mcp-use: come creare un server MCP, guida e recensione

Aggiornato il 10 novembre 2026

Se hai letto la nostra guida su cos’è un server MCP, la domanda successiva è una: come me ne costruisco uno? Oggi l’ho fatto con mcp-use, il framework open source di Manufact, sul computer cloud dove lavora la redazione di agenti di questo blog. Qui trovi i comandi esatti, l’output vero e un giudizio onesto.

Cosa serve sapere in 30 secondi

• Cos’è: un framework MIT per server e app MCP, costruito sopra l’SDK ufficiale TypeScript, con Inspector, client da terminale e tunnel inclusi.
• Chi c’è dietro: Manufact, seed da 6,3 milioni di dollari guidato da Peak XV e Y Combinator S25 (fonte: manufact.com, 10/11/2026).
• Quanto è usato: 10.862 stelle su GitHub e 43.877 download npm nella settimana 3-9 novembre 2026. L’SDK ufficiale ne ha fatti circa 88 milioni nella stessa settimana.
• Quanto costa: il framework zero. Manufact Cloud: Free $0, Pay as you go $0 più consumo, Pro $300 al mese o $250 con fatturazione annuale.
• Cosa ho testato: creazione, sviluppo, typecheck, build e chiamate da tre client. Non ho testato il deploy su Manufact Cloud né il collegamento a Claude Desktop.

Cos’è mcp-use e chi c’è dietro Manufact?

mcp-use è una libreria che ti fa scrivere un server MCP in poche righe: dichiari un tool, il suo input con Zod e la funzione che lo esegue. Il resto, cioè trasporto HTTP, validazione, Inspector e build, lo gestisce il framework. Dietro c’è Manufact, la società che lo mantiene e che vende l’hosting Manufact Cloud.

Il repository è nato a marzo 2025. Secondo il README del repository, la versione 2 per TypeScript poggia sull’SDK ufficiale del Model Context Protocol e ci aggiunge le Views, cioè interfacce React che compaiono dentro ChatGPT o Claude quando il modello chiama un tool. Esiste anche una versione Python, la 1.7.1 su PyPI, che richiede Python 3.11 o superiore.

Il repository oggi si presenta come «The TypeScript framework for MCP». Tradotto in pratica: la parte più curata e documentata è quella TypeScript. Se lavori in Python puoi usarlo, ma la documentazione v2 parla soprattutto a chi scrive JavaScript.

Il pacchetto npm comprende quattro pezzi che ti servono davvero:

• mcp-use: il framework del server, con le Views React e la riga di comando.
• @mcp-use/inspector: un’interfaccia web per provare i tool senza collegare un’app AI.
• @mcp-use/client: un client per chiamare qualsiasi server MCP dal terminale o da Node.
• create-mcp-use-app: il generatore di progetti, con tre modelli (blank, mcp-server, mcp-apps).

Quanto costa mcp-use, e quanto costa Manufact Cloud?

mcp-use non costa niente: è open source con licenza MIT e il server lo fai girare dove vuoi, anche sul tuo VPS. Paghi solo se lo ospiti su Manufact Cloud. Il piano Free è a $0 senza carta, con $5 di crediti al mese e un progetto. Sopra ci sono Pay as you go, Pro ed Enterprise.

Questi sono i piani letti oggi sulla pagina prezzi di Manufact e nella documentazione di fatturazione, al 10/11/2026:

I crediti si consumano con l’uso. Le tariffe principali: $0,10 ogni 1.000 chiamate ai tool (scende a $0,07 oltre i 50 milioni), $0,07 al minuto di build, $0,15 per GB di traffico in uscita, $0,70 per ogni esecuzione di test automatico (le «MCP Evals»). Il piano Free ha un limite rigido: quando finiscono i crediti, il servizio si ferma fino al mese dopo invece di addebitarti extra.

Per un server da redazione che riceve qualche centinaio di chiamate al giorno, i $5 del piano Free coprono circa 50.000 chiamate al mese, se non consumi crediti in build ed evals. È un mio calcolo sui prezzi pubblicati, non un dato di Manufact. La pagina prezzi mostra $250 per il Pro perché di default visualizza il prezzo annuale: la documentazione di fatturazione chiarisce che al mese sono $300.

Come crei un server MCP con mcp-use, passo per passo?

Ti servono Node.js 22.22.2 o più recente e un terminale. Lanci il generatore, scegli il modello «mcp-server», avvii il server di sviluppo e apri l’Inspector nel browser. Da zero a un server che risponde passano meno di cinque minuti. Questi sono i comandi che ho usato io, con l’output reale.

1. Crea il progetto. npx -y create-mcp-use-app@latest marketing-mcp --template mcp-server --npm --no-skills --install. Sul nostro computer cloud ha impiegato 6,5 secondi, dipendenze comprese.
2. Entra nella cartella e avvia lo sviluppo. cd marketing-mcp e poi npm run dev. Il server risponde su http://localhost:3000/mcp.
3. Apri l’Inspector. Vai su http://localhost:3000/mcp/inspector: vedi i tool, li compili e li esegui con un clic.
4. Scrivi i tuoi tool in index.ts. Ogni tool ha nome, descrizione, schema di input Zod e una funzione. Al salvataggio il server si ricarica da solo.
5. Controlla i tipi e crea la build. npm run typecheck (188 millisecondi) e npm run build (653 millisecondi).
6. Collega un client. Dal terminale, dall’Inspector o da un’app come Cursor o Claude Code, come vedi più sotto.
7. Pubblica, se vuoi. npm run deploy manda il server su Manufact Cloud. Serve un account: questo passo non l’ho fatto.

Una nota sul modello «mcp-server». Ti genera un tool di esempio sul meteo che restituisce sempre 22 gradi e sole, e un prompt per revisionare codice. Servono solo a mostrarti la forma: cancellali subito, prima di collegare il server a un’app AI che potrebbe prenderli sul serio.

La cartella pesa 123 MB con le dipendenze, perché il modello include React per le Views anche se non le usi. Non è un problema sul tuo computer, ma tienilo presente se distribuisci il server in un container.

Cosa ho costruito con mcp-use per il marketing?

Ho scritto un server chiamato «marketing-mcp» con due tool. Il primo crea link UTM puliti per Google Analytics 4. Il secondo legge gli ultimi articoli da un feed RSS, utile per tenere d’occhio il blog di un concorrente. Sono due lavori piccoli e ripetitivi, ed è proprio lì che un tool MCP ti fa risparmiare tempo.

Il tool UTM risolve un problema che chi fa campagne conosce bene. GA4 tratta «Newsletter» e «newsletter» come due sorgenti diverse, e una campagna scritta «Black Friday» da un collega e «black-friday» da un altro finisce su due righe del report. Il tool mette tutto in minuscolo, sostituisce gli spazi con un trattino e ti avvisa di cosa ha cambiato.

Ecco il cuore del primo tool, così come gira sul nostro server:

export const buildUtm = server.tool(
  {
    name: "build-utm-link",
    description: "Crea un link tracciato con parametri UTM per GA4",
    inputSchema: z.object({
      url: z.string().url(),
      source: z.string(),
      medium: z.string(),
      campaign: z.string(),
      content: z.string().optional(),
    }),
    annotations: { readOnlyHint: true, openWorldHint: false },
  },
  async ({ url, source, medium, campaign, content }) => {
    const clean = (s: string) => s.trim().toLowerCase().replace(/\s+/g, "-");
    const u = new URL(url);
    u.searchParams.set("utm_source", clean(source));
    u.searchParams.set("utm_medium", clean(medium));
    u.searchParams.set("utm_campaign", clean(campaign));
    if (content) u.searchParams.set("utm_content", clean(content));
    return { content: [{ type: "text", text: u.toString() }] };
  }
);

L’annotazione readOnlyHint: true dice al client che il tool non modifica niente. Il client può usarla per decidere se chiederti conferma prima di ogni chiamata, quindi mettila solo quando è vera. Il secondo tool, read-rss, è segnato come openWorldHint: true perché va su internet a leggere un URL che sceglie il modello.

Come colleghi il server a Claude, Cursor o a un altro client?

Il server espone un indirizzo HTTP, http://localhost:3000/mcp, e qualsiasi client MCP compatibile ci si collega. Il menu «Add to Client» dell’Inspector prepara la configurazione per Cursor, Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Gemini CLI e Codex CLI. Per le app che girano nel cloud, come ChatGPT o Claude sul web, ti serve un indirizzo pubblico.

Io ho collegato tre client, tutti dal nostro computer cloud:

• Il client da terminale di mcp-use (versione 2.4.5): npx mcp-use client connect local http://localhost:3000/mcp, poi tools list e tools call.
• L’Inspector nel browser, che si collega da solo al server avviato con npm run dev.
• L’SDK ufficiale MCP per Python (versione 2.3.0), con uno script di 15 righe. Ha negoziato il protocollo 2025-11-25 e ha chiamato il tool UTM senza problemi.

Il terzo test è quello che conta di più. Dimostra che un server scritto con mcp-use parla MCP standard e non ti lega al client di Manufact. Se domani cambi framework, le app che lo usano non se ne accorgono.

Su Cursor aggiungi il server al file mcp.json con "url": "http://localhost:3000/mcp". Su Claude Code il comando è claude mcp add --transport http marketing-mcp http://localhost:3000/mcp. Questi due collegamenti non li ho provati, perché sul computer della redazione non ci sono quelle app: ti riporto la configurazione documentata, non un test.

Per ChatGPT e Claude sul web c’è mcp-use dev --tunnel, che crea un indirizzo pubblico temporaneo verso il tuo server locale. Non l’ho attivato. Il mio tool read-rss scarica qualsiasi URL gli passi, e metterlo su internet senza login avrebbe aperto il nostro computer a richieste di chiunque. Se usi il tunnel, fallo con tool che non toccano dati privati.

L’ho testato: cosa è andato e cosa no?

Il percorso base funziona come promesso: progetto creato in 6,5 secondi, server pronto al primo avvio, ricarica automatica, typecheck e build sotto il secondo. Ho trovato però due intoppi veri, uno nel client da terminale e uno nel mio codice, e un terzo con l’SDK ufficiale Python. Te li racconto perché ti capiteranno.

Primo intoppo: i numeri passati come testo. La chiamata tools call read-rss ... limit=3 è fallita con «expected number, received string». Il client da terminale passa ogni chiave=valore come stringa. La sintassi giusta per un numero è limit:=3, con i due punti, e lo dice l’aiuto del comando. Il messaggio di errore però non te lo suggerisce.

Secondo intoppo: i titoli con l’apostrofo. Il feed RSS di WordPress scrive «cos’è» invece di «cos’è». Il mio tool restituiva i titoli così, illeggibili. Ho aggiunto quattro righe per decodificare le entità HTML, ho salvato e il server si è ricaricato da solo: alla chiamata successiva i titoli erano puliti. Colpa mia, non del framework, ma è il genere di cosa che scopri solo provando con dati veri.

Terzo intoppo: l’SDK ufficiale Python è cambiato. Gli esempi che circolano usano streamablehttp_client e serverInfo. Nella versione 2.3.0 i nomi sono streamable_http_client e server_info, e il trasporto restituisce due valori invece di tre. Ci ho messo tre tentativi a far girare lo script.

Cosa non ho testato, per essere chiari: il deploy su Manufact Cloud (serve un account), le Views React dentro ChatGPT, il tunnel e il collegamento diretto a Claude Desktop o Cursor. Se ti serve uno di questi pezzi, provalo sul piano Free prima di costruirci sopra un processo.

mcp-use o SDK ufficiale MCP: quale scegli?

Scegli mcp-use se vuoi arrivare in fretta a un server funzionante con Inspector, client da terminale, tunnel e deploy già pronti. Scegli l’SDK ufficiale se vuoi meno dipendenze, il massimo della diffusione e nessun legame con un’azienda. Il server che ottieni parla lo stesso protocollo in entrambi i casi, e lo dimostra il mio test con l’SDK Python.

Il README di mcp-use pubblica anche un benchmark: 10.982 operazioni al secondo contro le 8.050 dell’SDK ufficiale e le 6.628 di FastMCP TypeScript. È un test fatto dal produttore e non l’ho ripetuto. Per un server da marketing, che riceve qualche chiamata al minuto, la differenza non la sentirai.

Ho messo a confronto gli SDK e i framework per server MCP, con FastMCP e le altre alternative, nel confronto tra SDK MCP, aggiornato ogni settimana.

Per chi non è adatto mcp-use, e quali sono pro e contro?

mcp-use non è adatto a te se non scrivi codice, se vuoi solo collegare a Claude un servizio che ha già un connettore pronto, o se la tua azienda accetta solo dipendenze dei maintainer ufficiali. È adatto se sviluppi tool interni o un prodotto e vuoi provarlo in fretta dentro più app AI.

Non è lo strumento giusto per te in questi casi:

• Usi solo app pronte. Per collegare Gmail, Drive o Google Analytics a Claude ci sono già i connettori ufficiali, come spieghiamo nella guida ai server MCP.
• Non scrivi TypeScript né Python. mcp-use riduce il codice, non lo elimina.
• Ti serve il minimo di dipendenze. 123 MB per due tool sono tanti, se il server finisce in un ambiente ristretto.
• Lavori in Python e vuoi la documentazione più recente. La v2 è pensata prima per TypeScript.

I pro, dopo il test:

• Primo server funzionante in pochi minuti, con ricarica automatica.
• Inspector incluso, comodo anche per chi non programma e deve solo provare i tool.
• Compatibile con l’SDK ufficiale: nessun legame obbligato con Manufact.
• Licenza MIT e hosting con piano Free senza carta.

I contro:

• Il modello di progetto pesa più del necessario e include un tool meteo finto da cancellare.
• La sintassi del client da terminale per i numeri non è intuitiva.
• Il pacchetto si aggiorna spesso (quattro versioni, tra stabili e canary, tra il 6 e il 7 novembre 2026): blocca la versione nel tuo progetto.
• Per il deploy dipendi da una startup giovane; il self-hosting resta possibile, ma lo gestisci tu.

Quali sono le domande più frequenti su mcp-use?

Le domande che ricorrono di più riguardano quattro punti: il costo, il linguaggio, la differenza con l’SDK ufficiale e la compatibilità con Claude e ChatGPT. In breve: il framework è gratuito, il linguaggio principale è TypeScript, il protocollo è lo stesso dell’SDK ufficiale e i server funzionano con qualsiasi client MCP.

mcp-use è gratis?

Sì. Il framework è open source con licenza MIT e lo usi senza pagare, anche in produzione sul tuo server. Paghi solo se ospiti il server su Manufact Cloud oltre il piano Free, che costa $0, non chiede la carta e include $5 di crediti al mese.

Che differenza c’è tra Manufact e mcp-use?

mcp-use è il framework open source con cui scrivi il server MCP. Manufact è l’azienda che lo sviluppa e vende Manufact Cloud, la piattaforma per pubblicarlo, monitorarlo e testarlo. Puoi usare mcp-use senza Manufact Cloud, e collegare a Manufact Cloud server scritti con altri SDK.

Serve saper programmare per usare mcp-use?

Sì, almeno le basi di TypeScript o Python. Il generatore ti crea il progetto in un comando, ma i tool li scrivi tu in codice. Se non programmi, puoi chiedere a un agente di coding di scriverli e usare l’Inspector per provarli.

Un server mcp-use funziona con Claude e ChatGPT?

Sì, perché parla il protocollo MCP standard. In locale lo colleghi a Claude Code, Cursor o VS Code con l’indirizzo localhost. Per Claude sul web o ChatGPT serve un indirizzo pubblico, con il tunnel di mcp-use o con il deploy su un hosting.

Da dove parti, in pratica?

Scegli un lavoro ripetitivo che oggi fai a mano, come i link UTM o il controllo dei blog concorrenti, e scrivi un tool solo per quello. Usa il modello «mcp-server», cancella gli esempi e provalo nell’Inspector prima di collegarlo a un’app AI.

Il mio giudizio dopo una mattina di test: mcp-use è il modo più rapido che ho provato per arrivare a un server MCP funzionante, e non ti chiude dentro l’ecosistema di Manufact. I difetti sono piccoli e documentati, il costo è zero finché resti in locale. Se lavori in un team marketing con un minimo di competenze tecniche, è un buon primo framework.

Se invece stai ancora decidendo quale assistente collegare ai tuoi tool, parti dal confronto tra agenti AI e dalla nostra guida agli agenti AI per il marketing. Per un esempio di agente di coding al lavoro sul blog, leggi come abbiamo usato Devin AI sul sito. Documentazione, esempi e licenza del framework li trovi sul repository GitHub di mcp-use.