RAG vs MCP: differenze, casi d’uso e implicazioni pratiche

Con la crescente adozione dei Large Language Models (LLM) in ambito enterprise e applicazioni custom, sta diventando cruciale comprendere come superare i loro limiti principali:

• il cut-off temporale dei dati di training
• e la finestra di contesto limitata.

Due delle strategie più discusse per estendere le capacità degli LLM sono Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Model Context Protocol (MCP). Spesso citati insieme, in realtà rispondono a esigenze diverse. In questo articolo analizziamo le differenze, i vantaggi e i casi d’uso di ciascuno, con qualche cenno agli Agents, sistemi più complessi che orchestrano entrambi gli approcci.

Il RAG è una tecnica che arricchisce la generazione dei modelli linguistici attraverso un sistema di retrieval esterno.

Il flusso tipico segue tre step:

Query Processing → il testo dell’utente viene convertito in embedding (vettori semantici).

Retrieval → si esegue una ricerca in un vector database per recuperare i documenti più simili.

Augmented Generation → gli snippet recuperati vengono inseriti nella finestra di contesto del modello, che genera la risposta combinando conoscenza pre-addestrata e dati aggiornati.

Vantaggi del RAG

• Accesso a informazioni aggiornate senza riaddestrare il modello.
• Riduzione delle allucinazioni, poiché le risposte si basano su fonti reali.
• Trasparenza, con possibilità di mostrare citazioni o riferimenti.
• Specializzazione, dato che si possono usare knowledge base specifiche di dominio.

Limiti

• Architettura statica: se i dati sorgente cambiano, bisogna re-indicizzare.
• Dipendenza dalla qualità del retrieval semantico.
• Ottimale per Q&A ma non per azioni operative.

Il MCP è un protocollo pensato per standardizzare le interazioni tra LLM e sorgenti esterne.

In pratica introduce un MCP client (di solito un chatbot o assistente) che dialoga con un MCP server, il quale espone dati o azioni tramite tools.

Flusso tipico:

1. Il modello riconosce un bisogno (es. fetch di dati, esecuzione di un task).

2. Genera una structured request secondo lo schema MCP.

3. Il server MCP elabora la richiesta (API call, query tradizionale, accesso a file, ecc.).

Il risultato viene reinserito nel contesto del modello che prosegue la generazione.

Vantaggi del MCP

• Azioni operative: oltre al retrieval, può creare ticket, inviare email, aggiornare record.
• Struttura standardizzata: garantisce formati coerenti e prevedibili.
• Ottimizzazione del contesto: permette di integrare dati dinamici anche in contesti limitati.
• Scalabilità: facilita l’integrazione con più sistemi eterogenei (es. Google Drive, S3, SharePoint).

Limiti

• Implementazione più complessa rispetto a RAG.
• Non sempre necessario se lo use case è solo informativo.
• Spesso usa query keyword-based anziché semantiche (dipende dal server MCP).

Aspetto RAG MCP Focus Recupero di informazioni per Q&A Recupero + azioni operative Tecnologia chiave Vector DB + embedding search Protocollo standard + tools Use case tipico Enterprise AI search Automazione e integrazioni applicative Punti di forza Aggiornamento, accuratezza, trasparenza Flessibilità, azioni, standardizzazione Limiti Staticità, solo retrieval Maggior complessità, setup più pesante

• Usa RAG → se vuoi solo rispondere a domande con dati aggiornati (es. knowledge base interna, search aziendale).
• Usa MCP → se devi eseguire azioni oltre che rispondere (es. aprire ticket, inviare notifiche).
• Usa Agents (ibridi) → se serve un flusso decisionale dinamico:
  • es. "cerca nei documenti su Google Drive, se non trovi nulla cerca in S3, poi invia il miglior risultato su Slack".

In pratica:

• RAG = context grounding
• MCP = tooling & azioni
• Agents = orchestrazione e ragionamento

Esempi pratici

• Università (RAG) → uno studente chiede: “Quando è l’esame di CS301?”. Il sistema interroga il database accademico, recupera il calendario esami e risponde con la data aggiornata.

• Helpdesk aziendale (MCP) → un dipendente chiede: “Crea un ticket urgente per l’ingegneria su questo bug”. L’assistente usa MCP per chiamare l’API di Jira e aprire il ticket.

• Workflow avanzato (Agent) → un project manager chiede: “Trova le ultime specifiche di design, mandale al team UX su Slack e apri un task di revisione su Trello”. Qui un agente decide quali strumenti usare, in quale ordine, e orchestra RAG + MCP.

RAG e MCP non sono approcci concorrenti, ma complementari.

• RAG è ideale per rendere gli LLM più informativi, affidabili e aggiornati.
• MCP è pensato per dare agli LLM capacità operative e di integrazione.
• Agents estendono ulteriormente questi approcci, orchestrando decisioni dinamiche e tool multipli.