Introduzione
Il Model Context Protocol (MCP) rappresenta una svolta fondamentale nell'evoluzione degli agenti AI, consentendo loro di accedere a centinaia di strumenti per risolvere compiti del mondo reale. Tuttavia, la vera sfida non risiede nella quantità di tools disponibili, ma nella loro efficacia.
L'approccio tradizionale allo sviluppo software, basato su sistemi deterministici, deve evolversi per supportare la natura non-deterministica degli agenti AI. Quando un utente chiede "Dovrei portare l'ombrello oggi?", un agente potrebbe utilizzare un tool meteo, rispondere da conoscenza generale, o persino chiedere chiarimenti sulla posizione.
Cosa Sono i Tools per Agenti AI
I tools rappresentano un nuovo paradigma software che stabilisce un contratto tra sistemi deterministici e agenti non-deterministici. A differenza delle funzioni tradizionali che producono sempre lo stesso output con input identici, gli agenti possono generare risposte variate anche con condizioni iniziali identiche.
Questo richiede un ripensamento fondamentale nell'approccio allo sviluppo: invece di scrivere tools come scriveremmo funzioni per altri sviluppatori, dobbiamo progettarli specificamente per agenti.
Metodologia di Sviluppo e Testing
Costruzione del Prototipo
La creazione di un prototipo rapido rappresenta il primo passo cruciale. È difficile anticipare quali tools gli agenti troveranno ergonomici senza sperimentazione diretta. L'utilizzo di Claude Code per scrivere tools (potenzialmente in una sola sessione) risulta particolarmente efficace quando fornito con documentazione delle librerie software, API o SDK necessari.
L'integrazione dei tools in un server MCP locale o estensione Desktop (DXT) permette di connetterli e testarli direttamente in Claude Code o nell'app Claude Desktop. Per connettere un server MCP locale a Claude Code, si utilizza il comando claude mcp add [args...].
Sistema di Valutazione Completo
La misurazione dell'efficacia dei tools richiede valutazioni sistematiche basate su casi d'uso reali. La generazione di task di valutazione dovrebbe ispirarsi a utilizzi concreti, basandosi su fonti dati e servizi realistici come knowledge base interne e microservizi.
Esempi di task efficaci includono scenari complessi come "Programma un meeting con Jane la prossima settimana per discutere il progetto Acme Corp. Allega le note dell'ultimo meeting di pianificazione e prenota una sala conferenze" piuttosto che richieste semplificate come "Programma un meeting con jane@acme.corp la prossima settimana".
Principi per Tools Efficaci
Selezione Strategica dei Tools
Un maggior numero di tools non garantisce risultati migliori. Un errore comune consiste nel creare tools che semplicemente avvolgono funzionalità software esistenti senza considerare le specifiche "affordances" degli agenti.
Gli agenti LLM hanno "contesto" limitato, mentre la memoria del computer è abbondante. Nel caso di ricerca contatti in una rubrica, invece di implementare uno strumento che restituisce TUTTI i contatti, è preferibile un approccio mirato come search_contacts o message_contact.
Namespacing e Organizzazione
Con l'accesso potenziale a decine di server MCP e centinaia di tools diversi, il namespacing diventa cruciale. Raggruppare tools correlati sotto prefissi comuni (es. asana_search, jira_search) aiuta gli agenti a selezionare gli strumenti giusti al momento giusto.
Ottimizzazione del Contesto
Le implementazioni dei tools dovrebbero restituire solo informazioni ad alto valore, privilegiando la rilevanza contestuale rispetto alla flessibilità. Campi come name, image_url e file_type sono più efficaci di identificatori tecnici come uuid o 256px_image_url.
Collaborazione con Agenti per il Miglioramento
Gli agenti stessi possono diventare partner preziosi nell'identificazione di problemi e nel fornire feedback su descrizioni contraddittorie, implementazioni inefficienti e schemi confusi. L'analisi dei transcript di valutazione attraverso Claude Code permette di identificare aree di miglioramento e ottimizzare automaticamente le performance.
Ottimizzazione Token ed Efficienza
L'implementazione di paginazione, selezione range, filtraggio e/o troncamento con valori di default sensati è essenziale per tool che potrebbero consumare molto contesto. Per Claude Code, le risposte sono limitate a 25.000 token di default.
Il prompt-engineering delle descrizioni tools rappresenta uno dei metodi più efficaci per il miglioramento. Pensare a come descrivereste il tool a un nuovo assunto nel team, rendendo esplicito il contesto implicito e evitando ambiguità.
Conclusioni
Per costruire tools efficaci per agenti, è necessario riorientare le pratiche di sviluppo software da pattern prevedibili e deterministici a quelli non-deterministici. Attraverso il processo iterativo e guidato dalla valutazione descritto, emergono pattern consistenti: tools efficaci sono definiti intenzionalmente e chiaramente, utilizzano il contesto dell'agente con parsimonia, possono essere combinati in workflow diversi e abilitano gli agenti a risolvere intuitivamente compiti reali.
FAQ
Cos'è il Model Context Protocol (MCP) e come migliora gli agenti AI?
Il Model Context Protocol è un framework che permette agli agenti LLM di accedere a centinaia di tools per risolvere compiti reali. A differenza dei sistemi tradizionali, MCP stabilisce un contratto tra sistemi deterministici e agenti non-deterministici.
Come si valuta l'efficacia dei tools per agenti AI?
Si utilizzano evaluation tasks basate su scenari reali, misurando accuratezza, runtime, numero di tool calls e consumo token. L'analisi dei transcript e il feedback degli agenti rivelano aree di miglioramento.
Quali sono gli errori più comuni nello sviluppo di tools MCP?
Creare troppi tools, implementare semplici wrapper di API esistenti, non considerare i limiti di contesto degli agenti, e non ottimizzare le risposte per l'efficienza token.
Come si ottimizza il namespacing dei tools per agenti AI?
Raggruppare tools correlati sotto prefissi comuni per servizio (asana_search, jira_search) o risorsa (asana_projects_search, asana_users_search) aiuta gli agenti a selezionare strumenti appropriati.
Qual è la differenza tra tools per sistemi deterministici e agenti AI?
I tools per agenti devono considerare la natura non-deterministica degli LLM, limitazioni di contesto, e necessità di descrizioni chiare. Richiedono approcci di design completamente diversi rispetto alle API tradizionali.
Come collaborare con agenti AI per migliorare i propri tools?
Utilizzare Claude Code per analizzare transcript di valutazione, identificare pattern inefficienti, e ottenere feedback automatico su implementazioni e descrizioni tools per ottimizzazioni continue.