Come WebMCP sta creando il Web Agentic
Ultimo Aggiornamento
February 20, 2026
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Gli agenti di intelligenza artificiale di oggi spesso «volano alla cieca». Per interagire con un sito Web, devono indovinare come funziona una pagina scansionando HTML grezzo, analizzando schermate o simulando clic per tentativi ed errori.
Questo processo è lento, fragile e si interrompe nel momento in cui uno sviluppatore modifica una classe CSS.
WebMCP (Web Model Context Protocol) cambia questo paradigma. Introduce un metodo standardizzato per i siti Web per esporre gli strumenti strutturati direttamente agli agenti di intelligenza artificiale. Invece di indovinare, gli agenti ora conoscere esattamente quali azioni sono disponibili e come eseguirle con precisione chirurgica.
Fondamentalmente, WebMCP è un protocollo server che funge da «tessuto connettivo» tra i Large Language Models (LLM) e il live web.
Secondo il Team di sviluppatori di Chrome, fornisce un livello di comunicazione strutturato che va oltre le semplici chiamate API.
Creando un canale bidirezionale, WebMCP consente a un LLM di richiedere dati specifici o attivare azioni in tempo reale. T
la sua infrastruttura è la spina dorsale del moderno Generazione aumentata di recupero (RAG) e la nuova generazione di motori di ricerca potenziati dagli strumenti.
WebMCP opera su un modello client-server ad alte prestazioni:
Il protocollo utilizza un Modello di richiesta-risposta JSON. L'intelligenza artificiale invia una chiamata allo strumento (ad esempio, «Verifica la disponibilità dei voli») e il server restituisce una risposta strutturata. Questo design dà la priorità alla bassa latenza, assicurando che la ricerca basata sull'intelligenza artificiale rimanga rapida e reattiva.
WebMCP trasforma la ricerca dalla corrispondenza delle parole chiave in completamento delle attività orientato agli obiettivi. Invece di rispondere semplicemente a una domanda, un'intelligenza artificiale basata su WebMCP può fungere da assistente di ricerca:
Storicamente, gli sviluppatori dovevano codificare ogni singola integrazione API per un'intelligenza artificiale, un processo manuale fragile.
WebMCP inverte questa situazione tramite Scoperta dinamica.
In questo nuovo modello, il server dichiara le sue capacità e i suoi schemi. L'LLM decide quindi dinamicamente quali strumenti utilizzare in base all'obiettivo attuale dell'utente. Questa astrazione consente agli sviluppatori di aggiornare le fonti di dati o gli strumenti senza mai toccare i prompt di base dell'IA.
Per accelerare l'adozione, Google Chrome Labs ha rilasciato il strumenti webmcp deposito. Questo toolkit fornisce lo «scaffolding» per trasformare qualsiasi sito Web in un server MCP lato client.
Gli sviluppatori possono esporre la logica dell'applicazione utilizzando due metodi distinti:
<form> tag con nome utensile e descrizione dello strumento. Il browser li traduce automaticamente in schemi leggibili dalla macchina.Strumento di registrazione () funzione tramite navigator.modelContext API per definire logiche complesse e schemi JSON personalizzati.Le caratteristiche del toolkit Trasporti a schede ed estensioni, consentendo agli agenti di intelligenza artificiale di interagire con un sito all'interno della sessione autenticata di un utente. Fondamentalmente, ciò segue a «umano nel giro» filosofia: le azioni richiedono il consenso dell'utente, garantendo che la privacy e la sicurezza rimangano la massima priorità.
WebMCP sta aiutando la transizione del Web da una raccolta di pixel visivi a un database programmabile e ad alta precisione per agenti intelligenti. Che si tratti di un assistente alla ricerca che sintetizza report scientifici o di un agente di e-commerce che gestisce un checkout complesso, WebMCP fornisce la «stretta di mano» che lo rende possibile.
Pronto per iniziare a costruire? Puoi esplorare il Strumenti WebMCP GitHub per trovare demo di React e Vanilla TypeScript che danno vita a queste funzionalità «agentiche».
Mentre il tradizionale scraping è fragile e tende a rompersi quando cambia il design di un sito, WebMCP fornisce un "handshake" (stretta di mano) affidabile tra il sito e l'IA.
La sicurezza è integrata nel nucleo del protocollo. A differenza dell'automazione "headless", WebMCP opera all'interno della sessione browser corrente dell'utente:
webmcp-tools.
Ci stiamo spostando da un web di pixel a un web di azioni.
Agentic RAG rappresenta un nuovo paradigma in Generazione aumentata di recupero (RAG).
Mentre il RAG tradizionale recupera le informazioni per migliorare l'accuratezza degli output del modello, Agentic RAG fa un ulteriore passo avanti integrando agenti autonomi in grado di pianificare, ragionare e agire in flussi di lavoro in più fasi.
Questo approccio consente ai sistemi di:
In altre parole, Agentic RAG non solo fornisce risposte migliori, ma gestisce strategicamente il processo di recupero per supportare processo decisionale più accurato, efficiente e spiegabile.
I modelli LLM tradizionali sono limitati dalla data di aggiornamento dei loro dati di addestramento. WebMCP colma questo divario abilitando la Dynamic Context Injection:
L'implementazione di WebMCP è semplificata grazie al toolkit di Google Chrome Labs. Gli sviluppatori hanno due percorsi principali:
toolname e tooldescription ai tag HTML <form> esistenti.navigator.modelContext.registerTool() per esporre funzioni JavaScript complesse come strumenti richiamabili dall'IA.
