MCP in pratica: da API all'orchestrazione di agenti

Mettere MCP in pratica significa progettare strumenti abbastanza granulari da essere utili ma abbastanza sicuri. Condividiamo lezioni da progetti di integrazione in cui server MCP avvolgono API e fonti dati esistenti, e gli agenti svolgono controlli di stato, generazione report e gestione eccezioni.

Discutiamo anche quando usare flussi guidati da agenti rispetto a pipeline ETL o API tradizionali: gli agenti eccellono in passi esplorativi e decisionali; le pipeline restano migliori per movimentazione dati ad alto volume e deterministica.

Avrai un'idea più chiara di dove MCP e agenti AI si collocano nella roadmap di integrazione.