Un MCP per CaptainDNS?

⚡TL;DR

Il Model Context Protocol (MCP) è un protocollo aperto che permette a un'IA di dialogare con strumenti esterni (API, database, servizi SaaS) in modo standardizzato.

• Definisce un linguaggio comune tra modelli e strumenti (i "server MCP").
• Evita di rifare un'integrazione diversa per ogni provider di IA.
• Apre la porta a veri agenti in grado di chiamare CaptainDNS autonomamente.

Questo articolo pone le basi: cos'è un MCP, a cosa serve e perché CaptainDNS ha deciso di svilupparne uno. I prossimi articoli entreranno nell'architettura, nelle scelte tecniche e nei primi casi d'uso concreti, con un'anteprima per chi vorrà testare.

Perché parlare di MCP prima ancora di scrivere codice?

CaptainDNS è già uno strumento molto specializzato: DNS, e-mail, propagazione, monitoraggio.
Un MCP, da solo, non fa "nulla": è uno strato di dialogo tra un'IA e degli strumenti.

Prima di collegare l'uno all'altro, conviene porsi alcune domande semplici:

• Che cos'è esattamente un MCP?
• È uno standard "universale" o l'ennesima moda?
• Serve a tutti o solo ad alcuni profili (DevOps, SRE, team deliverability, ecc.)?
• E soprattutto: cosa può cambiare davvero per un tool come CaptainDNS?

Questo articolo è la base per tutti i successivi: se capisci cosa succede qui, il resto (architettura, scelte tecniche, demo) sarà molto più chiaro.

Che cos'è il Model Context Protocol (MCP)?

Un protocollo perché l'IA parli con i tuoi strumenti

L'MCP (Model Context Protocol) è un protocollo che definisce come:

• un host (un'applicazione che integra un modello di IA, ad esempio un client ChatGPT, un IDE o un agente interno),
• si connette a uno o più server MCP ("strumenti" esposti via MCP: un'API, un database, un servizio come CaptainDNS),
• e scambia richieste strutturate (in pratica JSON) per eseguire azioni.

Si può vedere come:

una presa standard per collegare un'IA agli strumenti, invece di una collezione di cavi proprietari diversi per ogni fornitore.

L'idea di fondo:

• l'IA parla in linguaggio naturale con l'utente,
• ma quando deve agire (interrogare il DNS, leggere un database, chiamare un'API) passa attraverso i tool esposti via MCP.

Tre ruoli da ricordare

Per il seguito teniamo a mente questo trio:

• L'host: l'applicazione che ospita il modello (ChatGPT, un IDE, un agente interno, ecc.).
• Il client MCP: lo strato in quell'host che sa parlare MCP.
• Il server MCP: il servizio che espone strumenti utilizzabili dall'IA.

Nel nostro caso, il server MCP sarà CaptainDNS, visto dall'IA come:

• "strumento DNS/e-mail" accessibile tramite protocollo standard,
• con tool come dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit, ecc.

Alcuni esempi di ciò che permette un MCP

L'MCP non è limitato a CaptainDNS. Possiamo immaginare server MCP per quasi tutto:

• Un MCP per un database L'IA può elencare tabelle, eseguire query SQL preparate, analizzare report, senza esporre direttamente le credenziali del DB.

• Un MCP per uno strumento DevOps L'IA può lanciare deploy, leggere log, verificare lo stato dei servizi, consultare dashboard, ecc.

• Un MCP per un CRM o uno strumento business L'IA può trovare un cliente, elencare contratti, verificare uno storico di ticket, proporre un riepilogo per il supporto.

• Un MCP per un filesystem o storage oggetti L'IA può esplorare uno spazio file, leggere documenti, proporre sintesi, senza uscire dall'ambiente controllato.

Rispetto alle integrazioni "classiche" cambia che:

• il modello non è più chiuso in una semplice finestra di chat,
• diventa una sorta di coordinatore di strumenti, capace di concatenare più azioni:
• chiamare un MCP "database",
• poi un MCP "monitoring",
• poi un MCP "ticketing",
• e infine redigere un report coerente.

A cosa serve davvero l'MCP? (e dove eccelle)

1. Standardizzare le integrazioni IA ↔ strumenti

Senza MCP, ogni integrazione assomiglia a:

• uno schema JSON diverso,
• un protocollo leggermente diverso,
• un modo specifico di dichiarare i tool per ogni provider (OpenAI, altri LLM, ecc.).

Con MCP:

• scrivi un solo server MCP,
• compatibile con più host (purché parlino MCP),
• evitando di rifare la stessa integrazione tre volte.

Per un SaaS come CaptainDNS è un punto chiave:
un unico connettore MCP ben pensato può, in teoria, parlare a più ecosistemi IA, presenti e futuri.

2. Lasciare che gli agenti lavorino "da soli" (con i binari)

Un altro vantaggio dell'MCP è essere agent-friendly.

Un agente IA può:

1. analizzare la richiesta dell'utente,
2. decidere quali tool MCP chiamare,
3. pianificare più chiamate, eseguirle, analizzare i risultati,
4. e tornare dall'utente solo con una diagnosi o un piano d'azione.

Il protocollo fornisce un quadro:

• i tool sono descritti con precisione (nome, parametri, tipi),
• l'host può chiedere conferma all'utente prima di certe chiamate (operazioni sensibili),
• tutto può essere loggato e controllato.

3. Isolare e mettere in sicurezza l'accesso ai sistemi

L'MCP non è magia della sicurezza, ma aiuta a:

• delimitare ciò che l'IA può fare:
  esporre un tool read-only, o molto limitato, invece dell'API grezza.
• separare gli ambienti:
  un MCP per la produzione, un altro per la preproduzione, un altro per un tenant specifico.
• controllare i permessi:
  per esempio, un utente può autorizzare l'IA a leggere le richieste di CaptainDNS, ma non a creare nuovi monitoraggi.

L'MCP è "universale"?

L'MCP mira a essere uno standard aperto, non l'unico protocollo dell'universo.

In concreto:

• È pensato per essere agnostico rispetto al fornitore di modelli IA.
• Dovrebbe essere riutilizzabile da diversi tipi di applicazioni (chat, IDE, agenti autonomi, ecc.).
• Non impedisce la coesistenza di altri approcci (plugin proprietari, API dirette, webhook, ecc.).

Lo si può vedere come:

una base comune per gli strumenti che vogliono essere "AI-ready" senza puntare tutto su un unico ecosistema.

CaptainDNS si appoggerà su questa base senza abbandonare l'interfaccia web né l'API esistente. L'MCP arriva in aggiunta, per chi vuole andare oltre.

Perché un MCP per CaptainDNS?

La vera domanda di questo articolo: cosa porta, nello specifico, a uno strumento orientato a DNS ed e-mail come CaptainDNS?

Ecco alcune piste che guideranno lo sviluppo.

Dal lato CaptainDNS, l'MCP si posiziona tra l'host IA e l'API Go esistente:

1. Un copilota DNS/e-mail nel tuo chat abituale

Immagina:

Analizza la propagazione dei MX di example.com e dimmi se c'è rischio di perdita di email.

L'agente IA potrebbe:

1. chiamare un tool dns_propagation esposto da CaptainDNS via MCP,
2. recuperare uno stato multi-resolver,
3. risponderti con:

• i resolver in ritardo,
• gli IP in disaccordo,
• un riepilogo dei rischi.

Stesso scenario per l'e-mail:

Verifica SPF, DKIM e DMARC per example.com e spiegami cosa può bloccare su Microsoft.

L'IA chiama email_auth_audit e restituisce una spiegazione comprensibile, invece di un blocco di TXT.

2. Debug degli incidenti più veloce

In caso di incidente:

• un dominio non risolve più correttamente,
• un failover DNS non si propaga,
• alcune caselle non ricevono più le email.

L'agente può:

1. rivedere lo storico delle richieste di CaptainDNS (tramite un tool request_history),
2. rilanciare test mirati (lookup, propagazione),
3. correlare i risultati,
4. proporre una diagnosi iniziale all'umano (SRE, admin, consulente deliverability, ecc.).

CaptainDNS non sostituisce l'esperienza, ma l'MCP permette di preparare una buona parte del lavoro.

3. Integrarsi in pipeline e workflow esistenti

Un MCP CaptainDNS potrebbe essere utilizzato anche da:

• pipeline CI/CD,
• workflow interni,
• assistant di team (SRE, SecOps, supporto).

Per esempio:

• dopo un deploy di zona DNS, un agente IA può verificare:
• che i record A/AAAA attesi rispondano ovunque,
• che DMARC resti coerente,
• e che nessun MX sia sparito.

Il tutto appoggiandosi sui tool di CaptainDNS invece che su script artigianali dispersi.

Cosa arriverà nei prossimi articoli

Questo primo articolo ha messo il contesto. I prossimi saranno più tecnici e concreti.

In programma:

• Architettura del MCP di CaptainDNS
  Come sarà strutturato il "server MCP" di CaptainDNS, come parlerà con l'API esistente, quali scelte di trasporto e autenticazione verranno fatte.

• Design dei tool
  Quali saranno i primi tool esposti (dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit, request_history, ecc.), con i relativi parametri e risposte.

• Binari e sicurezza
  Come limitare ciò che l'IA può fare, gestire le API key, tracciare le richieste, isolare gli ambienti.

• Dimostrazioni concrete
  Scenari completi: "incidente e-mail", "migrazione DNS", "messa in servizio di un nuovo dominio", pilotati in linguaggio naturale ma eseguiti via CaptainDNS.

CaptainDNS documenterà le scelte di architettura, i compromessi e le iterazioni lungo lo sviluppo.
E, una volta stabile un primo nucleo, ci sarà un'anteprima per gli utenti che vorranno provare l'MCP nei propri ambienti.

Glossario MCP

MCP (Model Context Protocol)

Protocollo che definisce come un modello di IA può interagire con strumenti esterni (API, database, servizi) tramite "server MCP".
Standardizza la descrizione dei tool, i parametri, le risposte e il dialogo con l'host.

Host

Applicazione che contiene il modello di IA e funge da interfaccia per l'utente:

• applicazione di chat,
• IDE,
• agente autonomo,
• strumento interno aziendale, ecc.

È l'host a decidere quando e come vengono chiamati i tool MCP.

Server MCP

Servizio che espone tool utilizzabili dall'host via MCP.

Nel contesto CaptainDNS, il server MCP esporrà tool DNS/e-mail (dns_lookup, dns_propagation, ecc.) in formato MCP.

Tool

Azione specifica che il server MCP espone, con:

• un nome (dns_lookup),
• parametri strutturati (domain, record_type, ecc.),
• uno schema di risposta.

Il modello di IA può decidere di chiamarlo quando serve per rispondere all'utente.

LLM (Large Language Model)

Modello di linguaggio di grandi dimensioni, capace di:

• comprendere istruzioni in linguaggio naturale,
• generare testo,
• pianificare azioni (come chiamare tool MCP),
• spiegare i propri risultati.

L'LLM, da solo, non "vede" direttamente il database o il DNS: passa attraverso i tool.

JSON-RPC

Protocollo leggero basato su JSON per chiamate di tipo "request/response" (un po' come un'API, ma standardizzato per scambi strutturati).
L'MCP riutilizza una variante di JSON-RPC per far dialogare host e server MCP in modo prevedibile.

Domande frequenti sul MCP

Ho bisogno di un MCP per usare un'IA?

No. Si può usare un'IA senza MCP, solo tramite una classica interfaccia di chat.
Il MCP diventa interessante appena vuoi collegare la stessa IA a più strumenti o lasciare che gli agenti concatentino azioni in modo affidabile.

Serve un MCP per usare CaptainDNS?

Nemmeno. CaptainDNS resta pienamente utilizzabile via interfaccia web e API.
L'MCP è un complemento per chi vuole integrare CaptainDNS in assistenti IA o workflow automatizzati.

Bisogna essere sviluppatori per beneficiare di un MCP?

Non per forza. L'installazione iniziale (collegare l'MCP a un host, configurare l'autenticazione) è più semplice se se ne occupa uno sviluppatore o un DevOps.
Ma una volta in funzione, un MCP ben progettato consente anche a profili non tecnici di pilotare azioni complesse in linguaggio naturale.

L'MCP è legato a un fornitore di IA specifico?

L'obiettivo del MCP è proprio essere agnostico rispetto al fornitore di IA.
Uno stesso server MCP può, in teoria, essere utilizzato da più host e più modelli senza riscrivere ogni volta l'integrazione.

L'MCP sostituisce i plugin o le API classiche?

No. Le API restano la base. L'MCP spesso si appoggia a API già esistenti e funge da strato di orchestrazione pensato per i modelli IA.
È un modo più pulito e portabile di esporre funzionalità a un ecosistema di IA.