Innovaformazione: Corso Agenti AI ed MCP per padroneggiare le AI in azienda

Innovaformazione, società attiva nell’ambito dell’informatica specialistica, organizza e propone un “Corso Agenti AI ed MCP” finalizzato all’utilizzo del linguaggio Python per la creazione di server e client MCP nonché applicazioni basate sugli agenti utilizzando LLM remoti o locali. Un’opportunità per maturare delle competenze ormai fondamentali per chi opera professionalmente nell’implementazione di soluzioni incentrate sulle tecnologie di ultima generazione. Analizziamo quindi le tematiche principali del corso e capiamo perché oggi, così come nel prossimo futuro, è necessario conoscere e padroneggiare gli Agenti AI e il protocollo MCP.

Cosa sono gli Agenti AI

Nella definizione del suo corso, Innovaformazione offre una definizione puntuale ed esaustiva di un Agente AI presentandolo come: “un’entità che percepisce l’ambiente, elabora informazioni, prende decisioni autonome e compie azioni per raggiungere determinati obiettivi“. Gli Agenti AI non devono essere quindi confusi con i modelli generativi che tradizionalmente non agiscono in autonomia ma a seguito dell’input di un utente, tipicamente un prompt espresso in linguaggio naturale verso un chatbot o il caricamento di un contenuto.

Gli Agenti AI dispongono invece di capacità di pianificazione dei task, conservano una memoria persistente delle interazioni effettuate e non necessitano di una supervisione umana continua per operare o adattarsi ai contesti in cui devono agire. Queste caratteristiche li rendono particolarmente adatti ad ambiti di applicazione specialistici come per esempio:

• l’automazione di processi e procedure tramite la gestione di flussi di lavoro ripetitivi in ambito aziendale.
• lo sviluppo di Assistenti Virtuali in grado non solo di rispondere a domande ma anche di svolgere compiti senza per questo dover ricevere alcuna istruzione.
• analisi ed elaborazione di grandi quantità di dati per supportare i processi decisionali.

Ecco quindi che gli Agenti AI diventano degli alleati preziosi nella generazione della reportistica, nella prenotazione dei viaggi, nella gestione della posta elettronica o in contesti dove velocità e scelte rigorose sono dei requisiti irrinunciabili. Come per esempio in ambito finanziario o sanitario.

Anche se il concetto di Agente AI ha acquisito una grande popolarità in un periodo recente, di essi si cominciò a parlare già negli anni ’50. Questo con programmi come per esempio il Logic Theorist risalente al 1956. Da allora la ricerca nel settore ha subito una costante evoluzione: dai primi chatbot testuali sperimentali degli anni degli anni ’60-’70 passando per le ricerche su machine learning e deep learning degli anni 2000. Fino a soluzioni come il general AI agent Manus, oggi capace di gestire task di progettazione, programmazione, creatività, produttività o impegni quotidiani e lavorativi senza il bisogno di un intervento umano.

Cos’è il protocollo MCP

MCP (Model Context Protocol) è un protocollo standard aperto rilasciato nel novembre del 2024 da Anthropic, la società a cui si deve il chatbot AI Claude e l’omonima famiglia di modelli generativi. Esso permette di definire un’interfaccia JSON-RPC con cui i client AI possono richiedere contesto e azioni a server ospitati da differenti piattaforme. Il suo scopo è infatti quello di uniformare il modo in cui le applicazioni di intelligenza artificiale accedono a dati, eseguono dei compiti e interagiscono con i tool esterni.

A favorire il successo di MCP è stata anche l’intuizione di associarlo ad SDK per lo sviluppo in linguaggi come Python, TypeScript, Java e C#, elemento che ne ha permesso l’adozione su larga scala. Ecco perché già ad inizio 2025 società leader nel settore delle AI, come OpenAI e Google DeepMind, hanno deciso di integrarlo nei loro agent SDK. Nel contempo, piattaforme come Replit, Sourcegraph e Zed hanno reso disponibili dei server basati su questo protocollo per i propri tool di sviluppo.

Volendo descrivere MCP e la sua utilità, lo si potrebbe definire come una sorta di “porta USB-C” per le applicazioni di AI con cui collegare gli LLM alle fonti di dati e agli strumenti esterni. Ciò si traduce in maggiore uniformità dei processi di sviluppo grazie alla standardizzazione, interoperabilità, sicurezza, minore complessità ed un elevato livello di personalizzazione nelle integrazioni. Si ha infatti un riferimento comune e valido per tutti riguardo al modo in cui vengono scambiati contesto e comandi tra Agenti AI e sistemi.

MCP consente di sfruttare un’unica integrazione per la connessione a diverse sorgenti di dati, dai database alle API passando per il filesystem. Il modello AI resta però isolato dal back-end dati permettendo di controllare in modo centralizzato permessi e flussi di accesso. Inoltre, l’aggiunta di nuovi strumenti o fonti al framework agentico non richiede alcuna modifica al core del modello, con un vantaggio in termini di scalabilità.

Cosa imparerai durante il corso “Corso Agenti AI ed MCP” di Innovaformazione

Il “Corso Agenti AI ed MCP” di Innovaformazione si articola in 32 ore e viene svolto in modalità Classe Virtuale online in diretta (o frontale in-house). È attivabile solo per le aziende su richiesta e prevede come requisito per i discenti la conoscenza del linguaggio Python. Non sono invece necessarie delle conoscenze pregresse in tema di Machine Learning. L’obbiettivo è quello di imparare ad utilizzare Python per creare server e client MCP e creare applicazioni basate su agenti utilizzando Large Language Models remoti o locali.

Per far questo, il programma didattico prevede un percorso di apprendimento che parte da un’introduzione ad MCP e all’API per Python per poi poi affrontare nel dettaglio lo sviluppo di server MCP e l’integrazione con Claude Desktop così come lo sviluppo di client MCP. Il tutto senza ignorare l’importanza del debugging.

Si passa quindi all’esecuzione locale degli LLM tramite piattaforme collaudate come Ollama e LM Studio per poi immergersi nello studio degli Agenti AI a partire da un’ambiente pronto ad animarli.  I partecipanti al corso imparano quindi a crearli tramite il framework ADK (Agent Development Kit), a distinguerne e definirne le classi di appartenenza, a creare ed utilizzare i tool connessi ad essi.

Viene quindi dato spazio ad aspetti fondamentali come quelli legati alla gestione degli agenti, all’utilizzo degli artefatti e dei callback, così come alla comprensione degli eventi. Un viaggio nel mondo dell’automazione tramite l’AI che si conclude con il testing e il deployment di un agente, cioè la sua distribuzione in fase di produzione. Non mancano esercizi ed esempi di agenti che facilitano la comprensione e l’apprendimento per diventare degli operatori professionali in tema di Agenti AI ed MCP.

Conclusioni

Il “Corso Agenti AI ed MCP” proposto da Innovaformazione rappresenta un’opportunità formativa di alto livello per acquisire competenze nel settore dell’intelligenza artificiale applicata in ambito aziendale. Attraverso un approccio pratico e strutturato, i partecipanti imparano a utilizzare Python per sviluppare soluzioni basate su Agenti AI e ad applicare il protocollo MCP per garantire interoperabilità e scalabilità nelle integrazioni.

L’accesso a LLM locali o remoti, l’uso del framework ADK e il deployment degli agenti permettono di affrontare ogni fase di sviluppo in concreto. Dalla progettazione alla messa in produzione. Il corso risponde così alle attuali esigenze del mercato e offre una formazione mirata su tecnologie emergenti e indispensabili per chi opera nell’ambito dell’automazione, dell’analisi dati e dello sviluppo AI. Un percorso ideale per le aziende che vogliono restare competitive in un contesto in evoluzione continua che sta modificando il mondo, non solo quello del lavoro.

In collaborazione con Innovaformazione