Ci sono notizie che passano quasi inosservate tra chi non mastica AI tutti i giorni, e che invece dovrebbero far drizzare le antenne a chiunque costruisce integrazioni per l’e-commerce. Una di queste è arrivata il 26 marzo: OpenAI ha adottato il Model Context Protocol, l’MCP nato in casa Anthropic. Poche settimane dopo, ad aprile, è arrivata la conferma anche da Google DeepMind. Nel giro di un mese lo stesso protocollo è passato dall’essere “una cosa di Anthropic” a un terreno comune su cui si trovano d’accordo i tre nomi più pesanti del settore.
Lo dico senza giri di parole: questo è il momento in cui MCP smette di essere una scommessa e diventa uno standard di fatto. E per chi, come me, lavora sulle integrazioni Adobe Commerce, è una di quelle notizie che cambiano il modo di ragionare sul lavoro dei prossimi mesi. Con un’avvertenza che ripeterò più avanti, perché è la parte che di solito viene saltata: uno standard non fa il lavoro al posto tuo. Ti dà una presa. Poi bisogna avere qualcosa di sensato da esporre, e sapere cosa.
Cos’è successo, in breve
MCP è un protocollo aperto che standardizza il modo in cui un modello di AI si collega a sistemi esterni: database, API, file, tool aziendali. L’idea è semplice e per questo potente: invece di scrivere un’integrazione custom per ogni combinazione modello-sistema, esponi il tuo sistema una volta sola tramite un MCP server, e qualsiasi client compatibile può parlarci.
Finché a supportarlo era solo Anthropic con Claude, la domanda legittima era: vale la pena investirci, o è l’ennesimo formato che tra sei mesi nessuno ricorderà? Il 26 marzo quella domanda ha ricevuto una risposta. OpenAI, cioè l’azienda di ChatGPT, il concorrente diretto, ha annunciato il supporto a MCP nei propri prodotti. Quando un competitor adotta la tecnologia di un rivale, non lo fa per gentilezza: lo fa perché il costo di stare fuori dallo standard è più alto del costo di aderirvi. La conferma di Google DeepMind ad aprile ha chiuso il cerchio.
Perché “adottato dai concorrenti” è la cosa che conta davvero
Nel mondo dei protocolli, la storia è sempre la stessa: uno standard vince non quando è tecnicamente il migliore, ma quando smette di appartenere a un singolo vendor. È successo con l’HTTP, con il TCP/IP, con l’SQL. Nessuno adotta un formato perché è elegante; lo adotta perché lo adottano tutti gli altri.
MCP ha appena superato quella soglia. Un protocollo sostenuto da Anthropic, OpenAI e Google contemporaneamente non è più “un’opzione tra tante”: è il punto di partenza. E questo cambia il calcolo del rischio per chi deve decidere dove mettere le proprie ore di sviluppo.
Un connettore MCP scritto oggi non vale su un solo assistente: vale su tutti quelli che parlano il protocollo. È questa, secondo me, la parte che ancora non tutti hanno messo a fuoco.
Cosa cambia per chi costruisce integrazioni
Provo a spiegarlo con la lente di chi progetta soluzioni e-commerce, perché è il terreno che conosco. Fino a ieri, se un merchant voleva collegare il proprio store a un assistente AI (per interrogare il catalogo, controllare lo stato di un ordine, leggere i dati di vendita) si trovava davanti a due strade, entrambe scomode. La prima era l’integrazione proprietaria, cucita su misura sul modello del momento: funziona, ma è un vicolo cieco, perché cambi assistente e butti via il lavoro. La seconda era aspettare, cioè dirsi “aspettiamo che il mercato si stabilizzi”, che nella pratica significa rimandare la decisione finché la prenderà qualcun altro al posto tuo.
Con MCP che diventa standard cross-vendor, la matematica cambia. Costruisci un MCP server sopra il tuo sistema (Adobe Commerce, l’ERP, il DAM) una volta sola, e quel connettore è riutilizzabile sui client che parlano il protocollo. Non stai scommettendo su quale AI vincerà: stai costruendo qualcosa che sopravvive a quella scommessa. In un caso su cui ho lavorato, un merchant fashion mid-market, la domanda ricorrente era esattamente questa: “e se poi passiamo a un altro assistente?”. Fino a un mese fa non avevo una risposta pulita. Oggi è: cambi il client, il server resta.
Qui però smetto di commentare le notizie degli altri e racconto cosa ho provato a fare io, perché è l’unica prova che posso portare. Nelle ultime settimane ho scritto un prototipo di MCP server sopra un’istanza Adobe Commerce di test. È un esperimento, non un prodotto, e lo scrivo prima che qualcuno mi chieda di venderglielo: espone poche funzioni (cerca prodotti, leggi gli attributi di uno SKU, recupera lo stato di un ordine) e la gestione degli errori è quella che è.
Due cose che non mi aspettavo, e che per me valgono più dell’annuncio di OpenAI. La prima: il pezzo difficile non è il protocollo. Scrivere il server è quasi noioso, ed è un complimento. Il pezzo difficile è decidere quali tool esporre e come descriverli. Al primo tentativo ne avevo messi troppi, con nomi generici, e il modello sceglieva quello sbagliato con grande sicurezza. Non era un problema di AI: era un problema di design fatto male da me. Ho tolto metà delle funzioni e ho riscritto le descrizioni come se dovessi spiegarle a un collega appena arrivato, e ha iniziato a comportarsi bene. Il connettore vale quanto la chiarezza di chi lo progetta.
La seconda: sul catalogo di test, che come tutti i cataloghi veri aveva attributi compilati a metà, l’agente ha risposto con tono impeccabile cose non vere. Non ha allucinato niente, ha letto quello che c’era. Un MCP server sopra dati sporchi non è un’integrazione AI, è un megafono per il disordine che hai già. È il motivo per cui, a chi mi chiede “da dove comincio con l’AI?”, continuo a dare la risposta meno affascinante possibile: prima metti in ordine i dati. Catalogo, attributi, prezzi, integrazioni. Poi ne riparliamo.
Perché questo rafforza la mia scommessa nel mondo Adobe
Da un po’ sostengo, anche con chi mi guarda con scetticismo, che l’AI agentica non sia un accessorio da bolt-on ma un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende interagiscono con i propri sistemi commerce. Ci sono arrivato più per curiosità da smanettone che per visione strategica: ho iniziato a giocarci, ha retto, e a un certo punto è diventato il modo in cui lavoro.
L’adozione da parte di OpenAI e Google, per me, sposta il rischio di quella scelta. Non perché “avevo ragione”, di questo importa poco. Perché costruire competenza su MCP nel mondo Adobe Commerce oggi non è più anticipare una tecnologia di nicchia: è lavorare su un terreno che i tre principali vendor hanno deciso di condividere. Adobe, dal canto suo, ha aperto le proprie piattaforme agli agenti, ed è la mossa giusta: il valore, per chi come me sta in mezzo, è proprio nello spazio tra la piattaforma e l’agente.
Ma attenzione a come lo si legge, perché qui si annida la frase da guru che non voglio scrivere. Non sto dicendo che chi impara MCP oggi si assicura un vantaggio. Sto dicendo una cosa più stretta e più difendibile: lo strumento moltiplica chi ha già idee, processi e metodo, e non fa nulla per chi non li ha. Un merchant con un catalogo governato e integrazioni pulite, esposto via MCP, apre scenari che un anno fa non esistevano. Lo stesso identico protocollo, in un’azienda che non sa dire cosa vuole ottenere, produce una demo carina e zero valore. Il “se” è la tesi, non la scappatoia.
Sono onesto anche sul resto: standard aperto non vuol dire maturità. La sicurezza, la gestione dei permessi, il controllo su cosa un agente può davvero fare dentro un sistema di produzione restano nodi aperti e seri, e chi vende MCP come una bacchetta magica sta esagerando. La mia posizione, su questo, è meno paranoia e più misurazione: non serve teorizzare i rischi, serve loggare cosa fa l’agente, definire una baseline e guardare i numeri. Il resto è chiacchiera.
La mia posizione
MCP ha vinto la battaglia che conta, quella dell’adozione. Da qui in avanti la domanda non è più “quale protocollo useremo per collegare AI e sistemi”, ma “cosa abbiamo di sensato da esporre”. Per chi lavora nell’e-commerce, e in particolare nell’ecosistema Adobe, quello che mi sento di dire è di smettere di guardare l’AI agentica come una curiosità da rimandare e iniziare a pensare i propri sistemi come qualcosa da esporre, in modo pulito e sicuro, a degli agenti. Non per paura di restare fuori, che è il peggior motivo per fare qualsiasi cosa, ma perché è un lavoro che ha senso anche se i miei entusiasmi si rivelassero esagerati: mettere ordine nei dati e nelle API è valore comunque. Se poi tra un anno scoprirò di aver sopravvalutato qualcosa, lo scriverò qui.
Domande frequenti
Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?
È un protocollo aperto, introdotto da Anthropic, che standardizza il modo in cui i modelli di AI si collegano a sistemi e dati esterni. Un sistema viene esposto tramite un MCP server e qualsiasi client compatibile può interrogarlo.
Chi supporta MCP oltre ad Anthropic?
Il 26 marzo 2025 OpenAI ha annunciato l’adozione di MCP nei propri prodotti; ad aprile 2025 la conferma è arrivata anche da Google DeepMind. Con tre vendor principali a bordo, MCP è di fatto uno standard cross-vendor.
Perché conta per chi fa e-commerce?
Perché un connettore MCP costruito sopra un sistema commerce, ad esempio Adobe Commerce, è riutilizzabile su assistenti diversi. Si investe una volta sul server, senza legarsi al destino di un singolo modello di AI.
MCP è già maturo per la produzione?
Il protocollo è adottato e stabile come direzione, ma sicurezza, gestione dei permessi e controllo degli agenti sui sistemi di produzione richiedono ancora parecchia attenzione ingegneristica. E, prima di tutto, richiede dati puliti: su un catalogo disordinato un MCP server amplifica il disordine invece di risolverlo.
Sono Fabio Canovi, consulente Adobe presso il gruppo Lutech, certificato su Adobe Commerce, Adobe Experience Manager, Adobe Analytics e Adobe Target. Da tempo approfondisco l’AI agentica e in particolare Claude, e come questi strumenti si intrecciano con il mondo dell’e-commerce.