{"title":"Cos'è MCP?","slug":"what-is-mcp","category":"mcp","summary":"Il Model Context Protocol permette agli LLM di richiamare strumenti esterni. Synapse espone 79 strumenti tramite il server MCP ufficiale.","audience":["human","llm"],"tags":["mcp","intro","overview"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":600,"read_minutes":3,"llm_context":"MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.\nSynapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)\n79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility\n3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)\nSupported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client\nTool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header\n","lang":"it","translated":true,"requested_lang":"it","content_markdown":"\n# Cos'è MCP?\n\nIl **Model Context Protocol (MCP)** è uno standard aperto creato da Anthropic\n(2024) che consente agli LLM di richiamare strumenti esterni in modo\nstrutturato. Invece di incollare la documentazione dell'API nel prompt, si\nregistrano gli strumenti presso il server MCP e l'LLM li richiama quando\nnecessario — come il function calling, ma standardizzato e indipendente dal\nclient.\n\n## Server MCP di Synapse\n\nSynapse include un server MCP ufficiale (`synapse-mcp-api` su npm) che espone\n**79 strumenti** per tutte le funzionalità di Synapse:\n\n| Categoria | Strumenti | Numero |\n|----------|-------|-------|\n| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |\n| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |\n| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |\n| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |\n| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |\n| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |\n| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |\n| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |\n| Utility | time, calc, random | 3 |\n| Visualization | graph, tags, compact | 3 |\n| Sharing | share, list, revoke | 3 |\n| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |\n| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |\n| **Totale** | | **79+** |\n\n## Come funziona\n\n```\n┌──────────────────┐ MCP protocol ┌──────────────────┐ HTTP ┌──────────┐\n│ LLM Client │ ◀─────────────────▶│ Synapse MCP │ ─────────▶ │ Synapse │\n│ (Claude/Cursor) │ (stdio/SSE/WS) │ Server │ │ API │\n└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────┘\n```\n\n1. Si configura il client LLM (Claude Desktop, Cursor, ecc.) per utilizzare il server MCP di Synapse\n2. Il client avvia il server MCP (tramite `npx -y synapse-mcp-api@latest`)\n3. Il server MCP si connette all'API di Synapse utilizzando la propria Mind Key\n4. L'LLM vede tutti i 79 strumenti come funzioni native che può richiamare\n5. Quando l'LLM deve ricordare qualcosa, richiama `memory_store` — il server MCP lo traduce in `POST /memory` su Synapse\n\n## Trasporti\n\nIl server MCP di Synapse supporta tre trasporti:\n\n### stdio (locale, consigliato per desktop)\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"synapse\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"synapse-mcp-api@latest\"],\n \"env\": {\n \"SYNAPSE_MIND_KEY\": \"mk_...\",\n \"SYNAPSE_URL\": \"https://synapse.schaefer.zone\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### HTTP/SSE (remoto, multi-tenant)\n\nColleghi il proprio client MCP a:\n\n```\nURL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\n```\n\n### WebSocket (mobile, alto volume)\n\n```\nURL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY\n```\n\n## Profili degli strumenti (v1.4.0)\n\nPer ridurre il consumo di token per LLM più piccoli, il server MCP supporta\ntre profili di strumenti:\n\n| Profilo | Strumenti | Token | Ideale per |\n|---------|-------|--------|----------|\n| `minimal` | 8 (dispatch composito) | ~500 | LLM self-hosted con contesto ≤8k |\n| `standard` | 25 (nominati) | ~2,500 | LLM di media dimensione (Claude Haiku, GPT-3.5) |\n| `full` | 119 (tutti) | ~8,250 | LLM di grandi dimensioni (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — predefinito |\n\nSi controlla tramite:\n\n- Variabile d'ambiente: `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`\n- Header: `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`\n\n## Client supportati\n\n- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — app desktop di Anthropic\n- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — agente di coding da terminale\n- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — IDE basato sull'AI\n- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — assistente di coding AI open-source\n- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — estensione VS Code\n- Qualsiasi client compatibile con MCP\n\n## Perché usare MCP invece dell'API diretta?\n\n| Approccio | Pro | Contro |\n|----------|------|------|\n| API diretta | Semplice, nessuno strato aggiuntivo | L'LLM deve conoscere URL, header, autenticazione |\n| MCP | L'LLM vede strumenti nativi, senza dover ricordare URL | Processo server MCP aggiuntivo |\n\nPer la maggior parte dei casi d'uso con agenti LLM, MCP è la scelta migliore\n— l'LLM non deve ricordare i percorsi dell'API o i modelli di autenticazione.\n\n## Prossimi passi\n\n- [Configurazione di Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — configurazione in 2 minuti\n- [Configurazione di Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — integrazione da terminale\n- [Client MCP personalizzato](/docs/mcp/custom-client) — costruirne uno proprio\n","content_html":"

Cos'è MCP?

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Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto creato da Anthropic\n(2024) che consente agli LLM di richiamare strumenti esterni in modo\nstrutturato. Invece di incollare la documentazione dell'API nel prompt, si\nregistrano gli strumenti presso il server MCP e l'LLM li richiama quando\nnecessario — come il function calling, ma standardizzato e indipendente dal\nclient.

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Server MCP di Synapse

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Synapse include un server MCP ufficiale (synapse-mcp-api su npm) che espone\n79 strumenti per tutte le funzionalità di Synapse:

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CategoriaStrumentiNumero
Memoryrecall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export22
Chatpoll, reply, status, history, unread, send, upload7
Schedulercron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete8
Taskstask_list, task_get, task_create, task_update4
Scriptsscript_list, script_get, script_info, script_store, script_delete5
Computerscomputer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete9
Pushvapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test4
User/Mindregister, login, minds_list, mind_create, mind_delete5
Utilitytime, calc, random3
Visualizationgraph, tags, compact3
Sharingshare, list, revoke3
Webhooksregister, list, get, update, delete5
Browsernew, navigate, click, type, screenshot, close6
Totale79+
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Come funziona

\n
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐\n│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │\n│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │\n└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
    \n
  1. Si configura il client LLM (Claude Desktop, Cursor, ecc.) per utilizzare il server MCP di Synapse
    2. \n
  2. Il client avvia il server MCP (tramite npx -y synapse-mcp-api@latest)
    3. \n
  3. Il server MCP si connette all'API di Synapse utilizzando la propria Mind Key
    4. \n
  4. L'LLM vede tutti i 79 strumenti come funzioni native che può richiamare
    5. \n
  5. Quando l'LLM deve ricordare qualcosa, richiama memory_store — il server MCP lo traduce in POST /memory su Synapse
    6. \n
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Trasporti

\n

Il server MCP di Synapse supporta tre trasporti:

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stdio (locale, consigliato per desktop)

\n
{\n  "mcpServers": {\n    "synapse": {\n      "command": "npx",\n      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],\n      "env": {\n        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",\n        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"\n      }\n    }\n  }\n}

HTTP/SSE (remoto, multi-tenant)

\n

Colleghi il proprio client MCP a:

\n
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (mobile, alto volume)

\n
URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

Profili degli strumenti (v1.4.0)

\n

Per ridurre il consumo di token per LLM più piccoli, il server MCP supporta\ntre profili di strumenti:

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ProfiloStrumentiTokenIdeale per
minimal8 (dispatch composito)~500LLM self-hosted con contesto ≤8k
standard25 (nominati)~2,500LLM di media dimensione (Claude Haiku, GPT-3.5)
full119 (tutti)~8,250LLM di grandi dimensioni (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — predefinito
\n

Si controlla tramite:

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Client supportati

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Perché usare MCP invece dell'API diretta?

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ApproccioProContro
API direttaSemplice, nessuno strato aggiuntivoL'LLM deve conoscere URL, header, autenticazione
MCPL'LLM vede strumenti nativi, senza dover ricordare URLProcesso server MCP aggiuntivo
\n

Per la maggior parte dei casi d'uso con agenti LLM, MCP è la scelta migliore\n— l'LLM non deve ricordare i percorsi dell'API o i modelli di autenticazione.

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Prossimi passi

\n\n","urls":{"html":"/docs/mcp/what-is-mcp","text":"/docs/mcp/what-is-mcp?format=text","json":"/docs/mcp/what-is-mcp?format=json","llm":"/docs/mcp/what-is-mcp?format=llm"},"translations_available":["en","zh","hi","es","fr","ar","pt","ru","ja","de","it","ko","nl","pl","tr","sv","vi","th","id","uk"]}