Securitize presenta MCP Server per alimentare l'accesso AI agli asset onchain

Securitize, una piattaforma leader per gli asset del mondo reale tokenizzati (RWA), ha presentato il Securitize MCP Server, un nuovo strato di integrazione progettato per rendere i dati dei suoi asset facilmente accessibili sia ai sistemi aziendali che agli strumenti di intelligenza artificiale.

Il server è costruito sul Model Context Protocol (MCP) — un nuovo standard aperto che collega grandi modelli di linguaggio come Claude o ChatGPT a fonti di dati esterne e API.

Il nuovo MCP Server funge da gateway sicuro tra i dataset RWA di Securitize e le applicazioni moderne. Invece di dover integrare manualmente gli sviluppatori con endpoint blockchain grezzi o API personalizzate, il MCP Server traduce le richieste di dati in chiamate semplici e standardizzate, ha dichiarato il team. Ciò significa che piattaforme finanziarie, investitori istituzionali o persino assistenti AI possono recuperare informazioni in tempo reale, come l’offerta di asset, la distribuzione e i metadati dei token, con poche semplici chiamate di funzione.

Per gli investitori in criptovalute, significa un accesso più rapido e semplice a informazioni on-chain affidabili, senza la necessità di programmare o di navigare in complessi explorer blockchain.

Il Server MCP consente agli utenti di recuperare istantaneamente elenchi di asset tokenizzati, cercare specifici titoli e accedere a dati a livello di blockchain in un formato strutturato. Ad esempio, un agente AI potrebbe interrogare i dettagli su BUIDL, il fondo di titoli del Tesoro USA tokenizzato di BlackRock, o ACRED, il fondo di credito tokenizzato di Apollo, e alimentare tali informazioni direttamente nei sistemi di analisi di portafoglio o di conformità.

Per le istituzioni, l'integrazione rappresenta un percorso verso un'interoperabilità semplificata. Con i dati accessibili tramite MCP, banche, custodi e fintech possono integrare approfondimenti sugli asset tokenizzati nei loro strumenti interni o nelle piattaforme rivolte ai clienti senza un significativo impegno tecnico. Nel frattempo, i modelli di intelligenza artificiale acquisiscono la capacità di interagire direttamente con strumenti finanziari reali.

“In un’era in cui gli asset del mondo reale (RWA) sono sempre più rappresentati sulla blockchain, l’accesso a dati sugli asset tokenizzati affidabili, standardizzati e in tempo reale è diventato essenziale sia per le imprese che per gli sviluppatori,” ha scritto il team in un post sul blog.

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