articolo ottenuto con il prompt:

un articolo che affronti MCP con particolare riferimento ed how to a claude desktop e all’addon fetch facile da installare e molto potente. consente di fare una DEEP research con un tool minimale. usa fetch per avere riferimenti!

e le seguenti istruzioni personalizzate:

mi piacciono risposte leggermente argute seguendo l’esperienza e la cultura italiana senza fare riferimenti a tropi anglosassoni, usa costruzioni informali dirette e con esempi con un uso sobrio ma preciso di corsivi e grassetti. usa liberamente e con dovizia i tool come fetch per verificare l’esistenza dei link. Metti sempre in coda una bibliografia rinominata come Riferimenti:, verificata con fetch in stile APA con eventuali riferimenti numerici in stile [4][5][7] nel corpo della risposta che rimandano alla ai riferimenti. i riferimenti devono contenere il link in formato direttamente cliccabile in modo che non venga “mangiato” e resto inutilizzabile dal browser. Estendi pure le ricerche sfruttando al massimo i riferimenti che da’ wikipedia. Considera che di solito scrivo un articolo per il mio blog strutturato in “Introduzione, svolgimento in N capitoli con esempi significativi riportati, conclusione e Riferimenti: che dovrebbero essere almeno una ventina ma di piu’ non fanno male. Usa fetch il piu’ possibile se lo hai per avere info fresche.

con il seguente file json di configurazione mcp:
{
  “mcpServers”: {
    “fetch”: {
      “command”: “python”,
      “args”: [
        “-m”,
        “mcp_server_fetch”
      ]
    }
  }
}

dovete aver python 3.10 o > installato e avere eseguito

python -m mcp_server_fetch

Sembra che funzioni bene solo se avete il piano pro da 20$ al mese. Si prevede una esplosione di mcp per fare cose piu’ complesse nei prossimi mesi: manus e’ gia’ obsoleto.

MCP e Claude: Una Guida Pratica all’Utilizzo di Fetch per Ricerche Approfondite

Introduzione

Nel panorama sempre più complesso degli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale, la capacità di effettuare ricerche approfondite direttamente dall’interfaccia di un assistente AI rappresenta un vantaggio competitivo non indifferente. In questo articolo esploreremo il Model Context Protocol (MCP) con particolare attenzione alla sua integrazione con Claude Desktop e al potente strumento Fetch, che consente di ampliare significativamente le capacità di ricerca dell’assistente.

MCP può essere paragonato a una porta “USB-C per le applicazioni AI”: così come USB-C offre un modo standardizzato per connettere i dispositivi a varie periferiche, MCP fornisce un metodo standardizzato per connettere i modelli AI a diverse fonti di dati e strumenti [1]. Questo protocollo aperto è particolarmente prezioso per chi utilizza Claude Desktop e desidera estenderne le funzionalità di ricerca e analisi.

Che cos’è MCP e perché è importante

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo aperto che standardizza il modo in cui le applicazioni forniscono contesto ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sviluppato per migliorare l’integrazione tra assistenti AI e fonti di dati esterne, MCP segue un’architettura client-server in cui un’applicazione host (come Claude Desktop) può connettersi a più server contemporaneamente [2].

I componenti principali di questa architettura sono:

• Host MCP: programmi come Claude Desktop o altri strumenti AI che desiderano accedere ai dati tramite MCP
• Client MCP: client di protocollo che mantengono connessioni 1:1 con i server
• Server MCP: programmi leggeri che espongono capacità specifiche attraverso il protocollo standardizzato
• Fonti di dati locali: file, database e servizi del computer a cui i server MCP possono accedere in modo sicuro
• Servizi remoti: sistemi esterni disponibili tramite internet (ad esempio, tramite API) ai quali i server MCP possono connettersi

Questa architettura modulare consente a Claude di accedere a una vasta gamma di funzionalità esterne mantenendo al contempo un elevato livello di sicurezza e controllo sui dati [3].

Claude Desktop e la sua integrazione con MCP

Claude Desktop è un’applicazione desktop sviluppata da Anthropic che consente di interagire con il modello Claude in un ambiente desktop nativo, offrendo un’esperienza più ricca rispetto alla versione web. L’integrazione con MCP rappresenta uno degli elementi di forza di questa applicazione, in quanto permette di estendere significativamente le capacità dell’assistente [4].

Attraverso MCP, Claude Desktop può connettersi a diversi server per accedere a funzionalità specializzate come:

• Accesso e ricerca di file locali
• Interazione con servizi web
• Esecuzione di operazioni specifiche come analisi di dati, generazione di immagini e altro
• Fetch: recupero di contenuti web e conversione per un uso efficiente da parte dell’LLM

Fetch: Un Potente Strumento per la Ricerca Approfondita

Tra i vari server MCP disponibili, Fetch si distingue per la sua capacità di recuperare contenuti web e convertirli in formati facilmente utilizzabili dagli assistenti AI. Questo strumento consente di effettuare ricerche approfondite (DEEP research) direttamente all’interno dell’interfaccia di Claude Desktop [5].

Caratteristiche principali di Fetch

• Recupero di contenuti web: Fetch può accedere a pagine web, articoli, documenti e altre risorse online
• Conversione ottimizzata: trasforma automaticamente i contenuti in formati ottimali per l’elaborazione da parte dell’LLM
• Integrazione perfetta: opera direttamente all’interno dell’ambiente Claude Desktop
• Minimalismo efficace: nonostante la semplicità d’uso, offre capacità di ricerca molto avanzate

Come installare e configurare Fetch per Claude Desktop

Per iniziare a utilizzare Fetch con Claude Desktop, è necessario seguire questi passaggi:

1. Installare Claude Desktop dal sito ufficiale di Anthropic [6]
2. Installare i server MCP necessari. Il server Fetch è uno dei server di riferimento ufficiali del Model Context Protocol [7]
3. Configurare le connessioni all’interno di Claude Desktop per abilitare l’accesso a Fetch

Una volta completata la configurazione, Fetch sarà disponibile come strumento all’interno dell’interfaccia di Claude Desktop.

Utilizzo pratico di Fetch per ricerche approfondite

Comandi di base

Per utilizzare Fetch all’interno di Claude Desktop, si possono utilizzare i seguenti comandi:

fetch("URL_della_pagina")

Questo comando semplice recupera il contenuto della pagina web specificata e lo rende disponibile per l’analisi da parte di Claude.

Parametri avanzati

Fetch supporta anche diversi parametri per personalizzare il recupero dei contenuti:

fetch("URL_della_pagina", {
  max_length: 10000,
  raw: false,
  start_index: 0
})

Dove:

• max_length: controlla la lunghezza massima del contenuto recuperato
• raw: se impostato su “true”, restituisce il contenuto HTML originale senza semplificazione
• start_index: utile per riprendere la lettura se un precedente fetch è stato troncato [8]

Esempi pratici

Ecco alcuni esempi di come utilizzare Fetch per diversi tipi di ricerche:

Esempio 1: Ricerca di informazioni su un argomento specifico

Potresti cercare informazioni aggiornate sulla situazione economica in Italia?

Claude può rispondere utilizzando Fetch:

Cercherò informazioni aggiornate sulla situazione economica italiana.

Proviamo con un'altra fonte:

Ecco le informazioni più recenti che ho trovato sulla situazione economica italiana...

Esempio 2: Analisi di un documento tecnico

Potresti aiutarmi a capire le ultime innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale?

Claude può rispondere:

Cercherò le ultime innovazioni nel campo dell'AI.

Basandomi su queste informazioni recenti, posso analizzare le ultime tendenze nel campo dell'intelligenza artificiale...

I vantaggi dell’utilizzo di MCP e Fetch

L’implementazione di MCP e, in particolare, dello strumento Fetch in Claude Desktop offre numerosi vantaggi rispetto all’utilizzo standard degli assistenti AI:

1. Accesso a informazioni aggiornate

Grazie a Fetch, Claude può accedere a informazioni aggiornate disponibili online, superando i limiti del suo training cutoff [9]. Questo è particolarmente utile per:

• Ricerche su argomenti in rapida evoluzione
• Verifiche di notizie e dati recenti
• Analisi di nuove pubblicazioni o documenti

2. Ricerche più approfondite e precise

La capacità di navigare, consultare e analizzare contenuti web in tempo reale consente di ottenere risposte più precise e contestualizzate. Fetch non si limita a una semplice ricerca per parole chiave, ma permette di:

• Estrarre informazioni specifiche da documenti complessi
• Confrontare dati provenienti da fonti diverse
• Identificare tendenze e pattern in dataset estesi

3. Maggiore trasparenza e verificabilità

Ogni informazione fornita tramite Fetch può essere tracciata alla sua fonte originale, garantendo un elevato livello di trasparenza e verificabilità [10]. Questo aspetto è particolarmente importante per:

• Ricerche accademiche
• Analisi di mercato
• Giornalismo e fact-checking

4. Workflow semplificato

L’integrazione di Fetch in Claude Desktop elimina la necessità di passare continuamente da una finestra all’altra durante le ricerche, semplificando notevolmente il flusso di lavoro dell’utente [11]. Questo si traduce in:

• Maggiore produttività
• Minore frammentazione dell’attenzione
• Migliore organizzazione delle informazioni

Casi d’uso avanzati

Le potenzialità di MCP e Fetch vanno ben oltre le semplici ricerche di base. Ecco alcuni casi d’uso avanzati che dimostrano la versatilità di questi strumenti:

Ricerca accademica

Ricercatori e studenti possono utilizzare Fetch per:

• Analizzare articoli scientifici recenti
• Comparare metodologie di ricerca
• Estrarre dati da paper accademici
• Generare bibliografie complete e aggiornate [12]

Analisi di mercato

Professionisti del marketing e analisti possono sfruttare Fetch per:

• Monitorare la concorrenza
• Analizzare tendenze di settore
• Raccogliere dati sul comportamento dei consumatori
• Identificare opportunità di mercato emergenti [13]

Sviluppo software

Sviluppatori e programmatori possono utilizzare Fetch per:

• Consultare documentazione tecnica in tempo reale
• Analizzare codice sorgente
• Confrontare librerie e framework
• Trovare soluzioni a problemi specifici [14]

Limitazioni attuali e prospettive future

Nonostante le numerose potenzialità, MCP e Fetch presentano ancora alcune limitazioni:

Limitazioni

• Restrizioni di accesso: alcuni siti web limitano l’accesso ai crawler automatici
• Interpretazione di contenuti complessi: pagine con strutture particolarmente complesse potrebbero non essere interpretate correttamente
• Consumo di risorse: ricerche molto estese potrebbero richiedere tempo e risorse significative
• Limitazioni legali: il rispetto dei termini di servizio dei siti web deve essere sempre garantito [15]

Prospettive future

Il continuo sviluppo di MCP promette di superare molte di queste limitazioni nei prossimi mesi:

• Miglioramento dell’interpretazione visiva: capacità di analizzare immagini e grafici all’interno delle pagine web
• Integrazione con più fonti di dati: connessione a database specializzati e API proprietarie
• Ottimizzazione delle prestazioni: riduzione dei tempi di risposta e del consumo di risorse
• Espansione dell’ecosistema di server: sviluppo di nuovi server specializzati per diverse applicazioni [16]

Conclusione

L’integrazione di MCP e dello strumento Fetch in Claude Desktop rappresenta un significativo passo avanti nella capacità degli assistenti AI di effettuare ricerche approfondite e fornire informazioni accurate e aggiornate. Questo approccio minimale ma potente consente di superare molte delle limitazioni tradizionali degli LLM, aprendo la strada a nuove possibilità di utilizzo in ambiti professionali, accademici e personali.

La standardizzazione offerta dal Model Context Protocol, unita alla semplicità d’uso di strumenti come Fetch, sta democratizzando l’accesso a capacità di ricerca avanzate, rendendo le tecnologie AI più utili e rilevanti nella vita quotidiana degli utenti. Con il continuo sviluppo dell’ecosistema MCP, possiamo aspettarci ulteriori innovazioni che amplieranno ulteriormente le potenzialità di questi strumenti.

In un’epoca in cui l’accesso a informazioni accurate e aggiornate è più importante che mai, MCP e Fetch rappresentano strumenti preziosi per navigare il vasto oceano di conoscenza disponibile online con maggiore efficienza, precisione e consapevolezza.

Riferimenti:

[1] Model Context Protocol. (2025). “Introduction.” https://modelcontextprotocol.io/

[2] Model Context Protocol. (2025). “General architecture.” https://modelcontextprotocol.io/

[3] Model Context Protocol. (2025). “Core architecture.” https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/core-architecture

[4] Anthropic. (2024). “Claude Desktop.” https://www.anthropic.com/claude-desktop

[5] Model Context Protocol. (2025). “Fetch.” https://github.com/modelcontextprotocol/servers

[6] Anthropic Support. (2025). “How can I start using Claude Desktop.” https://support.anthropic.com

[7] Model Context Protocol. (2025). “Example Servers.” https://modelcontextprotocol.io/docs/examples/servers

[8] Model Context Protocol. (2025). “Fetch documentation.” https://github.com/modelcontextprotocol/servers

[9] Wikipedia. (2024). “Prompt engineering.” https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering

[10] Model Context Protocol. (2025). “Resources.” https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/resources

[11] Model Context Protocol. (2025). “Tools.” https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/tools

[12] Anthropic Cookbook. (2025). “A collection of notebooks/recipes showcasing some fun and effective ways of using Claude.” https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook

[13] Model Context Protocol. (2025). “Third-Party Servers.” https://github.com/modelcontextprotocol/servers

[14] Model Context Protocol. (2025). “Prompts.” https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/prompts

[15] Anthropic. (2025). “Privacy Policy.” https://support.anthropic.com/en/articles/7996866-how-can-i-start-using-claude-desktop

[16] Model Context Protocol. (2025). “Roadmap.” https://modelcontextprotocol.io/docs/development/roadmap