MCP è morto nel 2026?

MCP è morto nel 2026?

No, ma chi diceva che "MCP è morto" aveva un punto reale. Un thread su r/WebAfterAI sosteneva che l'affermazione è esagerata, e ha ragione: il registro ufficiale di MCP contava circa 9.652 server il 24 maggio 2026, Anthropic conta oltre 10.000 server pubblici attivi, e gli SDK totalizzano più di 97 milioni di download al mese. Un protocollo con questi numeri, governato insieme dalle più grandi aziende di IA e cloud, non è un cadavere. Ma chi lo dava per morto non si stava inventando nulla.

Su cosa avevano ragione i critici

La lamentela centrale era il context bloat, ed era vera. Ogni server MCP che colleghi carica fin da subito tutte le sue definizioni di strumenti nella finestra di contesto del modello, che l'agente le usi o no. Collega cinque server con venti strumenti ciascuno e avrai speso migliaia di token a descrivere funzioni prima che il modello legga un solo messaggio dell'utente. Su larga scala è più lento, più stupido e più costoso. La gente non si lamentava di un caso ipotetico. Stava misurando bollette di token reali.

Le soluzioni arrivate

Quella critica oggi è in gran parte affrontabile. Anthropic ha pubblicato un approccio basato sull'esecuzione di codice in cui l'agente scrive codice che chiama gli strumenti invece di caricare ogni definizione nel contesto; un flusso di lavoro ha ridotto i token del 98,7%. Il caricamento differito (lazy) degli strumenti fa sì che le definizioni arrivino solo quando uno strumento serve davvero. Il Code Mode di Cloudflare spinge la stessa idea: lasciare che il modello generi codice contro una superficie API invece di riempire il prompt di schemi. Niente di tutto questo esisteva durante il panico iniziale. La lamentela sul bloat è invecchiata fino a diventare un problema di ingegneria risolto, non un motivo per abbandonare il protocollo.

L'argomento per cui MCP non è morto

Guarda chi c'è dietro. Il 9 dicembre 2025 MCP è stato donato alla nuova Agentic AI Foundation sotto la Linux Foundation, cofondata da Anthropic, Block e OpenAI, con il sostegno di Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg. OpenAI ha rilasciato il supporto a MCP nel Developer Mode di ChatGPT a ottobre 2025. Il supporto lato client copre ormai ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot, VS Code e Claude. Quando il tuo più grande concorrente adotta il tuo protocollo e poi lo cogoverna con te tramite una fondazione neutrale, "morto" è la parola sbagliata.

Il contrappeso onesto

Lo slancio non è ubiquità. Un sondaggio Stacklok del 2026 ha rilevato che solo circa il 41% delle organizzazioni esegue MCP in produzione (29% in modo limitato, 12% in modo ampio), con un altro 30% ancora in fase pilota. È una curva di adozione forte, non uno standard consolidato. Ed ecco la parte che i difensori saltano: per qualunque cosa sia già nei dati di addestramento del modello, una CLI o un breve script spesso batte un server MCP a mani basse. Il modello conosce a memoria git, curl, jq e le opzioni di ffmpeg. Avvolgere tutto questo in MCP aggiunge un salto di rete e un costo di contesto per capacità che il modello potrebbe invocare direttamente. MCP si guadagna il suo posto altrove: prodotti SaaS senza una buona CLI, autenticazione e audit a livello di team, accesso a un database che vuoi tenere dietro a delle protezioni. Scegli in base al lavoro. Non scegliere una fazione.

Dove si colloca Scavio

Noi gestiamo un server MCP ospitato su https://mcp.scavio.dev/mcp (autenticazione tramite l'header x-api-key, 33 strumenti che coprono Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart e TikTok). È un esempio concreto del caso in cui MCP vince davvero: non esiste una buona CLI per "cercare su Reddit, TikTok e Amazon con una sola autenticazione", quindi un livello di strumenti è la forma giusta. La fatturazione è a crediti, a $0.005 per chiamata, il che significa che una connessione inattiva non costa nulla: paghi quando uno strumento gira, non per tenere il server collegato. Questa è la proposta onesta. Se una CLI fa già il tuo lavoro, usa la CLI.

In sintesi: una regola per MCP contro una CLI

Ecco la regola che applicherei. Se la capacità è qualcosa che il modello conosce già dall'addestramento (una CLI comune, un comando pubblico ben documentato, un'operazione standard sui file), parti da uno script: spenderai meno token e meno salti. Tira fuori MCP quando il bersaglio è un SaaS o un servizio senza una CLI pulita, quando ti servono autenticazione e tracce di audit di team, o quando vuoi un livello di protezione davanti a un database. MCP è morto? No. È sempre la risposta? Nemmeno. Nel 2026 è uno strumento che si è guadagnato una nicchia reale, ha corretto il suo difetto peggiore e ha ottenuto il sostegno di tutti i grandi laboratori, e questa è una storia più interessante sia del necrologio sia dell'hype.