MCP Apps: Perché le interfacce interattive nelle conversazioni AI cambieranno il modo in cui costruiamo il software

Il Model Context Protocol ha appena ricevuto il suo aggiornamento più importante. Ecco cosa significa per sviluppatori, aziende e il futuro dell'interazione uomo-AI.

La fine dei workflow copia-incolla

Negli ultimi due anni, gli assistenti AI sono stati straordinariamente potenti — e straordinariamente limitati. Si poteva chiedere a Claude di analizzare i dati di vendita, ma i risultati tornavano come testo. Si poteva chiedere a ChatGPT di aiutare a pianificare uno sprint, ma bisognava trasferire tutto manualmente su Jira. L'AI capiva perfettamente l'intento, poi consegnava la risposta nel formato sbagliato.

Il 26 gennaio 2026, il Model Context Protocol ha rilasciato la sua prima estensione ufficiale: MCP Apps. E potrebbe essere lo sviluppo più importante nell'ambito degli strumenti AI dal lancio stesso di MCP alla fine del 2024.

MCP Apps permette agli strumenti di restituire componenti di interfaccia interattivi che vengono renderizzati direttamente nella conversazione AI. Nessun link a dashboard esterni. Nessuno screenshot. Interfacce reali e funzionali — con pulsanti, slider, moduli, dati in tempo reale e comunicazione bidirezionale tra l'interfaccia e il modello AI.

Le implicazioni vanno ben oltre il "chat ma più carino".

Cosa sono realmente le MCP Apps

Nel suo nucleo, MCP Apps è ingannevolmente semplice. Quando un server MCP definisce uno strumento, può ora includere un campo _meta.ui.resourceUri che punta a un'applicazione HTML/JavaScript impacchettata. Quando lo strumento viene invocato, l'host (Claude, ChatGPT, VS Code, Goose) renderizza quell'applicazione in un iframe sandboxed all'interno della conversazione.

L'innovazione chiave non è l'iframe — è il livello di comunicazione bidirezionale. L'app incorporata può:

• Ricevere risultati degli strumenti dal modello AI
• Richiamare strumenti del server (recuperare più dati, attivare azioni)
• Aggiornare il contesto del modello (informare l'AI su ciò che l'utente ha appena cliccato, selezionato o configurato)
• Aprire link nel browser dell'utente
• Inviare messaggi di follow-up per portare avanti la conversazione

Questo crea un ciclo di feedback: l'AI suggerisce, l'utente interagisce con l'interfaccia, l'interfaccia comunica all'AI cosa è successo, e l'AI si adatta. È la prima volta che abbiamo una vera collaborazione uomo-AI-interfaccia in un'unica superficie.

I partner di lancio raccontano la storia

Quando MCP Apps è stato lanciato, nove integrazioni erano disponibili dal primo giorno: Amplitude, Asana, Box, Canva, Clay, Figma, Hex, Monday.com e Slack — con Salesforce subito dietro. Entro la seconda settimana, oltre 75 app erano disponibili solo in Claude.

Non sono demo giocattolo. Considerate i workflow reali:

• Figma in Claude: Discutete di una funzionalità con il vostro team, poi create e iterate su diagrammi nella stessa conversazione. L'AI vede le vostre modifiche e suggerisce miglioramenti in tempo reale.
• Amplitude in ChatGPT: Chiedete metriche della pipeline e ottenete una dashboard interattiva. Filtrate per regione, esplorate gli account in dettaglio, esportate report — tutto senza lasciare la chat.
• Asana in Goose: Pianificate uno sprint in modo conversazionale mentre aggiustate le timeline, riassegnate i task e aggiornate le dipendenze inline.

Lo schema è coerente: eliminare il cambio di contesto. Il sovraccarico cognitivo del saltare avanti e indietro tra assistente AI e strumento specializzato scompare completamente.

Lo stack protocollare: MCP Apps nel contesto

MCP Apps non esiste in isolamento. Fa parte di uno stack protocollare agentico emergente che definisce come i sistemi AI interagiscono con gli strumenti, tra di loro e con gli umani:

MCP Apps occupa una posizione unica: è il livello di interfaccia del protocollo di integrazione AI più ampiamente adottato. Con 97 milioni di download SDK mensili e oltre 10.000 server attivi, MCP ha già vinto il livello strumenti. MCP Apps estende questa dominanza al livello interfaccia.

Il protocollo AG-UI di CopilotKit è complementare, non in competizione — fornisce il trasporto eventi/stato runtime, mentre MCP Apps fornisce la specifica dell'interfaccia. Infatti, CopilotKit ha annunciato il supporto MCP Apps lo stesso giorno, permettendo agli sviluppatori di portare le interfacce MCP App nelle proprie applicazioni.

Perché questo cambia tutto per gli sviluppatori

1. Write Once, Run Everywhere (per davvero questa volta)

Create una MCP App e funziona in Claude, ChatGPT, VS Code, Goose, IDE JetBrains e qualsiasi futuro client che supporti il protocollo. Un'unica base di codice. Ogni grande piattaforma AI.

È la prima volta che abbiamo una vera portabilità di interfaccia multipiattaforma per gli strumenti AI. Prima di MCP Apps, costruire un plugin ChatGPT, un'integrazione Claude e un'estensione VS Code significava tre basi di codice separate. Ora ne basta una.

2. L'AI vede cosa fa l'utente

Questa è la parte sottile ma rivoluzionaria. Quando un utente interagisce con una MCP App — clicca un pulsante, regola uno slider, seleziona un'opzione — l'app può chiamare updateModelContext() per informare l'AI. Il modello non genera semplicemente un'interfaccia e se ne va. Resta nel loop.

// Quando l'utente seleziona un'opzione di configurazione
await app.updateModelContext({
  content: [{ 
    type: "text", 
    text: "User selected production environment with enhanced security" 
  }]
});

Questo abilita interazioni con stato e sensibili al contesto che prima erano impossibili. L'AI può offrire suggerimenti sempre più rilevanti basati su ciò che l'utente sta effettivamente facendo nell'interfaccia.

3. Gli strumenti diventano prodotti

Prima di MCP Apps, un server MCP era infrastruttura invisibile. Ora può avere un volto. Gli sviluppatori possono costruire strumenti che non si limitano a elaborare dati — presentano esperienze. Uno strumento di analisi non restituisce solo numeri; presenta una dashboard interattiva. Un estimatore di progetto non calcola solo i costi; permette di esplorare scenari con slider e toggle.

Questo trasforma i server MCP da utility backend in prodotti distribuibili con vere interfacce utente.

Il modello di sicurezza: pensato, non perfetto

Eseguire codice di interfaccia di terze parti all'interno di un assistente AI è intrinsecamente rischioso. MCP Apps affronta questo con difese stratificate:

• Sandboxing iframe: l'interfaccia gira in iframe ristretti — nessun accesso alla finestra padre, nessuna richiesta di rete arbitraria
• Template pre-dichiarati: gli host revisionano l'HTML prima del rendering, prevenendo l'iniezione di codice dinamico
• JSON-RPC auditabile: tutta la comunicazione interfaccia-host è registrabile — nessun canale nascosto
• Consenso utente: gli host possono richiedere l'approvazione per le chiamate di strumenti iniziate dall'interfaccia

Per le aziende, questo significa mantenere whitelist di server approvati, auditare i log dei messaggi e implementare controlli di accesso a privilegi minimi. La specifica fornisce le primitive; l'implementazione è responsabilità dell'organizzazione.

Cosa significa per le aziende

Il nuovo canale di distribuzione

MCP Apps crea un canale di distribuzione che prima non esisteva. Quando qualcuno connette un server MCP, ottiene accesso ai vostri strumenti e alla vostra interfaccia. Le vostre esperienze interattive raggiungono gli utenti ovunque lavorino con l'AI — e questo è sempre più ovunque.

Per le aziende SaaS, significa che il vostro prodotto può vivere simultaneamente in Claude, ChatGPT e VS Code senza mantenere tre integrazioni separate. Per agenzie e studi, significa che costruire MCP Apps diventa un'offerta di servizio — una in fase iniziale di domanda con praticamente zero concorrenza.

La fine del cambio tra applicazioni

Andrew Harvard di Block lo esprime bene: "Il futuro si concentra sugli utenti che navigano attraverso un unico agente di fiducia piuttosto che cambiare contesto tra esperienze frammentate."

Se questo si realizza, l'assistente AI diventa l'interfaccia principale per il lavoro della conoscenza. Le singole app diventano componenti collegabili che appaiono quando servono e si ritirano quando non sono necessarie. Non si apre Figma — si dice a Claude che serve un diagramma, e Figma appare.

Questo è un modello fondamentalmente diverso da Microsoft 365 Copilot o Google Gemini Workspace, che integrano l'AI nelle suite di produttività esistenti. MCP Apps inverte la relazione: le app si collegano all'AI, non il contrario.

Per le aziende che valutano la strategia AI

Se state costruendo un prodotto che si integra con l'AI:

1. Costruite un server MCP ora — è lo standard di integrazione più ampiamente adottato
2. Aggiungete MCP Apps per esperienze interattive — i vostri concorrenti probabilmente non l'hanno ancora fatto
3. Pensate interfaccia-first — l'era degli strumenti AI solo testo sta finendo
4. Progettate per il contesto — la vostra app vivrà accanto ad altri strumenti in una conversazione; rendetela componibile

Se state adottando strumenti AI per il vostro team:

1. Valutate piattaforme compatibili MCP — vi daranno l'ecosistema di strumenti più ampio
2. Verificate la proliferazione dei vostri strumenti — MCP Apps può consolidare workflow multi-strumento in esperienze di conversazione singola
3. Formate per workflow conversazionali — i modelli di interazione del vostro team stanno per cambiare

Cosa stiamo costruendo

A Context Studios, costruiamo server MCP dal lancio del protocollo. Il nostro server di automazione dei contenuti ha oltre 45 strumenti in sette domini — pubblicazione blog, social media, SEO, generazione immagini, ricerca e gestione della conoscenza. Abbiamo recentemente aggiornato le nostre MCP Apps per includere:

• Un estimatore di progetto interattivo con slider per l'aggiustamento dello scope, toggle di funzionalità, diagrammi di architettura e acquisizione lead integrata
• Un hub di scoperta contenuti con rendering completo degli articoli, filtraggio per tag, ricerca e cambio lingua

Non sono demo — sono strumenti di produzione che girano in Claude e ChatGPT, fornendo valore reale a chiunque connetta il nostro server.

L'opportunità è enorme e precoce. Quasi nessuno ha MCP Apps in produzione. L'ecosistema è completamente aperto per gli sviluppatori che si muovono velocemente.

Il quadro generale: cosa viene dopo

MCP Apps è la prima estensione ufficiale di MCP, ma non sarà l'ultima. La specifica stabilisce un modello per estendere il protocollo oltre le sue primitive fondamentali. Come ha notato Clare Liguori di AWS: "La capacità di renderizzare interfacce dinamiche direttamente nella conversazione rende più facile sfruttare le capacità dei server MCP in modi pratici."

Ecco cosa pensiamo venga dopo:

1. UI generativa: modelli AI che non invocano solo interfacce preconstruite ma generano interfacce personalizzate al volo. I mattoni sono già presenti in A2UI e AG-UI.
2. Orchestrazione Multi-Agent App: Agent Teams (Opus 4.6) + MCP Apps = più agenti che si coordinano presentando interfacce unificate agli utenti.
3. Dinamiche di marketplace: man mano che i registri di server MCP maturano, le MCP Apps con ottime interfacce avranno un vantaggio di distribuzione — gli utenti preferiscono strumenti che possono vedere e con cui possono interagire.
4. Consolidamento dei workflow aziendali: il modello "un agente, molti strumenti" sostituirà il modello "molte app, molte schede" per i lavoratori della conoscenza entro 2-3 anni.

Il cambiamento va dal text-first a interazioni AI experience-first. MCP Apps è la prima vera infrastruttura per realizzarlo.

Per iniziare

Il repository ext-apps include esempi funzionanti: visualizzazioni 3D, mappe interattive, visualizzatori di documenti, dashboard in tempo reale e notazione musicale. L'SDK è @modelcontextprotocol/ext-apps su npm.

Se siete sviluppatori: scegliete un esempio vicino a ciò che state costruendo e partite da lì. Il ciclo di sviluppo è lineare — dichiarate strumenti con metadati UI, servite HTML impacchettato via ui://, usate la classe App per la comunicazione.

Se siete un'azienda: parlate con il vostro team di sviluppo dell'integrazione MCP. La finestra per il vantaggio del primo arrivato è aperta adesso.

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Context Studios è uno studio di sviluppo AI-nativo con sede a Berlino. Costruiamo server MCP, agenti AI e applicazioni web moderne. Se volete costruire una MCP App o integrare l'AI nel vostro prodotto, parliamone.

FAQ

Qual è la differenza tra MCP e MCP Apps?

MCP (Model Context Protocol) è il protocollo base per connettere modelli AI a strumenti e dati esterni. MCP Apps è la prima estensione ufficiale che aggiunge capacità di interfaccia interattiva — gli strumenti possono ora restituire interfacce visive, non solo testo.

Quali piattaforme AI supportano MCP Apps?

A febbraio 2026: Claude (web + desktop), ChatGPT, VS Code, Goose e gli IDE JetBrains stanno esplorando il supporto. Lo standard è multipiattaforma per design.

Devo costruire interfacce separate per ogni piattaforma AI?

No. Questo è il vantaggio chiave — costruite una MCP App e funziona su tutti i client compatibili. L'host gestisce rendering e sandboxing.

È sicuro eseguire interfacce di terze parti nelle conversazioni AI?

MCP Apps utilizza sandboxing iframe, template pre-dichiarati, comunicazione JSON-RPC auditabile e requisiti di consenso utente. Gli utenti enterprise dovrebbero mantenere whitelist di server e log di audit.

Come si confronta MCP Apps con i plugin ChatGPT?

MCP Apps è uno standard aperto governato dall'Agentic AI Foundation (Linux Foundation), non una piattaforma proprietaria. Funziona su più client AI, non solo uno.

Le MCP Apps possono accedere ai miei dati?

Solo a ciò che concedete esplicitamente. MCP Apps eredita il modello di sicurezza di MCP: gli utenti devono acconsentire all'accesso ai dati, e gli host controllano quali informazioni vengono condivise con i server.