Beehiiv, una piattaforma emergente di newsletter via e-mail, è diventata questo mese la più recente società di software adiacente all’e-commerce ad annunciare un’integrazione MCP per l’intelligenza artificiale.
Di per sé, l’annuncio di Beehiiv potrebbe non sembrare significativo. Tuttavia l’integrazione potrebbe indicare una tendenza più ampia.
Sempre più spesso gli strumenti software dei commercianti dispongono di connessioni AI dirette, anche native. Gli esempi includono Shopify, WooCommerce, Yottaa e Shippo.
Cos’è un MCP?
Anthropic, la società dietro il popolare Claude LLM, ha definito il Protocollo del contesto modello nel 2024. Rilasciandolo come “un nuovo standard per connettere gli assistenti di intelligenza artificiale ai sistemi in cui risiedono i dati, inclusi repository di contenuti, strumenti aziendali e ambienti di sviluppo. Ha lo scopo di aiutare i modelli di frontiera a produrre risposte migliori e più pertinenti”.
In sostanza, il MCP (e protocolli concorrenti) garantiscono connessioni bidirezionali sicure tra le origini dati e gli strumenti o gli agenti basati sull’intelligenza artificiale.
Collegando origini dati e servizi con agenti e strumenti abilitati all’intelligenza artificiale, l’MCP descrive un modo in cui l’intelligenza artificiale si integrerà nelle operazioni aziendali. Fare clic sull’immagine per ingrandirla.
Invece di creare integrazioni una tantum per ogni servizio tramite un’API, un’azienda può esporre tutti i suoi strumenti e dati ai sistemi di intelligenza artificiale. Un modello di intelligenza artificiale può quindi interrogare tali sistemi e agire.
I leader aziendali possono pensa a MCP come infrastruttura di intelligenza artificiale. Si trova tra l’intelligenza artificiale e i sistemi che gestiscono l’azienda. E quando un software supporta l’MCP, l’opportunità di integrarsi con l’intelligenza artificiale per l’analisi, la generazione e l’automazione è relativamente maggiore e più semplice.
Turno operativo
Molti strumenti di intelligenza artificiale oggi riassumono report, bozze di email o rispondono a domande. Con le integrazioni in stile MCP, questi strumenti possono agire. Un assistente AI potrebbe controllare l’inventario, confrontare le tariffe di spedizione e valutare le prestazioni della campagna, prima di apportare modifiche, magari in tempo reale.
Consideriamo un caso semplice. Un sistema di intelligenza artificiale rileva l’aumento dei costi di consegna su un gruppo di ordini. Con l’accesso agli strumenti di spedizione, confronta le tariffe del corriere e seleziona un’opzione più economica. Lo stesso sistema aggiorna l’ordine e avvisa il cliente. Ciò può accadere anche mentre qualcuno nel magazzino sta prelevando gli articoli.
Questo tipo di loop è ciò che MCP e protocolli simili stanno cercando di abilitare.
Ecco alcuni esempi.
Aggiornamento Hydrogen di Shopify introdotto il supporto AI per MCP vetrina.
L’integrazione consente agli agenti AI di sfogliare prodotti, gestire carrelli e assistere con il pagamento. In effetti, la vetrina diventa un ambiente strutturato in cui un’intelligenza artificiale può navigare. Un’intelligenza artificiale avrebbe potuto farlo prima, ma l’MCP fornisce regole che lo rendono più efficace.
Shopify è un esempio di implementazione MCP relativa all’e-commerce.
Il server MCP di Shippo espone flussi di lavoro di spedizione ai sistemi di intelligenza artificiale. Un assistente AI può farlo creare spedizioniconfronta le tariffe dei corrieri, genera etichette, monitora i pacchi e convalida gli indirizzi. Si tratta di attività che in genere richiedono passaggi manuali o integrazioni personalizzate.
Un sistema di intelligenza artificiale identifica un gruppo di spedizioni in ritardo. Controlla i corrieri alternativi, aggiorna le regole di evasione ordini e segnala i clienti interessati. L’esperienza dell’acquirente è migliore e l’agente ha agito senza supervisione diretta, pur rispettando le linee guida.
Integrazione MCP di Beehiiv collega gli account delle newsletter a strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT e Claude.
La versione attuale si concentra sull’analisi. L’intelligenza artificiale può valutare gli argomenti, la crescita degli abbonati, l’abbandono e le tendenze del coinvolgimento. Questa intuizione può guidare le decisioni sui contenuti e sulla monetizzazione. Potrebbe anche aiutare a chiudere il cerchio, per così dire, su come marketing tramite posta elettronica contribuisce alle vendite e-commerce.
Le API rimangono
MCP non sostituisce le interfacce di programmazione dell’applicazione; li completa.
Le API sono precise e stabili. Sono adatti per integrazioni fondamentali come l’elaborazione degli ordini o i pagamenti. MCP è flessibile. Il protocollo consente ai sistemi di intelligenza artificiale di spostarsi tra strumenti senza flussi di lavoro rigidi.
In pratica, uno stack di e-commerce probabilmente combinerà API per l’affidabilità e interfacce in stile MCP per l’adattabilità.
Altri protocolli
L’MCP fa parte di uno spostamento più ampio verso le applicazioni degli agenti e commercio. Stanno emergendo altri protocolli.
OpenAI Protocollo di commercio agenticoad esempio, mira a consentire la scoperta di prodotti e le transazioni all’interno di ambienti AI come ChatGPT. Google sta sviluppando un approccio simile per le sue interfacce AI.
Questi protocolli definiscono come avviene lo shopping all’interno delle superfici guidate dall’intelligenza artificiale. MCP si concentra sul modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale accedono alle operazioni aziendali dietro le quinte.
Per i commercianti la distinzione conta. Una serie di standard regola il modo in cui i consumatori trovano e acquistano i prodotti. Un altro regola il modo in cui l’azienda realizza e gestisce tali transazioni. Ogni caso illustra l’evoluzione delle aziende e dei loro strumenti software con l’intelligenza artificiale.
Attuazione
La conclusione più importante potrebbe essere che l’MCP segnala il passaggio dall’intelligenza artificiale come strumento di chat a operatore in un’azienda.
I leader dell’e-commerce dovrebbero concentrarsi meno sul protocollo in sé e più sull’essere pronti ad adattarsi all’uso e all’integrazione dell’intelligenza artificiale. Avere dati puliti e organizzati e flussi di lavoro chiari è più importante che essere i primi ad adottare nuovi strumenti.
Aspettatevi uno stack in cui le API offrano affidabilità e livelli simili a MCP consentano flessibilità. E monitora dove avvengono gli acquisti guidati dall’intelligenza artificiale, poiché i protocolli di piattaforme come OpenAI o Google possono influenzare la domanda tanto quanto le operazioni di backend.
