Connettere le AI con Server MCP open source e Glama Chat

Lista dei server MCP (Model Context Protocol) Open-Source per connettere l’AI a strumenti come GitHub e Slack e inizia con Glama Chat

Ho trovato per caso una lista incredibile di server MCP, che permettono di integrare strumenti di intelligenza artificaile per decine di scopi specifici senza costi (se non quelli dei modelli lingusitici o generativi). Con l'occasione di condividere una lista che per gli esperti dovrebbe valere oro, provo anche a spiegare un altro concetto che per molti suonerà nuovo, il Model Context Protocol (MCP), una delle tecnologie più promettenti per rendere l’AI più integrata e accessibile.
Grazie a MCP, i modelli AI possono connettersi a strumenti esterni come database, servizi web e applicazioni in modo semplice e standardizzato. In questa guida, esploriamo la lista condivisa da un utente di Github, una raccolta di server Open-Source basati su MCP, e presentiamo Glama Chat, un client AI multimodale che sfrutta MCP per portare l’AI a un nuovo livello.

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Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?

MCP, sviluppato da Anthropic, è un protocollo aperto che permette ai modelli di linguaggio avanzati (LLM) di comunicare con strumenti esterni, come GitHub, Google Drive o database aziendali, senza bisogno di integrazioni personalizzate. Immaginalo come un “adattatore universale” per l’AI: i server MCP fanno da intermediari, fornendo accesso sicuro e standardizzato a dati e funzionalità. Questo semplifica lo sviluppo di applicazioni AI, riducendo i costi e aumentando l’interoperabilità.

Con oltre 5.000 server MCP attivi a giugno 2025, l’ecosistema è in forte crescita, e la lista Awesome MCP Servers è il punto di partenza ideale per scoprirlo.

Esempi di Server MCP dalla Lista Awesome MCP Servers

Ecco alcuni esempi di server MCP Open-Source dalla lunga lista di "Awesome MCP Servers", utili per diversi scenari:

• GitHub MCP Server: Permette agli LLM di gestire issue, pull request e commenti su GitHub. Ad esempio, puoi automatizzare la creazione di una nuova issue per un bug.
• Google Workspace MCP Server: Integra Google Calendar, Drive, Gmail e Docs, consentendo di pianificare riunioni o estrarre dati da documenti tramite AI.
• Slack MCP Server: Abilita l’AI a leggere o inviare messaggi su Slack, ideale per chatbot aziendali o notifiche automatiche.
• Brave Search MCP Server: Offre ricerche web sicure e privacy-focused, perfette per ottenere dati esterni in modo protetto.
• Xano MCP Server: Connette gli LLM a database No-Code come Xano, permettendo query in linguaggio naturale senza codice SQL.
• PostHog MCP Server: Permette di interagire con PostHog per visualizzare progetti o creare annotazioni tramite comandi naturali.

Esempio: Usando il Slack MCP Server, puoi chiedere al tuo modello AI di inviare un messaggio a un canale Slack, come “Riunione confermata alle 15:00”, senza aprire l’app manualmente.

Questi server sono configurabili tramite SDK ufficiali e sono Open-Source, quindi puoi personalizzarli o contribuire su GitHub.

Glama Chat: Il Punto di Partenza per i Server MCP

Glama Chat, parte della piattaforma Glama, è un client AI multimodale che rende i server MCP accessibili anche ai non esperti. Ecco le sue caratteristiche principali:

• Multimodalità: Supporta modelli AI come Claude e GPT-4, analisi di file (PDF, immagini), ricerche web e creazione di grafici.
• Integrazione MCP: Si connette a server MCP come GitHub o Xano, permettendo task come la gestione di issue o l’analisi di dati.
• AI Gateway: Offre un’API compatibile con OpenAI, supportando oltre 100 modelli AI con bilanciamento del carico.
• Sicurezza: Crittografia AES-256 e conformità SOC 2 (piani enterprise), con dati non usati per addestramento AI.

Esempio: Con Glama Chat e il Google Workspace MCP Server, puoi caricare un PDF, chiedere all’AI di riassumerlo e salvare il riassunto su Google Drive, tutto in pochi clic.

Uno sviluppatore può usare Glama Chat per debuggare codice Python, interrogare un database tramite un server MCP e generare un grafico dei risultati, tutto dalla stessa interfaccia. Un team aziendale, invece, può analizzare documenti di progetto e automatizzare task su Jira.

Per iniziare, accedi a Glama AI, inserisci una chiave API nel menu “Gateway” e seleziona un server MCP.

Visita Awesome MCP Servers, dove si possono trovare i link per scaricare o accedere a molti strumenti open source alimentati da intelligenza arrtificiale.

Alternative a Glama Chat

Se vuoi esplorare altre piattaforme che supportano MCP, ecco alcune alternative a Glama Chat:

• ChatMCP: Un client chat open-source con supporto per trasporti SSE/Stdio, che si connette a server MCP come Composio o Zapier. Ideale per chi cerca semplicità.
• DeepChat: Un assistente desktop MCP che privilegia privacy ed efficienza, perfetto per flussi di lavoro locali.
• Dolphin-MCP: Un client open-source che collega server MCP a LLM locali o remoti, adatto a configurazioni avanzate.
• 5ire: Un client desktop MCP con supporto per database locali e strumenti esterni, utile per progetti personalizzati.
• AIaW: Un client CLI leggero per sviluppatori, con pieno supporto MCP per automatizzare task tramite comandi.

Ora, tutte queste informazioni non sono chiaramente esaustive, ma per iniziare e per chi ci lavora quotidianamente, conoscere Glama AI è fondamentale, perchè un portale che mette in contatto modelli linguistici e applicazioni.

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