Utilizza semplicemente l’MCP come livello per accedere alle informazioni di cui ha bisogno dallo strumento necessario.
Che si tratti di riassumere le tue e-mail, recuperare documenti rilevanti da Google Drive o automatizzare l'analisi dei dati relativi alle riunioni, MCP consente all'intelligenza artificiale di integrarsi con i tuoi flussi di lavoro esistenti.
Grazie a MCP, i modelli di intelligenza artificiale possono oraaccedere a informazioni in tempo reale provenienti da fonti esterne.
Sempre più soluzioni di intelligenza artificiale (IA) aziendali stanno adottando l'MCP perché semplifica l'integrazione dell'IA con gli strumenti di uso quotidiano. Ad esempio, un sistema di IA potrebbe estrarre dati dal vostro sistema CRM, analizzarli e poi utilizzarli per inviarvi consigli personalizzati o avvisi.
Perché Anthropic ha Anthropic MCP?
Il Model Context Protocol è stato sviluppato da Anthropic, la società di ricerca sull'intelligenza artificiale che ha creato Claude, nel novembre 2024. L'obiettivo? Rendere l'intelligenza artificiale più intelligente, più utile e più sicura quando opera con dati del mondo reale. Da allora, la gestione del protocollo è passata alla Linux Foundation a partire dal dicembre 2025.
Perché MCP è così diffuso nelle aziende?
Per le aziende, gli MCP rendono i modelli di IA molto più pratici per le applicazioni nel mondo reale. Le aziende desiderano un'IA che possa integrarsi con gli strumenti esistenti, come i sistemi CRM, l'archiviazione cloud o le app di calendario, senza dover ricorrere ogni volta a soluzioni alternative personalizzate. Gli MCP consentono proprio questa integrazione.
Le aziende hanno già adottato MCP per attività quali l’automazione dei report, l’analisi dei dati dei clienti e l’organizzazione dei flussi di lavoro dei team. Anziché realizzare integrazioni complesse e costose, ora possono utilizzare MCP per riunire dati provenienti da diverse fonti e integrarli con altre informazioni contestuali disponibili all’interno dell’azienda.
Il Model Context Protocol, più comunemente noto come MCP, è lo standard aperto che consente ai modelli di intelligenza artificiale di leggere i dati dagli strumenti che già utilizzi.
Anthropic È stato rilasciato nel novembre 2024. A distanza di quasi due anni, è già in uso su AWS, Google Cloud e Microsoft, mentre la specifica attuale è stata pubblicata nel luglio 2026. La presente guida è stata aggiornata nell’agosto 2026 per riflettere tali modifiche.
Di seguito illustriamo in dettaglio cos’è MCP, come funziona, quali sono i suoi punti di forza e dove finisce il protocollo e dove inizia la responsabilità del fornitore.
Supportiamo anche il server MCP di tl;dv, che è attivo e presente sia nella directory dei connettori di Claude che in quella di ChatGPT. Con il tuo consenso, la tua app di IA potrà effettuare ricerche nella tua libreria delle riunioni, estrarre le trascrizioni e leggere gli appunti, senza che tu debba aprire nemmeno una registrazione.
Se invece preferisci ascoltare la spiegazione di un esperto sul MCP, sei il benvenuto:
Quali sono i principali vantaggi del Model Context Protocol?
L'MCP offre cinque vantaggi: comunicazione standardizzata, sicurezza e autenticazione, elaborazione in tempo reale, compatibilità multipiattaforma e, infine, personalizzazione.
1. Comunicazione standardizzata
In primo luogo, vediamo come MCPstandardizzi la comunicazione dei modelli di IA construmenti e piattaforme esterni.
- Senza MCP, i modelli di IA richiederebbero una codifica personalizzata per ogni singola connessione.
- Con MCP, si crea un linguaggio universale che funziona su diverse API, database e piattaforme.
Ciò significa che un modello di intelligenza artificiale può collegarsi facilmente agli strumenti che utilizzi abitualmente e recuperare dati da essi, che si tratti di Google Drive, Zoom, Salesforce o di qualcos’altro ancora.
2. Sicurezza e autenticazione
MCP definisce le modalità con cui un client AI richiede l'accesso e quelle con cui un server lo verifica, utilizzando un framework di autorizzazione basato su OAuth. Ciò significa che le autorizzazioni sono limitate a quanto approvato dall'utente e sono revocabili.
3. Elaborazione in tempo reale
MCP è in grado di eseguire elaborazioni in tempo reale. Ciò significa che quando servono dati provenienti da uno strumento (ad esempio, Google Calendar per la pianificazione), il modello di IA non deve attendere informazioni ormai obsolete.
4. Compatibilità multipiattaforma
La funzionalità di MCP risiede nella sua capacità di operare su più piattaforme. Che tu utilizzi Google Workspace, Slack, Zoom o persino un servizio come Microsoft Teams, il Model Context Protocol ti consente di riunire in un unico posto le informazioni provenienti da tutte queste entità distinte.
5. Personalizzazione
MCP è progettato per essere personalizzato e adattato a diversi casi d'uso. Questa personalizzazione è l'ideale se stai sviluppando un flusso di lavoro di automazione per il tuo team di marketing o creando un assistente IA personalizzato per la tua azienda.
Questo lo rende perfetto sia per applicazioni su piccola scala che per soluzioni più ampie, di livello aziendale, che richiedono l’uso dell’IA per gestire flussi di lavoro complessi su molti sistemi diversi. In breve, MCP è un livello completamente personalizzabile che consente di collegare l’IA agli strumenti desiderati in tempo reale. È proprio qui che entrano in gioco i flussi di lavoro “agentici”, per trasformare questa potenzialità in azione concreta.
Come funziona MCP?
MCP funziona grazie a un formato comune che consente a due componenti software di comunicare tra loro. Il primo è un client integrato nella tua app di IA, mentre il secondo è un server collegato allo strumento che ospita i dati.
Il flusso richiesta/risposta: che cos'è?
Il flusso richiesta/risposta costituisce il cuore del Model Context Protocol. Ecco come funziona nella pratica:
- Il modello richiede qualcosa
- Il client invia la richiesta al server
- Il server invia una risposta
- Il client restituisce i dati al modello
1. Il modello effettua una richiesta
Ad esempio, stai lavorando sul tuo calendario e hai bisogno che l’IA controlli i tuoi impegni. L’IA invia una richiesta, una sorta di breve messaggio del tipo: «Ehi, puoi recuperarmi gli eventi in programma per oggi?»
Senza MCP, quella richiesta non ha alcun significato per il tuo strumento specifico. Deve essere convertita in un linguaggio che lo strumento sia in grado di riconoscere.
2. Il client invia la richiesta al server
Il client MCP dell’app AI formula la richiesta in un formato standard e la invia al server MCP dello strumento. Poiché entrambe le parti riconoscono lo stesso formato, il server è in grado di leggere la richiesta senza che sia necessario scrivere codice personalizzato per quella specifica app.
3. Il server invia una risposta
Lo strumento di calendario (o qualsiasi app tu stia utilizzando) verifica i propri dati, individua gli eventi pertinenti (ad esempio, una riunione alle 14:00) e invia le informazioni al client. Questa è la fase di risposta, in cui lo strumento di calendario fornisce i dati richiesti.
4. Il cliente restituisce la risposta al modello
Una volta ricevuta la risposta, il client trasmette le informazioni all’app di IA, che a sua volta le inoltra al modello. A questo punto, il modello dispone dei dati necessari (il tuo programma della giornata) e può elaborarli secondo quanto è stato programmato. In questo caso, potrebbe inviarti un piccolo promemoria o addirittura suggerirti di prepararti per una riunione alle 14:00.
Questo processo avviene dietro le quinte, assicurando che l’IA e gli strumenti esterni parlino la stessa lingua.
Esempio reale: l'intelligenza artificiale riassume le informazioni raccolte durante la riunione
Hai appena concluso una riunione " Zoom " ricca di idee e punti da mettere in pratica. Sei indaffarato, hai la mente a pezzi e ora devi passare al vaglio gli appunti della riunione. È qui che entrano in gioco gli agenti IA per le riunioni e MCP.
- AI richiede i dati della riunione " Zoom "
AI richiede la registrazione e la trascrizione della riunione. La richiesta viene inoltrata al server MCP dello strumento di riunione, che gestisce la parte relativa all'Zoom . - Il modello acquisisce i dati e li analizza
Una volta che l’IA dispone dei dati relativi alla riunione, può iniziare ad analizzarli. Potrebbe trattarsi di un elenco di azioni da intraprendere, di alcune domande e di alcune riflessioni condivise dal tuo team. L’IA riassume tutto ciò, evidenzia i punti chiave e li organizza per te in un formato di facile comprensione. - L'IA risponde con un riepilogo e i passi successivi
Invece di costringerti a sfogliare pagine e pagine di appunti della riunione, l'IA ti fornisce un resoconto rapido e sintetico, insieme a suggerimenti sui passi successivi. Potrebbe persino chiederti: "Vuoi che programmi delle riunioni di follow-up sulla base di questi punti d'azione?" E, in un attimo, la tua riunione si trasforma in un elenco organizzato e pronto per essere messo in pratica.
In questo esempio, MCP era il formato condiviso che ha permesso all’app di intelligenza artificiale e allo strumento per le riunioni di comunicare tra loro. Il recupero delle informazioni è avvenuto tramite tale connessione, mentre la sintesi è stata opera del modello stesso.
In che modo MCP gestisce la sicurezza?
Il protocollo MCP standardizza le modalità con cui un'applicazione di intelligenza artificiale richiede l'accesso a uno strumento e le modalità con cui tale accesso viene concesso. Ciò che accade ai dati dopo che il server li ha ricevuti dipende da chi gestisce il server e non dal protocollo.
Come MCP gestisce l'autenticazione
Il quadro di autorizzazione di MCP si basa su OAuth. L'app di intelligenza artificiale richiede una serie definita di autorizzazioni; l'utente le approva e il server emette quindi un token limitato esclusivamente alle autorizzazioni concesse. La password non viene mai comunicata all'app di intelligenza artificiale e l'utente può revocare l'accesso in un secondo momento senza dover modificare alcuna password.
La specifica del 28 luglio 2026, la revisione più ampia dal lancio di MCP, ha rafforzato ulteriormente questa misura. I server di autorizzazione ora restituiscono un parametro “issuer” che i client devono convalidare prima di riscattare un codice, e le credenziali dei client sono vincolate all’emittente che le ha generate, pertanto non possono essere riutilizzate su server di autorizzazione diversi.
Dove finisce l’MCP e inizia il fornitore
MCP gestisce la richiesta stessa. L'organizzazione che gestisce il server gestisce i dati.
Una volta che un server riceve una richiesta, il protocollo non ha alcuna influenza sulla durata di conservazione dei dati, sul loro utilizzo per l'addestramento di un modello o su chi, all'interno dell'azienda fornitrice, possa accedervi. Si tratta di decisioni prese da chi gestisce il server, proprio come avviene già per ogni altro strumento utilizzato dalla vostra azienda.
Esempio: collegamento di un'app di intelligenza artificiale a Google Drive
Supponiamo che tu abbia bisogno che la tua app di intelligenza artificiale recuperi alcuni documenti archiviati nel tuo Google Drive prima di un importante incontro con un cliente. L’app richiede una serie specifica di autorizzazioni per Drive e tu le approvi utilizzando il tuo account Google. Ogni richiesta effettuata dall’app dopo la concessione di tale autorizzazione è accompagnata da un token limitato a quanto approvato, e sono i sistemi di Google a decidere a cosa tale token possa accedere.
Il ruolo di MCP finisce qui. Ciò che l’app fa con i documenti una volta ottenuti, se ne conserva una copia, per quanto tempo li conserva, dipende da chi ha sviluppato l’app.
Scegliere un server
Privilegia i server di prima parte gestiti da fornitori con cui hai già stipulato un contratto. Verifica chi gestisce il server e cosa prevede la loro informativa sulla privacy. I server dei registri pubblici richiedono maggiore attenzione, poiché spesso è più difficile risalire all’operatore.
Per le organizzazioni di grandi dimensioni, l'estensione "Enterprise-Managed Authorization" è diventata stabile nel giugno 2026. Consente agli amministratori di gestire centralmente l'accesso a MCP tramite un provider di identità, anziché lasciare che ogni utente approvi i server uno alla volta; l'hanno adottata Anthropic, Microsoft e Okta.
Cosa può offrire MCP a un team di vendita?
MCP consente a un modello di IA di recuperare in tempo reale i dati del CRM, le conversazioni via e-mail e i resoconti delle riunioni nel momento stesso in cui ne fai richiesta, anziché basarsi esclusivamente su ciò che carichi o incolli nel prompt.
Il risultato è che puoi chiedere all'IA informazioni su un'operazione o un cliente specifico presente nella tua pipeline, anziché basarti su un quadro generico.
Il sistema è già operativo su larga scala. Nel rilascio delle specifiche del luglio 2026, Honeycomb ha riferito che quasi il 20% delle proprie query interattive mensili proviene ormai da agenti automatici anziché da persone.
In quale fase del flusso di lavoro di vendita compare
Un addetto al servizio clienti sta per partecipare a una chiamata con un cliente. Anziché aprire quattro schede dal CRM, dalla libreria delle chiamate e da altre fonti, il modello consente di recuperare tutte le informazioni in un unico posto: lo scambio di e-mail, lo stato attuale dell’affare nel CRM e le note relative alla chiamata precedente.
Lo stesso accesso può anche supportare l’amministratore che si occupa del follow-up della chiamata. Gli appunti della riunione redatti dal sistema di trascrizione basato sull’intelligenza artificiale vengono registrati su HubSpot o su Salesforce. Viene redatta un’e-mail di follow-up basata su ciò che è stato effettivamente discusso durante la chiamata. È possibile aggiornare le fasi della trattativa. Una trattativa in stallo può essere contrassegnata con un breve riassunto di ciò che è accaduto prima che la situazione si arenasse.
Secondo Salesforce, i team di vendita possono perdere fino al 72% del loro tempo a causa delle attività amministrative; pertanto, l’applicazione pratica dell’IA in questo contesto consiste proprio nel recuperare quel tempo perso. È su questo presupposto che si basano gli agenti di IA dedicati alle vendite.
Chi usa davvero MCP?
MCP ha superato la fase sperimentale. AWS, Google Cloud, Microsoft, Cloudflare, Figma, Netlify, Supabase e Xero hanno tutti implementato il supporto per la specifica attuale nel luglio 2026.
Gli sviluppatori che realizzano connessioni MCP utilizzano toolkit già pronti, uno per ogni linguaggio di programmazione. Questi toolkit vengono scaricati quasi mezzo miliardo di volte al mese e due di essi hanno superato il miliardo di download complessivi.
Come funziona nella pratica
Ci sono due esempi davvero significativi di questo, al di là dell'aspetto ingegneristico.
Assistenza clienti
Un agente di assistenza basato sull'intelligenza artificiale, collegato tramite MCP, può svolgere operazioni quali verificare lo stato di un ordine su Shopify o recuperare i ticket dei clienti da Zendesk. La risposta viene quindi generata sulla base della cronologia effettiva dell'account, anziché da un modello prestabilito.
Gestione del progetto
Gli agenti di intelligenza artificiale dedicati alla gestione dei progetti operano contemporaneamente su diversi strumenti. Il modello estrae le riunioni della settimana da Google Calendar, verifica i documenti correlati su Notion e pubblica un riepilogo su Slack, il tutto con un’unica richiesta.
Come può essere applicato l'MCP alle riunioni?
La possibilità di consultare e recuperare le trascrizioni delle riunioni in tempo reale è una delle funzionalità più utili che si possano integrare in un modello. Si tratta di resoconti fedelissimi di conversazioni, decisioni, obiezioni e azioni che a volte possono sfuggire nelle note o nei documenti del CRM digitati manualmente.
In questo caso è importante quale assistente per le riunioni basato sull'intelligenza artificiale utilizzi, poiché non tutti dispongono di un server.
Cosa può fare l'intelligenza artificiale con i dati delle riunioni
Il modello di intelligenza artificiale, quando effettua una ricerca nella libreria delle trascrizioni, è in grado di recuperare la registrazione completa di ciò che è stato detto. In questo modo può:
- Riassumi una chiamata a cui non hai partecipato, senza dover guardare la registrazione.
- Raccogli le azioni da intraprendere relative a più chiamate, in modo da avere una visione d’insieme dello stato delle cose.
- Scopri quando è stata presa una decisione e qual era il contesto in cui è stata presa.
Ecco come funziona su tre delle principali piattaforme.
MCP per Zoom
Le chiamate con i clienti e le riunioni esterne avvengono per lo più su Zoom. Collegando un archivio di tali chiamate a un modello, è possibile verificare a cosa si è opposto un cliente tre chiamate fa senza doverle aprire una per una. La nostra guida MCP “Zoom ” illustra la procedura di configurazione.
MCP per Google Meet
Meet è integrato in Workspace, quindi i documenti relativi a una riunione si trovano proprio accanto alla riunione stessa. Un modello che tenga conto di entrambi gli aspetti può collegare quanto concordato durante una chiamata al documento che ne è scaturito. Maggiori dettagli sono disponibili nella nostra guida MCP “Google Meet ”.
MCP per MS Teams
Teams è solitamente la piattaforma su cui si svolgono le riunioni interne, il che la rende la libreria più ampia delle tre per la maggior parte delle aziende. Effettuando ricerche su questa piattaforma è possibile individuare argomenti e decisioni ricorrenti, anziché limitarsi a una riunione alla volta. La nostra guida MCP “Microsoft Teams ” approfondisce ulteriormente l’argomento.
tl;dvIl server MCP di
tl;dv gestisce un proprio server MCP dal 2025 e, proprio come MCP stesso, da allora è cambiato molto. Ora è disponibile nel piano Pro e in quelli superiori, ed è accessibile sia dalla directory dei connettori di Claude che da quella di ChatGPT. La connessione utilizza OAuth, quindi l'utente approva una serie di autorizzazioni limitate e può revocarle in qualsiasi momento senza modificare la propria password. I token hanno una durata di cinque minuti.| Al momento del lancio | A partire da agosto 2026 |
|---|---|
| Chiave API, generata nelle impostazioni e incollata in un file di configurazione | OAuth, con autorizzazioni limitate che puoi approvare e revocare |
| Installato localmente con Node.js o Docker | Ospitato su tl;dv, non è necessario installare nulla |
| Modifica manualmente il file di configurazione, quindi riavvia il client | Effettua la connessione dalla directory dei connettori di Claude o ChatGPT |
| Quattro strumenti | Cinque strumenti, tra cui la ricerca nella libreria delle riunioni |
- Ricerca riunioni: filtra per intervallo di date, parole chiave, tipo (interna/esterna), partecipazione e impaginazione.
- Recupera i metadati della riunione: titolo, data, durata, stato, organizzatore, partecipanti e URL della riunione.
- Ottieni la trascrizione della riunione: scarica la trascrizione completa in formato Markdown.
- Ottieni gli appunti della riunione: recupera gli appunti generati dall'IA, quelli scritti a mano, i timestamp e lo stato dell'elaborazione da parte dell'IA.
- Ottieni il profilo utente: recupera il tuo profilo su tl;dv , il ruolo, la data di registrazione e il numero di membri del team.
Il futuro di MCP
Nel 2026, le aspettative nei confronti di MCP sono andate ben oltre lo status quo precedente. I modelli ora fanno ampio ricorso a questa tecnologia, la sicurezza è stata rafforzata e la configurazione non richiede più le stesse competenze tecniche di un tempo. Prima era necessario modificare i file di configurazione. Ora basta selezionare le directory dei connettori e il sistema funziona.
Con la revisione del luglio 2026, le regole di autorizzazione sono diventate più rigorose e l'autorizzazione gestita dall'azienda è entrata in fase di stabilità nel giugno 2026; pertanto, gli amministratori possono ora concedere l'accesso tramite il proprio provider di identità, anziché approvare i server uno per uno.
Da questo punto in poi, i cambiamenti sono meno radicali. La revisione del 28 luglio 2026 ha reso il protocollo stateless, ha aggiunto un quadro formale per le estensioni e ha introdotto una politica di deprecazione della durata di dodici mesi.
Quel framework ha portato a due estensioni ufficiali. MCP Apps consente a un server di restituire un'interfaccia interattiva anziché semplice testo, visualizzata in una finestra in modalità sandbox, con ogni azione che segue lo stesso percorso di approvazione di una normale chiamata a uno strumento. I task gestiscono le operazioni che richiedono tempo, in modo che un server possa restituire un riferimento al lavoro invece di mantenere aperta la connessione.
In sintesi, ciò significa che MCP può ora crescere senza compromettere ciò che è già stato realizzato, ed è proprio questo l’aspetto che assume un’infrastruttura quando smette di essere interessante.
Domande frequenti sul protocollo MCP (Model Context Protocol)
Che cos'è il Model Context Protocol (MCP)?
MCP è uno standard aperto che consente ai modelli di IA di connettersi agli strumenti e ai dati che già utilizzi, come Google Drive, Slack o le registrazioni delle tue riunioni. È stato lanciato da Anthropic nel novembre 2024 e da allora la gestione è passata alla Linux Foundation. Offre a ogni applicazione di IA un unico metodo comune per accedere ai dati esterni.
In che modo MCP si differenzia dagli agenti AI?
Lavorano insieme anziché in competizione tra loro. Un agente di intelligenza artificiale è un sistema che svolge compiti per conto dell’utente. L’MCP è il modo in cui tale agente accede ai dati necessari per svolgere il proprio lavoro. Gli agenti più utili si avvalgono di qualcosa di simile all’MCP per andare oltre i propri dati di addestramento.
Un server MCP può modificare o cancellare i miei dati?
Dipende dal server. MCP supporta strumenti che recuperano dati e strumenti che eseguono azioni, quindi ciò che un server è in grado di fare dipende da chi lo ha creato. Verifica quali strumenti sono disponibili su un server prima di collegarti. I server in sola lettura possono recuperare informazioni, ma non possono creare, modificare, condividere o eliminare nulla.
È sicuro collegare MCP ai miei strumenti di lavoro?
MCP standardizza le modalità di richiesta e concessione dell'accesso, utilizzando OAuth in modo che le autorizzazioni abbiano un ambito ben definito e possano essere revocate. Ciò che accade ai tuoi dati dopo che un server li ha ricevuti dipende dall'azienda che gestisce quel server. La questione della sicurezza non riguarda tanto il protocollo quanto piuttosto il server a cui ti connetti.
Come faccio a sapere se un server MCP è affidabile?
Inizia dal gestore. I server di prima parte forniti da fornitori con cui hai già un contratto sono accompagnati da una politica sulla gestione dei dati e da un soggetto responsabile. Verifica quali autorizzazioni richiedono e cosa prevede la loro politica di conservazione dei dati. I server dei registri pubblici richiedono maggiore attenzione, poiché può essere più difficile risalire al gestore.
Il collegamento a MCP comporta l'invio dei miei dati a ChatGPT o a Claude?
I dati recuperati tramite MCP vengono inseriti nel contesto dell’app di IA affinché il modello possa utilizzarli; ciò significa che si applica l’informativa sulla privacy dell’IA che si sta utilizzando. Il server MCP, l’app di IA e il fornitore del modello sono tre soggetti distinti, pertanto è opportuno leggere i termini e le condizioni di ciascuno di essi.
Posso utilizzare MCP per effettuare ricerche nei verbali delle mie riunioni?
Sì, se il tuo strumento per le riunioni utilizza un server MCP. Quello di tl;dvè disponibile nei piani Pro e si collega dalle directory dei connettori Claude e ChatGPT. Mette a disposizione funzioni di ricerca, metadati, note e trascrizioni, così puoi porre domande relative alle chiamate passate senza doverle aprire una alla volta.
