MCP Apps: come portare menu, cataloghi e prenotazioni dentro Claude e ChatGPT

Perché se ne parla#

Provate a immaginare questa richiesta, scritta a Claude o a ChatGPT: "Cercami un ristorante con piatti senza glutine per domani sera, fammi vedere il menu e prenota per quattro". Fino a ieri la risposta sarebbe stata una lista di link. Con MCP Apps, dentro la conversazione compare direttamente una scheda del ristorante: i piatti con gli allergeni, gli orari liberi, la scelta del tavolo e il riepilogo da confermare.

Non è più un'ipotesi da convegno. MCP Apps fa parte delle estensioni ufficiali del Model Context Protocol e serve proprio a questo: permette al server di un'azienda di restituire vere interfacce HTML (moduli, dashboard, mappe, cataloghi, configuratori, flussi di approvazione) che compaiono dentro la chat. ChatGPT implementa questo standard aperto per le interfacce che arrivano dai server MCP, e Claude web e Claude Desktop compaiono tra i client compatibili. Con una precisazione: le estensioni sono facoltative, client e server devono accordarsi per attivarle, e il supporto reale cambia a seconda del programma, della versione, del piano e della distribuzione in corso.

Per un'azienda vuol dire un canale in più. Non l'ennesimo chatbot che risponde a parole, ma una piccola applicazione collegata a disponibilità, CRM, e-commerce, gestionale o sistema di prenotazione. Il sito e l'app restano dove sono; MCP Apps aggiunge una porta d'ingresso nel punto esatto in cui il cliente sta formulando il suo bisogno.

Cosa può mettere un'azienda dentro la chat#

Prima della teoria, una mappa concreta: dieci cose che un'attività potrebbe offrire a clienti o dipendenti dentro Claude o ChatGPT. Sono scenari ipotetici, non prodotti già in funzione.

Dal chatbot che spiega all'app che fa fare#

Un assistente classico spiega. Una MCP App fa anche scegliere, confrontare, configurare e confermare. Il modello capisce cosa vuole la persona, chiama gli strumenti che il server dell'azienda mette a disposizione e decide quando è il momento di mostrare un'interfaccia. L'interfaccia sta accanto alla conversazione, ne conserva il contesto e, quando l'utente clicca qualcosa, può far partire nuove chiamate.

Come funziona, in parole semplici#

Sotto il cofano ci sono due mattoni di MCP. Un tool (un'operazione che il server sa fare, come "cerca disponibilità") dichiara di avere una schermata associata, indicandola nel campo _meta.ui.resourceUri. Quella schermata è una risorsa con indirizzo ui:// che contiene HTML, CSS e JavaScript. L'assistente la mostra di solito dentro un iframe isolato, una specie di vetrina chiusa dentro la pagina, e ci dialoga con messaggi JSON-RPC passati tramite postMessage. L'app riceve i risultati, può chiedere altre chiamate e aggiornare ciò che il modello vede della situazione.

Non ogni operazione ha bisogno di una schermata. Le documentazioni di MCP e di OpenAI consigliano un'interfaccia quando la persona deve esaminare, confrontare, modificare, confermare o sfogliare dati strutturati. Per sapere l'orario di chiusura basta una frase; per scegliere un giorno in calendario, confrontare cinque prodotti o approvare una pratica, una schermata riduce fatica ed errori.

Il giro completo#

1. La persona dice cosa vuole: prenotare un tavolo, confrontare tre prodotti.

2. Il modello sceglie l'operazione giusta in base a nome, descrizione e schema dei tool.

3. Il server interroga i sistemi veri: il gestionale, il catalogo, il CRM, l'agenda, l'ERP o le API di casa.

4. Il risultato riempie l'interfaccia, che l'assistente mostra in modo isolato.

5. La persona interagisce con filtri, pulsanti, mappe o moduli, e l'interfaccia può chiedere altri dati al server.

6. Le azioni che contano chiedono un via libera esplicito e i permessi giusti: niente modifiche ai dati, prenotazioni o acquisti senza.

Uno schema raccomandato, soprattutto quando si cerca, si raffina e poi si mostra il risultato, tiene separati i tool che recuperano i dati da quelli che disegnano la schermata. Prima si cerca e si filtra; solo quando il risultato è pronto si apre il riquadro. Così l'interfaccia non si ricarica di continuo e le regole di business restano sul server, invece di sparpagliarsi nella grafica. È una buona pratica, non un obbligo dello standard.

Una sola app, più assistenti#

Per chi investe, il punto di forza è che il lavoro si riusa: un server e un'interfaccia costruiti secondo lo standard possono girare in diversi assistenti compatibili. La tabella pubblicata sul sito di MCP elenca, tra gli altri, ChatGPT, Claude web, Claude Desktop, GitHub Copilot in VS Code, Microsoft 365 Copilot, Cursor, Postman e Goose. È però mantenuta dalla community e non vale come garanzia commerciale: prima di partire va controllato il client preciso, la versione e il piano dei vostri utenti.

Su Claude, stando alla guida, per collegare un server proprio si usano i custom connector, disponibili nei piani a pagamento Pro, Max e Team; Anthropic parla di una distribuzione progressiva tra i suoi prodotti. E anche quando entrambe le parti dichiarano di supportare MCP Apps, l'estensione entra in gioco solo dopo la negoziazione delle capacità.

Guarda il videoSi apre da YouTube: i suoi cookie partono solo dopo il clic.

Portabile non vuol dire identica#

Ogni assistente può aggiungere qualcosa di suo. ChatGPT, per esempio, documenta estensioni proprie tramite window.openai per il checkout, i file, le finestre modali e lo stato del riquadro. Un progetto fatto bene usa prima lo standard comune, controlla cosa offre l'assistente di turno e prevede un'alternativa quando una funzione esiste solo lì.

Cambiano anche autenticazione, distribuzione e revisione da una piattaforma all'altra. Per questo non basta infilare una pagina del sito in un riquadro: serve un prodotto pensato per essere guidato da un modello, sicuro quando agisce e utile anche quando l'interfaccia non viene mostrata.

Dieci esempi, uno per uno#

1. Il ristorante che si prenota dalla conversazione#

Il server del ristorante può offrire operazioni come search_availability, list_menu, check_allergens, create_reservation e cancel_reservation. La conversazione raccoglie il desiderio; la scheda mostra quello che a parole si spiega male: foto dei piatti, filtri per le intolleranze, calendario, orari e tavoli liberi.

Tutto può partire da una frase come "Venerdì vorrei una cena romantica, vegetariana". L'assistente tiene solo i piatti adatti, suggerisce due orari e apre la scheda; il cliente sceglie, dice quanti saranno e conferma. Solo dopo quel consenso esplicito il server scrive nel gestionale e restituisce il codice vero della prenotazione.

Il ristoratore non deve buttare il sistema di prenotazione che usa oggi: il server MCP diventa uno strato controllato sopra le API e il database esistenti, che rispetta le regole su coperti, turni, allergeni e cancellazioni.

2. Negozio online: confrontare senza cambiare scheda#

In chat è facilissimo dettare i propri vincoli: "Mi serve una poltrona blu, non più larga di 80 centimetri, consegnata entro due settimane". Per confrontare foto, misure, varianti, prezzi, disponibilità e consegna, invece, serve una schermata.

Un'app può combinare search_products, get_product, check_inventory, configure_variant, add_to_cart e create_checkout. Il modello restringe il catalogo, una fila di schede presenta i candidati, una tabella mette in fila differenze e compatibilità. Il cliente modifica il colore o il numero di pezzi e controlla il riepilogo prima di proseguire.

Sul pagamento serve onestà. ChatGPT documenta window.openai.requestCheckout per il suo Instant Checkout, ma disponibilità, requisiti del venditore e regole valgono solo lì. Altrove serve un'alternativa, per esempio aprire il checkout sicuro del vostro sito: "il pagamento dentro qualsiasi chat" lo standard non lo garantisce.

3. Hotel, B&B e turismo#

"Dal 12 al 14 settembre, camera matrimoniale, con spa e posto auto": per un ospite è il modo più naturale di chiedere. L'app può mostrare camere libere, foto, servizi, condizioni, supplementi e mappa, con operazioni separate per ricerca, preventivo, disponibilità e conferma.

Il riepilogo evita di perdere pezzi tra un messaggio e l'altro: numero di ospiti, bambini, trattamento, accessibilità e cancellazione restano sotto gli occhi nello stesso riquadro. E prima di confermare, il server ricontrolla prezzo e disponibilità nel gestionale delle camere, così nessuno riceve per confermato un dato ormai vecchio.

4. Preventivi e appuntamenti per chi vende servizi#

Officine, centri estetici, installatori, studi professionali, consulenti e software house possono sostituire il questionario rigido con un configuratore guidato: il modello chiarisce il bisogno, la schermata raccoglie opzioni, allegati, disponibilità e dati, senza chiedere al cliente di conoscere il gergo tecnico.

Un installatore di fotovoltaico può chiedere che immobile è, quanta energia consuma, quanta superficie c'è e che budget si ha in mente; un'officina riconosce il veicolo, propone gli orari e prepara la richiesta; uno studio di consulenza compone un brief e fissa una call. Il preventivo finale, però, deve uscire dalle regole dell'azienda, mai dalla fantasia del modello.

5. Immobiliare: mappa, filtri e visite#

Cercare casa è un lavoro a tentativi: zona, budget, metri quadri, distanza dai servizi, classe energetica. L'assistente capisce le preferenze scritte in italiano corrente; l'app mostra schede e mappa, permette di salvare i preferiti e di prenotare una visita.

Non a caso la documentazione di OpenAI usa gli annunci immobiliari per spiegare lo schema a tool separati: un'operazione recupera i candidati con i loro dati, il modello li sfoltisce in base alla domanda successiva e un'altra disegna soltanto gli annunci rimasti. Sceglie il ragionamento, la schermata mostra.

6. Configuratori B2B e ricambi industriali#

Nei prodotti industriali il cliente deve far quadrare modello e potenza, misure e accessori, certificazioni e tempi di consegna. Sfogliare un catalogo classico è dispersivo, e una risposta fatta solo di testo rischia di nascondere un'incompatibilità. Un'app può guidare la configurazione, segnalare i vincoli e produrre una distinta preliminare legata a listini e disponibilità reali.

Con i ricambi è lo stesso: il cliente descrive la macchina e il guasto, il server trova i pezzi compatibili, la schermata mette a confronto codici e immagini, poi parte la richiesta d'offerta o l'ordine. Le regole che contano (compatibilità, sconti, approvazioni) restano nel sistema dell'azienda.

7. Dashboard e approvazioni interne#

MCP Apps non serve solo verso i clienti. Un'impresa può portare nell'assistente che usa già un cruscotto che pesca da ERP, CRM, ticketing e archivio dati. Il responsabile chiede "Fammi vedere le commesse in ritardo e perché"; il modello delimita il perimetro, la schermata mostra indicatori e dettagli su cui scendere.

Per note spese, ordini, ferie o richieste d'acquisto la schermata può presentare documenti, importi, regole e pulsanti di approvazione. Qui servono tre cose: lettura e scrittura separate, permessi per ruolo, conferma su ogni azione che non si può annullare. L'AI non deve scavalcare il processo: deve renderlo più chiaro e più veloce.

8. Assistenza clienti e interventi sul campo#

Un tecnico descrive il guasto, carica una foto, consulta i manuali e segue una procedura illustrata. Quando bisogna uscire, l'app indica quando c'è un tecnico libero, quali ricambi servono e a che punto è il ticket. Al cliente la stessa infrastruttura può offrire tracciamento, appuntamento e storico, senza passare da un portale all'altro.

Un'interfaccia che resta aperta è preziosa quando il lavoro dura: passaggi completati, registro, allegati e stato restano visibili. Per le operazioni lunghe si può affiancare l'estensione Tasks, sempre che client e server la supportino.

9. Risorse umane e inserimento dei nuovi assunti#

"Quanti giorni di ferie mi restano, e quando posso prenderli senza sovrappormi al mio team?" Il server interroga il sistema HR, il modello interpreta la domanda, la schermata mostra calendario, saldo e regole. Nessuna domanda di ferie parte finché il dipendente non conferma e il sistema non verifica i permessi.

Per chi entra in azienda, un'app può mostrare la checklist, i documenti mancanti, gli account da attivare e la formazione prevista. Gli accessi seguono identità e ruoli aziendali, e dati personali e documenti non vanno mostrati al modello o all'interfaccia oltre lo stretto necessario.

10. CRM e lavoro commerciale#

"Preparami le trattative da seguire oggi." La schermata mostra pipeline, valore, ultimo contatto e prossima mossa; il modello riassume il contesto. Da lì si apre una scheda, si pianifica un'attività o si prepara la bozza di una mail, e la decisione finale resta al commerciale.

Ai titolari la stessa app può mostrare l'andamento per zona, i motivi delle trattative perse e le previsioni. Il valore non sta nel grafico in chat, ma nel poter fare domande ai numeri, allargare o restringere il campo e far partire la mossa successiva senza cambiare strumento.

Da quale caso conviene partire#

La prima MCP App non dovrebbe mai essere il processo più grande dell'azienda. Meglio un flusso frequente, con dati già disponibili, confini chiari e un risultato che si può misurare.

Cosa misurare dipende dal caso: quante persone completano il flusso, in quanto tempo, con quanti errori, quante richieste si chiudono senza un passaggio a mano, qualità dei contatti, uso da parte dei colleghi. Nessuno può garantire un aumento delle conversioni: il vantaggio si dimostra con un pilota, confrontandolo con il percorso che esiste oggi.

Sicurezza: la vetrina è chiusa, il negozio no#

L'iframe isolato impedisce all'interfaccia di leggere la pagina che la ospita, i suoi cookie e la sua memoria locale. L'app può tenere un proprio stato e chiedere capacità in più, ma è l'assistente a decidere i permessi e a controllare il canale di comunicazione. È un buon punto di partenza, che però protegge l'assistente e non l'intero sistema: autorizzazioni, controllo dei dati in ingresso, limiti sul numero di richieste, registro delle operazioni e separazione dei dati tra clienti restano compito del server MCP.

Per i dati dei singoli clienti o per le azioni che scrivono qualcosa, OpenAI chiede di passare da OAuth 2.1, come prevede la specifica MCP: in ChatGPT si usa il codice di autorizzazione con PKCE, e il server deve verificare di ogni token emittente, destinatario, scadenza e ambiti concessi. Per Claude e per gli altri assistenti il tipo di autorizzazione supportato va verificato a parte, in base al client, al piano e all'ambiente. In azienda entrano spesso in gioco Microsoft Entra, Okta o altri sistemi di identità, con gruppi, ruoli e regole.

Ogni operazione deve avere i permessi minimi indispensabili. Chi può cercare un prodotto non deve per forza poter creare un ordine, e chi legge una pratica non per questo può approvarla. Anche le descrizioni dei tool e le loro indicazioni di sicurezza fanno parte dell'esperienza, perché aiutano l'assistente a capire quando può agire e quando deve chiedere conferma.

Costi e tempi: da cosa dipendono#

Non esiste un prezzo di listino per una MCP App, e diffido di chi lo dà senza aver visto i vostri sistemi. Tempi e costi dipendono soprattutto da:

• quanti sistemi vanno collegati e se hanno già API affidabili o bisogna costruirle;

• se l'app legge soltanto o anche scrive: prenotare, ordinare e approvare richiedono conferme, registri e test in più;

• identità e login: un servizio pubblico, clienti registrati o dipendenti con ruoli diversi sono tre progetti diversi;

• su quanti assistenti deve funzionare, con le relative alternative per le funzioni non portabili;

• manutenzione e monitoraggio una volta in produzione.

Una stima seria arriva dopo aver studiato i sistemi e avuto accesso alle API; un numero dato prima è una scommessa.

Cosa serve davvero per costruirne una#

Disegnare il riquadro è la parte più piccola del lavoro. Un progetto completo tocca sette fronti:

• processo: il flusso in cui conversazione e schermata insieme portano un vantaggio concreto;

• tool e interfacce: cosa si legge, cosa si mostra, cosa si fa, con schemi, alternative e conferme;

• integrazioni con quello che c'è già: CRM, ERP, negozio online, agende, database, API;

• autenticazione e regole: OAuth 2.1, ambiti, ruoli, registro, chiavi, azioni delicate protette;

• portabilità: prima lo standard, le estensioni dei singoli assistenti tenute a parte;

• produzione e monitoraggio: endpoint HTTPS, errori, tempi di risposta, versioni, ambienti di prova;

• verifica: test e misure prima di allargare il perimetro.

L'obiettivo non è "un connettore" generico, ma un servizio dell'azienda che l'AI sa capire, mostrare e azionare dentro confini chiari: il genere di lavoro che rientra nei sistemi AI su misura.

Il percorso in sei tappe#

1. Analisi: processo, utenti, dati, rischi e cosa misurare.

2. Progetto: tool MCP, risorse d'interfaccia, autorizzazioni, architettura.

3. Prototipo: un'interfaccia di prova collegata a dati controllati.

4. Pilota: integrazione vera, su un perimetro ristretto.

5. Messa in sicurezza: test, registri, alternative, prestazioni.

6. Distribuzione: connessione privata, pubblicazione o rilascio interno, a seconda del caso.

Questo ordine protegge da due errori opposti: costruire troppo prima di sapere se qualcuno lo userà, oppure mettere una demo traballante a contatto con dati e operazioni vere. Anche un primo risultato piccolo deve poggiare su fondamenta da prodotto.

Il mio parere#

MCP Apps è una delle occasioni più concrete per trasformare gli assistenti AI in un canale di lavoro, non solo in un posto dove si chiacchiera. Rende di più quando l'azienda ha dati aggiornati, API raggiungibili e un processo in cui vedere e parlare si completano.

I punti forti sono chiari: si aggancia bene ai sistemi che un'azienda ha già, può spostare davvero il modo in cui i clienti arrivano a un servizio e offre un'esperienza molto più comoda di una lunga conversazione a sole parole. I punti deboli pure: la maturità per la produzione e la portabilità reale tra un assistente e l'altro.

L'ecosistema infatti si muove ancora: il supporto cambia da un assistente all'altro, le funzioni esclusive di ciascuno tolgono portabilità e, per comparire pubblicamente, ogni piattaforma ha le sue regole. E un'app senza autorizzazioni, alternative e monitoraggio può creare più rischi che vantaggi.

Il momento giusto non è quando tutto sarà standard, ma quando avete un caso ben delimitato su cui costruire un pilota misurabile: un ristorante parte dalle disponibilità, un e-commerce dal confronto, un'azienda dalla dashboard in sola lettura. Azioni e nuovi assistenti si aggiungono dopo, una volta verificato che il servizio è utile e sicuro.

Per capire quale MCP App ha senso per voi partirei da una domanda sola: quale operazione vorreste che un cliente o un dipendente completasse direttamente in chat? Dalla risposta si ricava un progetto concreto: utenti, strumenti, schermata, dati, autorizzazioni, assistenti compatibili e metriche del pilota.

Domande frequenti#