Non vuoi perderti gli aggiornamenti e gli annunci di MCP, da VS Code, Anthropic, AgentOps, Letta, WorkOS, morphIS, Nimble e altro ancora questa settimana!
Ho riassunto tutto ciò che devi sapere qui sotto.
(da salvare per dopo)

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Anthropic ha appena lanciato un corso gratuito su come costruire app AI con MCP. 📚
Impara a collegare agenti AI a fonti di dati esterne come GitHub, Google Docs, file locali utilizzando MCP.
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Eseguire mlx-lm localmente con MCP utilizzando i tiny-agents di @huggingface è in realtà piuttosto facile e funziona abbastanza bene.
@awnihannun condivide una demo che esegue Qwen3 4B con un client MCP per il file system locale.
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Con MCP, puoi collegare il tuo agente a un intero ecosistema di strumenti.
Le regole degli strumenti in @Letta_AI ti permettono di specificare vincoli sulle chiamate agli strumenti del tuo agente, così puoi bilanciare autonomia e controllo.
Con MCP, puoi connettere il tuo agente a un intero ecosistema di strumenti - ma come puoi garantire che il tuo agente orchestrare quegli strumenti in modo affidabile?
Le regole degli strumenti in Letta ti permettono di specificare vincoli sulle chiamate agli strumenti del tuo agente, così puoi bilanciare autonomia e controllo.
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Porta le tue app Apple nell'ecosistema degli agenti.
@mattt di @loopworkai dimostra iMCP, un'app nativa per macOS che collega servizi come Messaggi e Contatti agli agenti MCP utilizzando il Swift MCP SDK—sì, anche per i promemoria di compleanno alimentati dall'IA. @WorkOS
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@WorkOS ha creato il proprio @cmatheson mcp(.)shop con Next.js e WorkOS @AuthKit—dimostrando quanto sia facile integrare MCP in un'app reale con checkout AI e autenticazione moderna.
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@chetan_guevara ha rilasciato qualcosa su cui ha lavorato: MonetizedMCP (monetizedmcp(.)org) — un'estensione open-source di MCP che porta pagamenti nativi e programmabili a qualsiasi server MCP.
Abbiamo appena lanciato qualcosa su cui abbiamo lavorato: MonetizedMCP () — un'estensione open-source di MCP che porta pagamenti nativi e programmabili a qualsiasi server MCP
• Indipendente dai sistemi di pagamento
• Non modifica le specifiche di MCP
• Creato per sviluppatori e agenti per monetizzare senza problemi
Se stai esplorando i pagamenti o costruendo con MCP, ci piacerebbe conoscere le tue opinioni
Ecco una demo in azione:
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@Morphisdotai è costruito per l'estensibilità. Da strumenti finanziari a controller robotici, gli agenti possono collegarsi a sistemi del mondo reale utilizzando componenti aggiuntivi alimentati dal Protocollo di Contesto del Modello (MCP).
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Corso gratuito open source su MCP – Costruito con Knowledge Graphs!
@dani_avila7 ha creato un corso completo su come costruire un Client MCP e un Server MCP utilizzando il Python SDK.
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@mattgperry presenta Motion per AI – potenzia il tuo LLM con il nuovo Motion MCP.
Inoltre, Motion + guide alla codifica di Rules e vibe per @framer, @v0 e @figma
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Costruisci il tuo primo agente AI + Server MCP in Python. @svpino condivide tutto ciò di cui hai bisogno per costruire il tuo primo agente AI in meno di 20 minuti.
Costruisci il tuo primo agente AI + server MCP in Python.
Ecco tutto ciò di cui hai bisogno per costruire il tuo primo agente AI in meno di 20 minuti.
Riguardo al codice che vedrai qui:
1. Ho utilizzato Google ADK con Gemini Flash per alimentare l'agente
2. L'agente si connette a un server MCP
3. Utilizza anche due strumenti personalizzati per svolgere il suo lavoro
4. Puoi vedere tutto ciò che fa l'agente grazie alla libreria Opik di @Cometml
Ecco il video, gratuito per te da guardare.
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Un utente di Reddit ha appena lanciato un server MCP che consente a Claude Code e Gemini 2.5 Pro di lavorare insieme, e i risultati sono davvero di un altro livello.
Claude inizia con la pianificazione, mentre Gemini aggiunge ragionamento profondo e contesto. @HarshaGadekar
Claude Code + Gemini Pro: Due programmatori AI che collaborano.
Sì, un utente di Reddit ha appena rilasciato un server MCP che consente a Claude Code e Gemini 2.5 Pro di lavorare insieme, e i risultati sono davvero di un altro livello. Claude inizia con la pianificazione, mentre Gemini aggiunge ragionamento profondo e contesto.

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@ProfBuehlerMIT ha annunciato che il server di inferenza mistral-rs locale ora ha il supporto completo e integrato 🔌 MCP - l'interfaccia emergente per agenti AI o 'USB-C per AI'!
Siamo entusiasti di annunciare che il server di inferenza mistral-rs locale ora ha il supporto completo e integrato 🔌 MCP - l'interfaccia emergente per agenti AI o 'USB-C per AI'! Puoi utilizzare senza problemi il tuo LLM locale con qualsiasi MCP, ospitato localmente o nel cloud, con rilevamento automatico degli strumenti. Basta specificare la sorgente del server MCP e il tuo LLM locale può sfruttare appieno le potenzialità. Inoltre, con mistral-rs puoi utilizzare modelli multimodali come Gemma 3 per la visione o Phi 4 per visione + audio. Tutto supportato out of the box con ruote precompilate PyPi o contenitori Docker.
1️⃣ È tutto automatico, basta specificare la sorgente del server MCP e mistral-rs farà il resto registrando tutti gli strumenti ospitati dal server
2️⃣ Trasporti HTTP/WebSocket/Process
3️⃣ Configurazione zero-config con impostazioni predefinite intelligenti
4️⃣ Sicuro con token bearer e intestazioni personalizzate
Puoi facilmente costruire sistemi di ragionamento AI locali.
Siamo entusiasti di vedere cosa costruirete tutti con questo!
🔗 Link al codice open source in risposta.
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@trillhause_ ha costruito uno strumento interno per connettere qualsiasi server MCP ospitato remotamente e testarlo contro più architetture di agenti per eseguire valutazioni.
Ho costruito uno strumento interno per connettere qualsiasi server MCP ospitato remotamente e testarlo contro più architetture di agenti per eseguire valutazioni.
Basta incollare l'URL del server MCP e premere connetti. Il database è SQLite e tutti i log di esecuzione degli agenti sono memorizzati localmente.
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@ilChemla ha costruito Nimble MCP Server da quando è entrato in nimbleway(.)com
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@freshlimesofa ha costruito un paio di server MCP affinché Claude possa leggere il mio codice, riassumerlo e scrivere appunti direttamente in Obsidian.
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@baryhuang ha costruito un server di memoria MCP semplice ma potente con meno di 1000 righe di codice!
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@adityaa2011 ha trasformato un giorno libero in un hackathon di 12 ore e ha costruito un server MCP per @Core_LN in Rust.
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