Categoria: Automazione
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Matteo Lavaggi

Google rilascia MCP Toolbox: l’integrazione tra agenti AI e database diventa semplice e sicura

Google ha appena rilasciato un nuovo modulo open-source chiamato MCP Toolbox for Databases, parte della sua GenAI Toolbox, pensato per facilitare l’integrazione tra agenti AI e database SQL come PostgreSQL e MySQL. Questo strumento rientra nella strategia di espansione del Model Context Protocol (MCP), un approccio standardizzato per far dialogare i modelli linguistici con sistemi esterni tramite interfacce strutturate e tipizzate. Il problema principale che affronta è l’integrazione sicura ed efficiente dei database negli agenti AI, tradizionalmente complessa per via di autenticazioni, gestione delle connessioni, mappatura degli schemi e requisiti di sicurezza. Con meno di 10 righe di codice Python e una configurazione minima, MCP Toolbox riduce drasticamente questa complessità. Perché è rilevante In contesti aziendali, gli agenti AI devono accedere ai dati strutturati per funzioni come reportistica, customer support, monitoraggio e automazione decisionale. Tuttavia, collegare direttamente un LLM a un database SQL può generare rischi operativi e di sicurezza, come query non sicure o gestione inadeguata delle connessioni. La toolbox risolve questi problemi offrendo: Autenticazione con credenziali basata su configurazione ambientale Pooling di connessioni scalabile e sicuro Interfacce di query consapevoli dello schema del database Compatibilità completa con il formato strutturato MCP Caratteristiche tecniche Configurazione minimale: basta specificare tipo

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Matteo Lavaggi

♊ Gemini CLI: L’Agente AI Open-Source Che Rivoluziona l’Automazione

Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’automazione gioca un ruolo cruciale nel potenziare la produttività e l’efficienza. Per gli sviluppatori, la command line interface (CLI) è da sempre un ambiente di lavoro privilegiato grazie alla sua efficienza e portabilità. In risposta alla crescente domanda di integrazione dell’AI in questo ambiente, Google ha introdotto Gemini CLI, un agente AI open-source progettato per portare la potenza di Gemini direttamente nel terminale degli sviluppatori. Un Nuovo Livello di Automazione nel Tuo Terminale Gemini CLI non è solo uno strumento per la codifica; è una utility versatile che estende le capacità di automazione del terminale. Permette di gestire una vasta gamma di attività, dalla generazione di contenuti alla risoluzione di problemi, dalla ricerca approfondita alla gestione delle attività, tutto attraverso il linguaggio naturale. Questa integrazione nativa con il terminale consente agli sviluppatori di automatizzare processi complessi e interagire con i modelli AI in modo più diretto ed efficiente. Vantaggi Chiave per l’Automazione AI Accesso Potente ai Modelli: Gemini CLI fornisce accesso a potenti capacità AI, tra cui la comprensione del codice, la manipolazione dei file, l’esecuzione di comandi e la risoluzione dinamica dei problemi. Questo consente un’automazione più intelligente e contestualizzata delle operazioni

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Matteo Lavaggi

📘 Best Practice di Prompt Engineering per Claude 4 (Traduzione Italiana)

📘 Best Practice di Prompt Engineering per Claude 4 (Traduzione Italiana) Guida ufficiale per ottenere il massimo da Claude 4 (modelli Opus 4 e Sonnet 4) attraverso prompt chiari, contestualizzati e dettagliati. 🔗 Fonte originale: Anthropic Docs – Claude 4 Best Practices ⚙️ Principi Generali ✅ Sii esplicito nelle istruzioni Claude 4 risponde meglio a istruzioni chiare e dettagliate. Specificare esattamente cosa desideri migliora la qualità delle risposte. Esempio: Creazione di una dashboard analitica ❌ Meno efficace: Crea una dashboard analitica ✅ Più efficace: Crea una dashboard analitica. Includi il maggior numero possibile di funzionalità e interazioni pertinenti. Vai oltre le basi per creare un’implementazione completa. 🧠 Aggiungi contesto per migliorare le prestazioni Spiegare il “perché” dietro le istruzioni aiuta Claude a comprendere meglio gli obiettivi e a fornire risposte più mirate. Esempio: Preferenze di formattazione ❌ Meno efficace: NON usare i puntini di sospensione ✅ Più efficace: La tua risposta sarà letta ad alta voce da un motore text-to-speech, quindi evita i puntini di sospensione poiché il motore non saprà come pronunciarli. 🔍 Fai attenzione a esempi e dettagli Claude 4 presta attenzione ai dettagli e agli esempi forniti. Assicurati che gli esempi riflettano i comportamenti desiderati e minimizzino

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Matteo Lavaggi

L’Effetto DeepSeek: Come una Startup Cinese Sta Riscrivendo il Futuro dell’Intelligenza Artificiale

Il Terremoto Silenzioso dell’AI: DeepSeek Ha Sconvolto Tutto? Il 31 gennaio 2025 è una data che molti nel mondo della tecnologia e della finanza difficilmente dimenticheranno. Un evento apparentemente “di nicchia” ha in realtà innescato un vero e proprio terremoto silenzioso, con onde d’urto che hanno raggiunto i mercati globali e l’intero ecosistema dell’Intelligenza Artificiale. Il protagonista? DeepSeek, un laboratorio cinese relativamente giovane ma già una forza da non sottovalutare, che ha rilasciato il suo nuovo modello di AI: DeepSeek-R1. L’effetto è stato quasi immediato: in poche ore, il titolo di Nvidia ha registrato un crollo del 17% in un singolo giorno. Ma cosa ha reso DeepSeek così straordinario? E, soprattutto, come può una singola release tecnologica mettere in crisi i giganti della Silicon Valley e scatenare un dibattito planetario su efficienza, costi e futuro dell’AI? Secondo Bridgewater Associates, uno dei fondi di investimento più stimati al mondo, ci troviamo di fronte a una vera e propria rivoluzione. E come ogni rivoluzione, porta con sé un’ondata di entusiasmo ma anche domande cruciali e scenari imprevedibili. Cosa Ha Realizzato DeepSeek? Un Salto Qualitativo e un Costo Irrisorio Il cuore della “DeepSeek-mania” risiede nelle capacità del modello DeepSeek-R1. Un Salto Qualitativo nel

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