Le migliori API e i server MCP per le aziende che usano OpenClaw o Claude Code

Le API e i server MCP funzionano come connettori tra un LLM e il software aziendale. Le API offrono accesso programmatico al software e alle sue funzionalità, mentre i server MCP danno ai client AI un modo standardizzato di interagire con questi strumenti. Le OpenClaw skills aggiungono un ulteriore livello fornendo istruzioni e logica di workflow di cui un agente ha bisogno per completare le attività in modo coerente.

Anche se API e server MCP possono essere molto utili, è importante capire quali connessioni aggiungono valore al tuo workflow e quali invece lo appesantiscono.

Per workflow pratici tra pianificazione, sviluppo, operazioni, vendite, marketing, ricerca e comunicazione, ci sono diverse configurazioni utili di API e server MCP che possono davvero aiutarti a sbloccare i vantaggi dell'automazione intelligente. Quindi, per aiutarti a iniziare, abbiamo spiegato come si integrano API, server MCP e OpenClaw skills. Spiegheremo anche quali strumenti sono i più utili per le diverse esigenze aziendali.

Server MCP, API e OpenClaw skills: qual è la differenza?

Ognuno di questi elementi ha una funzione diversa nel tuo workflow di automazione. Anche se sono tutti collegati e aiutano a raggiungere un unico obiettivo, risolvono problemi diversi. In breve,

• L'API ti aiuta ad accedere ai dati aziendali
• I server MCP ti aiutano a creare una connessione stabile con le fonti di dati aziendali
• Le OpenClaw skills ti aiutano a fornire istruzioni (cosa fare con i dati)

Ecco uno sguardo più dettagliato su cosa sono questi elementi, come funzionano e perché sono importanti.

Che cos'è un'API?

API sta per Application Programming Interface. Fornisce accesso programmatico a un servizio software, in genere servizi basati su cloud. Le API possono essere usate principalmente per due scopi.

Può essere usata per prelevare (recuperare) dati dal tuo account, oppure per eseguire azioni automatizzate sulla piattaforma. Quando prelevi dati, questi vengono poi usati su un'altra piattaforma, e questo rende l'API il connettore tra i due servizi. Quando usi le API per eseguire azioni, quella è automazione personalizzata. Entrambi questi processi possono essere usati anche in catena.

Per esempio, puoi usare l'API di Cal.com per recuperare le informazioni del tuo calendario e i prossimi impegni. Una volta ottenuti quei dati, puoi creare un'automazione personalizzata che può annullare o riprogrammare i tuoi appuntamenti in base al tuo punteggio di sonno della notte precedente. Questo non è solo un esempio; è una vera funzionalità di automazione via API che puoi utilizzare con l'API di Cal.com.

Che cos'è un server MCP?

Un server MCP, o Model Context Protocol, funge da connessione standardizzata tra un client AI e strumenti o servizi esterni. Ti serve un server MCP, soprattutto nel contesto in cui usi LLMs, come ChatGPT, Claude o Gemini. Il server MCP diventa sostanzialmente un ponte tra il tuo LLM e la piattaforma che scegli. Questo permette al tuo LLM di rispondere a domande specifiche relative ai dati o persino di eseguire attività specifiche per te.

Se prendi l'esempio precedente che abbiamo usato, quando usi l'API di Cal.com per automatizzare la riprogrammazione delle riunioni in base al punteggio di sonno, questo è esattamente ciò che può fare, niente di più, niente di meno. Se chiedessi al tuo client LLM di cercare una fascia di 30 minuti nel tuo calendario nel mese successivo, non potrebbe farlo. Tuttavia, se usi un server MCP, allora il tuo LLM può recuperare dati specifici dal tuo calendario e aiutarti a trovare la fascia che stai cercando.

In sintesi, le API sono rigide e hanno funzioni e capacità specifiche. I server MCP, invece, sono più flessibili e ti permettono di usare un linguaggio semplice per interagire con i tuoi dati tramite LLMs, ottenere approfondimenti e persino eseguire automazioni.

Che cos’è una skill di OpenClaw?

Per capire che cos’è una skill di OpenClaw, devi prima avere chiaro cos’è OpenClaw. In breve, OpenClaw dà vere capacità agentiche al tuo LLM. È un wrapper LLM su steroidi e funziona come runtime autonomo self-hosted per agenti e router di messaggi. Con questa comprensione di OpenClaw, capiamo cosa sono le sue skill.

Proprio come Claude, le skill di OpenClaw sono istruzioni specifiche che i tuoi agenti AI devono seguire quando portano a termine un task. Pensala come un elenco di regole che contiene ciò che l’agente AI dovrebbe e non dovrebbe fare quando completa un task. Viene salvata come file skill.md, ancora una volta proprio come Claude, che usa anche la struttura di file .md per le skill.

Per le sue capacità autonome e agentiche, una skill di OpenClaw può essere usata per impostare un’automazione periodica che si attiva completamente da sola ed esegue i suoi task secondo la tempistica predefinita. Per esempio, puoi impostare una skill di OpenClaw per eliminare tutte le email di conferma e promemoria che hai ricevuto dalla tua Cal.com per meeting/appuntamenti completati. Questo può aiutarti a mantenere la casella di posta ordinata e senza caos.

API vs server MCP vs skill di OpenClaw

	API	server MCP	skill di OpenClaw
Compito principale	Dare accesso a un servizio	Collegare gli LLM a strumenti e dati	Definire il comportamento del workflow
Ideale per	Automazioni personalizzate specifiche	Integrazioni AI-tool	Workflow agentici ripetibili
Considerala come	Capacità di automazione non basata su LLM	Connettore che ti permette di chattare con servizi collegati	Istruzioni specifiche per un task

Come lavorano insieme?

API, server MCP e skill di OpenClaw molto spesso lavorano insieme invece che separatamente. Tuttavia, per essere molto sinceri, c’è una cosa che devi sapere subito. Se stai usando una chiamata API specifica, dovrebbe e in genere funziona separatamente dalla tua integrazione LLM. Puoi attivare una chiamata API usando l’LLM, ma le chiamate API sono specifiche e non flessibili. I server MCP sono più completi in termini di controllo e accesso per le integrazioni LLM. Questo è qualcosa che abbiamo imparato dall’esperienza pratica di lavoro su workflow connessi e automatizzati.

Comunque, ecco un esempio e una spiegazione di come tutti questi servizi lavorano insieme. Immagina di usare un workflow di pianificazione AI. Puoi usare l’API di Cal.com per accedere a funzionalità specifiche di pianificazione. Un server MCP può rendere disponibili queste chiamate API in modo che possano essere attivate tramite il tuo client LLM. Infine, una skill di OpenClaw può essere usata per dire al tuo agente AI come usare le chiamate API o quando usarle.

Quindi, per riassumere:

• Le chiamate API eseguono l’azione
• I server MCP danno accesso alle chiamate API al tuo LLM e al tuo agente AI
• Le skill di OpenClaw determinano come e quando l’agente AI usa le chiamate API

Come scegliere API e server MCP per l’automazione aziendale

Devi capire che dovresti usare le chiamate API e i server MCP solo per i sistemi che devi assolutamente automatizzare. I sistemi di automazione AI costruiti su OpenClaw sono noti per standard di sicurezza fragili, a meno che tu non li configuri con estrema precisione e con una comprensione approfondita della sicurezza dei sistemi. Ecco perché collegare solo i servizi di cui hai assolutamente bisogno può aiutarti a mantenere al sicuro la tua azienda e i suoi dati. Detto questo, ecco alcuni criteri di base che dovresti usare per stabilire quali API e server MCP ti servono davvero per l’automazione della tua azienda.

• Utilità per il business: Scegli strumenti che risolvano un problema reale e ripetibile, come pianificare meeting, aggiornare record CRM, gestire la documentazione, analizzare dati o automatizzare task di sviluppo. Un’integrazione API o un server MCP dovrebbe ridurre il lavoro manuale o migliorare un workflow esistente, invece di limitarsi a fare bella figura in una demo.
• Compatibilità: Verifica se l’API o il server MCP funziona con l’ambiente AI che intendi usare, come OpenClaw o Claude Code. Considera anche se si collega alle altre applicazioni coinvolte nel tuo workflow.
• Documentazione e affidabilità: Una buona documentazione rende le integrazioni più facili da configurare, risolvere e mantenere. Cerca API ben documentate, integrazioni attive, comportamento prevedibile e strumenti che possano supportare workflow di produzione invece di esperimenti una tantum.
• Sicurezza e permessi: Gli agenti AI possono essere in grado di leggere informazioni sensibili o compiere azioni per tuo conto. Controlla quali permessi richiede uno strumento, proteggi le API key, limita l’accesso solo a ciò che serve al workflow e testa le nuove automazioni prima con azioni a basso rischio. Questa è la parte più importante nella scelta di nuove API e nuovi server MCP per l’automazione della tua azienda.

15 migliori API e server MCP per le aziende

1. Cal.com: il migliore per la pianificazione e la prenotazione AI

Ideale per: pianificazione basata su AI, prenotazioni, gestione della disponibilità e workflow di meeting.

Cos’è: Cal.com è una moderna piattaforma di pianificazione end-to-end costruita su un’architettura API-first. Ha una delle API più robuste e adatte agli sviluppatori nell’industria degli strumenti di pianificazione, persino rispetto a strumenti specifici per l’enterprise. Cal.com non solo offre un ampio supporto API, ma mette anche a disposizione API personalizzate, create appositamente per soddisfare le esigenze del tuo workflow. Permette ad agenti AI e applicazioni di interagire in modo programmatico con l’infrastruttura di scheduling.

L’API di Cal.com ha funzionalità robuste, tra cui, ma non solo, funzioni come creare prenotazioni, controllare la disponibilità, annullare meeting e gestire scheduling link. Questo la rende utile per le aziende che pianificano regolarmente call di vendita, demo, colloqui, consulenze, appuntamenti di supporto o altri meeting. Con l’API di Cal.com, puoi automatizzare una parte significativa del tuo processo di scheduling e non doverti preoccupare del controllo manuale della gestione della disponibilità.

Perché conta?

La pianificazione è un processo aziendale ripetitivo ed è uno dei migliori candidati per l’automazione. È pratico automatizzare la tua pianificazione dei processi e, con agenti AI, puoi permettere loro di prendere completamente in carico il tuo flusso di lavoro di pianificazione.

Cal.com è anche molto conforme e consente integrazioni quasi native con calendari, strumenti di videoconferenza, CRM e sistemi di pagamento. In combinazione con moduli di routing e la logica di disponibilità, questo permette alle aziende di creare workflow che vanno oltre il semplice invio di un link di pianificazione.

Con Cal.com, puoi davvero automatizzare il tuo workflow di pianificazione a un livello superiore con gli agenti AI. Puoi far sì che i tuoi agenti ricevano richieste di meeting, determinino il link di pianificazione appropriato, controllino la disponibilità, creino la prenotazione e attivino una conferma, il tutto senza che qualcuno debba gestire manualmente ogni passaggio.

Casi d’uso principali

• Pianificazione per le vendite: programma automaticamente demo e call di vendita in base alla disponibilità
• Recruiting: coordina i colloqui tra candidati e intervistatori
• Prenotazioni clienti: automatizza consulenze, appuntamenti e prenotazioni di servizi
• Ripianificazione e cancellazione: lascia che un agente AI gestisca le modifiche ai meeting esistenti
• Routing: indirizza le richieste alla persona, al servizio o al link di pianificazione appropriati
• Prenotazioni a pagamento: combina la pianificazione con workflow di pagamento dove richiesto

Cal.com con Claude Code

Claude Code può integrarsi molto facilmente con l’API di Cal.com e con il server MCP. L’API permetterà agli utenti di accedere a workflow costruiti attorno a Claude Code. Poi puoi usare il server MCP ufficiale di Cal.com per collegare Cal.com a Claude Code e dargli accesso a tutte le chiamate API. La solida API funziona qui molto bene perché permette agli utenti di usare chiamate API esistenti per evitare di dover creare da zero intere funzioni.

Quindi, con il server MCP in funzione e collegato al tuo workflow di Claude Code, puoi creare un workflow di test in cui usi le chiamate API di Cal.com per far sì che il tuo agente AI controlli la tua disponibilità a intervalli predefiniti e crei prenotazioni secondo le tue esigenze, semplicemente da richieste in chat.

Cal.com con OpenClaw

In modo molto simile, Cal.com può anche integrarsi e funzionare bene con OpenClaw. Puoi creare una skill di OpenClaw per definire le istruzioni di prenotazione dei meeting e i requisiti di gestione della disponibilità usando le chiamate API di Cal.com all’interno del tuo workflow OpenClaw. Questo ti permette di automatizzare il tuo processo di pianificazione, proprio come con Claude Code.

Per esempio, un workflow potrebbe essere così:

• L’utente riceve una richiesta di meeting
• Si attiva la skill di OpenClaw
• Gli agenti AI di OpenClaw accedono alle chiamate API di Cal.com tramite il server MCP di Cal.com
• Viene chiamata l’API di Cal.com per accedere alla richiesta di meeting
• Viene chiamata l’API di Cal.com per controllare la disponibilità rispetto all’orario richiesto
• Viene chiamata l’API di Cal.com per creare una prenotazione se il controllo della disponibilità va a buon fine
• Viene chiamata l’API di Cal.com per inviare un’email di conferma della prenotazione ai partecipanti

Questo workflow ti permette di combinare API, server MCP e skill di OpenClaw. È estremamente utile per le aziende che vogliono sfruttare gli agenti AI per passare dalla comprensione di una richiesta di pianificazione al completamento automatico della stessa.

2. Notion: ideale per la gestione della conoscenza con l’AI

Ideale per: l’API di Notion si usa al meglio per la conoscenza interna, la documentazione, la gestione dei progetti e i workflow del team.

Cos’è: Notion combina documenti, database, gestione dei progetti e gestione della conoscenza interna in un unico workspace. Le sue integrazioni API e MCP permettono agli agenti AI di cercare, creare, aggiornare e organizzare le informazioni archiviate in Notion. Per le aziende, questa integrazione può permettere a un agente AI di raccogliere contesto dalla documentazione disponibile aggiornandola anche quando viene fornito nuovo input. La documentazione interna può a sua volta essere convertita in skill di OpenClaw, che assicurano che non tu debba incollare ogni volta in modo manuale le informazioni archiviate in Notion nel tuo LLM per avere contesto.

Perché è importante?

Notion offre molta flessibilità e valore alle aziende, soprattutto quando i team lavorano in remoto. Con le API, il server MCP e le skill di OpenClaw, puoi aggiornare automaticamente la tua documentazione interna usando AI e LLM, semplicemente tramite le chiamate API e le integrazioni con il server MCP. Questo può aiutarti a risparmiare tempo ed è davvero una delle migliori funzionalità di automazione basate sull’AI per le aziende, perché è a basso rischio e riguarda solo documentazione interna non accessibile a chiunque sia esterno all’organizzazione.

Inoltre, questa integrazione ti permette di automatizzare la creazione e il salvataggio di note di meeting, pagine di progetto e database, il tutto in modo completamente autonomo usando agenti AI. Questo ti aiuta a creare un database wiki molto organizzato per la tua azienda e per ogni progetto, garantendo che la conoscenza aziendale non si perda mai e sia sempre aggiornata. La documentazione diventa anche accessibile agli LLM grazie al server MCP, assicurandoti di poter chattare con i tuoi dati e trovare risposte precise alle domande, anche quando il supporto manageriale non è disponibile.

Casi d’uso principali

• Recupero delle conoscenze: trova risposte nella documentazione interna e nelle pagine di progetto
• Gestione dei progetti: crea e aggiorna attività e informazioni di progetto
• Workflow dei meeting: trasforma le note dei meeting in riepiloghi e azioni da intraprendere
• Documentazione: crea, aggiorna e organizza la documentazione interna
• Operazioni sui contenuti: gestisci calendari editoriali e informazioni sulle campagne

Notion con Claude Code e OpenClaw

Uno dei limiti degli LLM è la loro memoria relativamente limitata e l’incapacità di tenere traccia di tutte le informazioni attraverso le conversazioni in un contesto aziendale. Usare l’API di Notion e il server MCP può permettere alla tua intera knowledge base di Notion di agire come livello di conoscenza e memoria persistente per i tuoi workflow AI. Claude Code può interagire con Notion tramite le integrazioni disponibili, mentre una skill di OpenClaw può definire workflow per recuperare o aggiornare informazioni specifiche su Notion.

Queste integrazioni possono permetterti di accedere in qualsiasi momento alle informazioni di progetto da Notion tramite chat con LLM e ottenere un riepilogo adeguato di ciò che richiede attenzione, insieme a un elenco di attività attuabili ordinate per urgenza.

3. Slack: ideale per la comunicazione di team con l’AI

Ideale per: notifiche di comunicazione del team, riepiloghi, approvazioni e trigger di workflow

Cos’è: Slack è senza dubbio una delle piattaforme di comunicazione aziendale più usate. Forse è secondo solo a Microsoft Teams, ma dato che non tutte le aziende lavorano nell’ecosistema Microsoft, Slack è una grande alternativa per una comunicazione di team sicura e coerente. Usare l’API di Slack e il server MCP permette agli agenti AI di interagire all’interno dei canali e dei workflow di Slack. Puoi attivare agenti AI per svolgere attività, recuperare dati e offrire riepiloghi direttamente dentro Slack, assicurando che i membri del team siano sempre aggiornati sulle informazioni e decisioni aziendali cruciali senza uscire dalla piattaforma.

Perché è importante?

I team dedicano molto tempo a leggere messaggi, sintetizzare discussioni, far salire di livello i problemi e inviare aggiornamenti di routine. L’AI può gestire molte di queste attività di comunicazione ripetitive mantenendo le persone informate. Per esempio, un workflow AI potrebbe monitorare l’attività rilevante, preparare un riepilogo giornaliero, avvisare il team quando si verifica un evento importante o indirizzare un problema alla persona giusta.

Casi d’uso principali

• Riepiloghi giornalieri: sintetizza conversazioni e aggiornamenti importanti
• Avvisi: notifica i team di incidenti, pagamenti, lead o altri eventi
• Approvals: inoltra le richieste alla persona giusta per la revisione
• Escalation delle attività: metti in evidenza messaggi o problemi che richiedono attenzione umana
• Trigger di workflow: avvia un processo automatizzato in base all’attività su Slack

Slack con Claude Code o OpenClaw

Slack può fungere da livello di comunicazione attorno a un workflow AI. Claude Code può usare le integrazioni di Slack come parte dei workflow di sviluppo, mentre OpenClaw può collegare i messaggi di Slack ad altri strumenti e skill. Soprattutto, Slack può lavorare come front-end dei tuoi agenti AI e offrire risposte in chat alle richieste di recupero informazioni o persino ai risultati di un’azione eseguita tramite un’altra API, pubblicandoli poi di nuovo nel canale per farli vedere a tutti i membri.

4. Zapier: ideale per l’automazione AI tra app

Ideale per: collegare applicazioni aziendali senza costruire integrazioni personalizzate.

Cos’è: Zapier oggi è un software aziendale molto potente nell’era dell’automazione AI. Funziona come middleware tra due sistemi software e permette agli utenti di aggiungere connessioni a oltre 8.000 applicazioni senza dover mantenere chiavi API separate e server MCP per ogni servizio. Con un unico account Zapier, puoi gestire tutte le tue esigenze di automazione e, dato che tutto è ospitato sui server di Zapier, ottieni anche sicurezza dei dati di livello enterprise. Questo è ottimo per team e utenti che vogliono una soluzione no-code per costruire workflow e automazioni personalizzate basate sull’AI.

Perché è importante?

Molti processi aziendali coinvolgono più applicazioni. Zapier ti permette di concatenare il trasporto dei dati tra servizi diversi in un unico workflow senza richiedere supporto esterno. Inoltre, Zapier ha i propri agenti ospitati online e attivi in background 24/7.

Questo garantisce che, non appena viene eseguito un evento trigger, le automazioni e gli interi workflow vengano avviati senza bisogno di un prompt o di input manuale da parte dell’utente. Questo rende Zapier particolarmente utile per i membri dei team di marketing e vendita che potrebbero non avere l’esperienza di sviluppo necessaria per creare, mantenere e gestire da soli workflow di automazione basati sull’AI con backend indipendenti.

È vero che puoi ottenere di più da un agente AI Claude Code e OpenClaw rispetto a Zapier. Soprattutto quando si tratta di gestire dati disordinati che non sono presentati o formattati in modo ordinato. Tuttavia, Zapier resta comunque molto utile come soluzione no-code, poiché offre misure di sicurezza significative su un piano hosted, fondamentali per eseguire workflow di automazione sicuri.

Casi d'uso principali

• Lead routing: Invia i nuovi lead al CRM, al commerciale o al workflow giusto
• Sincronizzazione dei dati: Sposta le informazioni tra le applicazioni aziendali
• Follow-up: Attiva email e task dopo eventi specifici
• Workflow cross-app: Collega strumenti che non hanno un'integrazione diretta
• Automazione assistita dall'IA: Usa l'IA per classificare, riassumere o elaborare le informazioni prima di attivare un'azione

Zapier con Claude Code e OpenClaw

È l'equivalente di unire il meglio di entrambi i mondi. Se non ti senti a tuo agio nell'usare un terminale o un'interfaccia basata su CLI, puoi usare un account Zapier per sfruttare le connessioni che offre alle app aziendali, che puoi integrare senza dover inserire codice.

Poi puoi integrare Zapier stesso con Claude Code o con agenti IA OpenClaw per attivare e recuperare dati come faresti con qualsiasi altro servizio. Questo ti permette di creare workflow collegati in cui i dati possono viaggiare tra diverse app e di assicurarti che il risultato finale sia accurato e facilmente disponibile. I livelli Claude Code e OpenClaw possono essere usati per filtrare e ripulire dati non formattati e poi passarli a Zapier, che garantisce che i limiti di Zapier possano essere eliminati dal workflow.

5. Stripe: il migliore per workflow di pagamento alimentati dall'IA

Ideale per: pagamenti, abbonamenti, fatturazione e automazione legata ai ricavi

Cos'è: Stripe è probabilmente una delle piattaforme di elaborazione dei pagamenti più popolari oggi. Può essere usata per pagamenti, abbonamenti, fatturazione e billing per attività online. Questo è particolarmente importante se gestisci da solo un sito e-commerce e non fai affidamento su marketplace e-commerce di terze parti. Le sue API e integrazioni permettono ai workflow alimentati dall'IA di recuperare informazioni sui pagamenti e supportare azioni legate a fatturazione e abbonamenti.

Perché è importante?

I workflow di pagamento sono complessi e richiedono la massima sicurezza. In realtà, non si tratta solo di elaborare una transazione: i workflow di pagamento richiedono anche alle aziende di identificare i pagamenti falliti, rispondere alle domande sulla fatturazione, tracciare gli abbonamenti e notificare i team quando si verificano eventi importanti di revenue. Per questo l'API di Stripe, con i permessi e le protezioni giusti, può essere un forte strumento di automazione per le aziende, per automatizzare processi ripetitivi e collegare l'attività di pagamento all'assistenza clienti, al reporting e ai workflow operativi.

Casi d'uso principali

• Stato del pagamento: Controlla se i pagamenti sono andati a buon fine o sono falliti
• Workflow degli abbonamenti: Recupera e gestisci le informazioni legate agli abbonamenti
• Supporto billing: Aiuta i team a rispondere alle domande dei clienti sulla fatturazione
• Reportistica sui ricavi: Genera riepiloghi dalle informazioni di pagamento
• Notifiche di pagamento: Avvisa i team interessati sugli eventi importanti di billing

Stripe con Claude Code e OpenClaw

Questa è una combinazione di integrazione potente e, come detto, può essere usata per aggiornare i team di customer success e altri sulle informazioni di pagamento e fatturazione. È un ottimo modo per offrire accesso all'interfaccia di pagamento a team diversi senza permettere loro di connettersi direttamente al backend della tua piattaforma di elaborazione pagamenti (Stripe). Inoltre, Claude Code può interagire con Stripe durante lo sviluppo o i workflow tecnici, e le skill OpenClaw possono essere combinate con Stripe e altri servizi per creare workflow automatizzati autonomi.

Per esempio, in un workflow di scheduling, puoi usare una skill OpenClaw per controllare lo stato di pagamento riuscito su Stripe per le prenotazioni di appuntamenti a pagamento e solo dopo attivare le email di conferma dell'appuntamento al partecipante. Lo stesso workflow può anche attivarsi in caso di pagamento fallito e inviare al partecipante un aggiornamento sul fallimento del pagamento.

Come le skill OpenClaw si inseriscono nello stack

Come abbiamo descritto לאורך tutto il testo nelle diverse raccomandazioni su API e server MCP, le skill OpenClaw possono essere usate per attivare workflow automatizzati da un input manuale o da trigger esterni. Le skill OpenClaw sono un modo per far sapere al tuo LLM (il cervello del tuo workflow di automazione) esattamente cosa dovrebbe fare e cosa non dovrebbe fare. Ecco come puoi vederle.

• API: Questa è la parte di azione del tuo workflow. L'API esegue azioni specifiche in base a chiamate specifiche e offre ritorni specifici.
• MCP: Questa è la parte di connessione tra il tuo agente IA e il servizio che stai usando. Senza il server MCP, il tuo agente IA (LLM) non può accedere da solo alle chiamate API.
• Skill: Ora che hai una risposta dalla chiamata API, la skill OpenClaw può essere usata per:
  • Sintetizzare i dati
  • Riassumerli (se necessario)
  • Formattarli in base alle tue esigenze
  • Presentarti i dati come risultato della tua query

Senza la skill OpenClaw, il tuo LLM non saprà come scandire correttamente i dati, trovare le informazioni che stai cercando e poi presentarle nel formato che ti serve.

Dove trovare le skill OpenClaw?

Dalle community open-source di sviluppatori online su GitHub ai rilasci ufficiali delle skill OpenClaw, ci sono numerosi modi per raccogliere le migliori skill OpenClaw per l'automazione aziendale.

• OpenClaw CLI: Puoi cercare e gestire le skill OpenClaw direttamente nell'ambiente OpenClaw
• ClawHub: È una piattaforma dedicata alle skill compatibili con OpenClaw, filtrabili per categoria. Puoi installare queste skill usando i pacchetti disponibili o lo slug
• skills.sh: È un sito della community dove vengono condivise skill OpenClaw per attività come la ricerca sul web e l'automazione
• GitHub: È il posto migliore per trovare skill personalizzate, che puoi modificare per adattarle ai tuoi workflow specifici

Come creare il tuo primo workflow alimentato dall'IA

Iniziare con il tuo primo workflow automatizzato è più facile di quanto sembri, ma più difficile di quanto appaia. Però, una volta che hai iniziato e hai preso dimestichezza con i diversi elementi coinvolti, puoi creare facilmente il tuo prossimo workflow di automazione senza problemi. Quindi, come si comincia? Ecco una guida dettagliata passo per passo per aiutarti.

1. Scegli un workflow ripetitivo: La pianificazione viene prima dell'azione, quindi analizza il tuo lavoro quotidiano e individua le azioni ripetitive che ti fanno perdere tempo inutilmente. Puoi guardare ad azioni come la pianificazione, il riassunto degli aggiornamenti, l'aggiornamento del tuo CRM o la generazione di report. Sono buone scelte per il tuo primo workflow automatizzato alimentato dall'IA.
2. Identifica i servizi coinvolti: Una volta scelta l'azione che vuoi automatizzare, entra nei dettagli e capisci i diversi servizi coinvolti nell'esecuzione dell'azione. Questo ti darà un'idea dei diversi servizi (software di scheduling, CRM, strumento di comunicazione con database, sistema di gestione progetti) che dovrai collegare nel tuo workflow di automazione per ottenere i risultati desiderati.
3. Scegli un server MCP o un'API: Se la tua automazione è a un solo passaggio, come verificare se hai nuove email nella posta in arrivo, puoi farlo con una semplice chiamata API. Tuttavia, se la tua automazione richiede l'aiuto di un client IA/LLM, dovresti prendere in considerazione l'uso di un server MCP. In questo modo, puoi anche chiamare l'API del servizio se ne hai bisogno.
4. Aggiungi una skill OpenClaw, se necessario: Se vuoi che i dati estratti vengano presentati in un formato specifico o se devi fare calcoli basati sui dati recuperati, assicurati di configurare una skill OpenClaw personalizzata o creata dalla community per il tuo workflow. Questo garantirà che le tue risposte siano coerenti e sempre accurate.
5. Testa con azioni a basso rischio: Non mettere online un'automazione non testata. Verificala sempre con piccole azioni che non mettano a rischio i tuoi dati o il tuo workflow. Con test tempestivi e un bug fixing adeguato, il tuo workflow sarà pronto per il deployment.
6. Espandi gradualmente: Una volta che sai che il tuo workflow funziona, sottoponilo a stress test. Fai del tuo meglio per ricreare scenari reali usando il tuo workflow e osserva come funziona e reagisce. Una volta che hai un prodotto affidabile, collega ulteriori strumenti, se necessario, e fai crescere il tuo workflow lentamente.

Ricorda sempre: l'obiettivo non è automatizzare tutto in una volta. Parti da un workflow, rendilo affidabile e costruisci a partire da lì.

Domande frequenti

1. Che cos'è un server MCP?

Un server MCP (Model Context Protocol) collega i client IA a strumenti, applicazioni e dati esterni attraverso un'interfaccia standardizzata. Permette agli agenti IA di interagire con servizi come GitHub, Slack, database e altri sistemi aziendali.

2. Qual è la differenza tra un'API e un server MCP?

Un'API fornisce accesso programmatico diretto a un servizio, mentre un server MCP offre un modo standardizzato per consentire a un client IA di accedere a strumenti e dati. Le API sono in genere più adatte alla logica applicativa personalizzata e al controllo diretto, mentre MCP è utile quando vuoi che un agente IA interagisca con servizi esistenti.

3. Cosa sono le OpenClaw Skills?

Le OpenClaw Skills sono insiemi di istruzioni che definiscono come un agente IA dovrebbe completare un workflow. Forniscono i passaggi, l'uso degli strumenti e la logica di business necessari per rendere i workflow ripetitivi degli agenti più coerenti e ripetibili.

4. Claude Code può usare server MCP?

Sì. Claude Code può connettersi ai server MCP e usare gli strumenti e i dati che espongono. Questo permette agli sviluppatori di lavorare con servizi come repository, database e altri sistemi esterni attraverso un ambiente di sviluppo assistito dall'IA.

5. Quale server MCP è il migliore per l'automazione aziendale?

Non esiste un singolo server MCP migliore per ogni azienda. La scelta giusta dipende dal workflow che vuoi automatizzare. Per esempio, Cal.com è adatto allo scheduling, GitHub ai workflow di sviluppo, Notion alla gestione della conoscenza, Slack alla comunicazione e Zapier all'automazione tra applicazioni.

6. I server MCP sono sicuri?

I server MCP vanno valutati come qualsiasi altra integrazione di terze parti. Esamina i permessi richiesti, proteggi le credenziali API, limita l'accesso solo a ciò che serve al workflow e testa le nuove automazioni con azioni a basso rischio prima di permettere loro di svolgere compiti importanti.