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Utilizzo di MCP con AEM as a Cloud Service using-mcp-with-aem-as-a-cloud-service

Last update: Tue Mar 03 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
  • Si applica a:
  • Experience Manager as a Cloud Service
  • Argomenti:

Creato per:

  • Utente
  • Amministratore
  • Sviluppatore

Introduzione introduction

Molti team di Adobe Experience Manager (AEM) ora lavorano in ambienti di sviluppo integrato (IDE) e applicazioni basate su chat come Cursor, ChatGPT, Anthropic Claude e Microsoft Copilot Studio. Queste applicazioni supportano il protocollo MCP (Model Context Protocol), che consente alle applicazioni di esporre gli strumenti back-end a modelli LLM (Large Language Model) in modo standardizzato.

Con l’integrazione MCP di AEM, utenti tipo diversi possono collaborare intorno allo stesso contenuto:

  • Gli sviluppatori possono orchestrare operazioni e flussi di lavoro per contenuti dalla loro applicazione IDE o chat
  • I professionisti e gli architetti di contenuti possono gestire siti, frammenti di contenuto e risorse con assistenza AI, pur rimanendo nel modello di autorizzazioni esistente di AEM.
IMPORTANT
Per gli scenari che modificano o eliminano il contenuto, i professionisti devono utilizzare l’interfaccia di AI Assistant anziché richiamare direttamente gli strumenti MCP, perché gli agenti AEM eseguiti da AI Assistant includono protezioni integrate.

Questo articolo spiega cosa fornisce la funzionalità MCP di AEM, quali applicazioni MCP sono supportate, come configurarla e come utilizzarla nella pratica.

Perché MCP è utile per i clienti AEM why-mcp-is-useful-for-aem-customers

Le moderne applicazioni IDE e chat utilizzano MCP come metodo per consentire a un LLM di richiamare gli strumenti esposti dietro i server MCP. Invece di scrivere codice in base alle specifiche API di basso livello, i clienti possono descrivere il proprio intento in linguaggio naturale ("aggiornare il banner principale per questa campagna in tutte le pagine") e consentire al LLM di richiamare gli strumenti MCP appropriati, che a loro volta interagiscono con le API di AEM.

I vantaggi principali includono:

  • Interazione con linguaggio naturale invece del plumbing API
    Gli strumenti MCP descrivono le operazioni disponibili e come chiamarle. LLM utilizza questi schemi per decidere quali strumenti richiamare e con quali parametri.
  • Esperienza coerente nelle applicazioni
    Gli stessi strumenti MCP di AEM possono essere utilizzati da più applicazioni compatibili con MCP, consentendo ai team di lavorare dove sono più produttivi e richiamando le stesse funzionalità AEM sottostanti.
  • Protezione e governance mantenute
    Le richieste agli strumenti MCP di AEM vengono eseguite con l’identità dell’utente autenticato e ogni strumento applica le autorizzazioni AEM esistenti dell’utente. Le operazioni basate sull’intelligenza artificiale seguono le stesse regole di accesso del lavoro manuale in AEM.

Server MCP forniti da AEM mcp-servers-provided-by-aem

AEM espone i server MCP come endpoint HTTP. Gli endpoint elencati di seguito sono relativi a:

https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/

Server MCP mcp-servers

Server MCP
Endpoint
Descrizione
Contenuto
/content
Tutte le operazioni relative ai contenuti di basso livello, tra cui creazione, lettura, aggiornamento ed eliminazione (CRUD) per pagine, frammenti e risorse.
Contenuto (sola lettura)
/content-readonly
Operazioni per contenuti di sola lettura (Get, List/Search) per pagine, frammenti e risorse.
Cloud Manager
/cloudmanager
Gestisci le entità Cloud Manager, inclusi programmi, ambienti, archivi e pipeline, che possono anche essere attivati.

Il server MCP è ora in beta; per richiedere l'accesso, invia un'e-mail a aemcs-mcp-feedback@adobe.com con una descrizione del caso d'uso.

Gli strumenti specifici esposti da ciascun server MCP possono evolvere nel tempo. In pratica, puoi chiedere all’applicazione abilitata per MCP di individuare gli strumenti tramite un prompt come:

"Elenca tutti gli strumenti MCP di AEM disponibili su questo server e descrivi le operazioni eseguite."

Il client MCP utilizzerà il protocollo MCP per recuperare l'elenco degli strumenti e gli schemi, che il LLM potrà quindi utilizzare.

Applicazioni MCP supportate supported-mcp-applications

I server MCP di AEM sono progettati per funzionare con un set definito di applicazioni compatibili con MCP. Sono supportate le seguenti applicazioni:

  • Claude antropico
  • Cursore
  • OpenAI ChatGPT
  • Microsoft Copilot Studio

Ogni applicazione fornisce la propria esperienza di configurazione, ma i passaggi di alto livello sono simili.

Panoramica dell’installazione setup-overview

La configurazione di MCP per AEM prevede due parti principali:

  1. Configurazione in ogni applicazione client MCP in modo che l'applicazione sappia come connettersi ai server MCP di AEM ed eseguire l'accesso OAuth
  2. Selezionare il server MCP prima di avviare la richiesta, in modo che il client MCP possa utilizzarlo.

Configurazione AEM aem-configuration

Per impostazione predefinita, l’accesso ai server MCP di AEM è disciplinato dalle autorizzazioni di cui dispongono i singoli utenti in AEM. Quando un utente si autentica tramite un’applicazione client MCP, gli strumenti MCP applicano le stesse regole di accesso delle operazioni manuali in AEM. Un utente può eseguire solo azioni che è già autorizzato a eseguire.

Applicazioni client MCP consentite permitted-mcp-client-applications

Le seguenti applicazioni client MCP sono consentite per impostazione predefinita:

  • ChatGPT
  • Claude
  • MS Copilot Studio
  • Cursore

Limitazione dei server MCP restricting-mcp-servers

Tutti i server MCP vengono inseriti nell'elenco Consentiti per impostazione predefinita. In qualità di amministratore, puoi limitare l’accesso a server MCP specifici a livello di organizzazione, programma o ambiente. Questo offre un controllo granulare sulle funzionalità MCP disponibili per gli utenti all’interno della tua organizzazione.

Gestione dell’accesso client MCP managing-mcp-client-access

Gli amministratori possono inoltre disabilitare l'accesso per specifiche applicazioni client MCP, se richiesto dai criteri dell'organizzazione. Se desideri che Adobe abiliti il supporto per altri prodotti client MCP, invia un collegamento al sito web del prodotto. Se hai bisogno di inserire nell'elenco Consentiti un client MCP personalizzato, contatta anche tu.

Per tutte le richieste relative al server MCP, contattaci all'indirizzo aemcs-mcp-feedback@adobe.com

Configurazione applicazione client MCP mcp-client-application-configuration

Questo passaggio viene eseguito da ogni utente (o da un amministratore dell’applicazione client MCP, se supportato). I dettagli di configurazione variano leggermente da un’applicazione all’altra. I client MCP si stanno evolvendo rapidamente e il supporto per i server MCP remoti è in fase di sviluppo attivo. Potrebbe essere necessario abilitare la modalità Sviluppatore per accedere alle funzionalità per l’aggiunta di server remoti, ma il processo generale è il seguente:

  1. Aggiungi gli URL del server AEM MCP
    • Configura gli endpoint MCP dalla tabella precedente. Esempio:https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content-readonly
  2. Attiva la connessione
    • Salva o attiva la configurazione in modo che l’applicazione client MCP tenti di connettersi al server MCP di AEM
  3. Accedi con Adobe ID
    • Quando richiesto, completa il flusso di accesso di Adobe in modo che l’applicazione possa ottenere token OAuth associati al tuo Adobe ID
  4. Verificare gli strumenti individuati
    • Una volta autenticata, l’applicazione rileva gli strumenti MCP dal server. È quindi possibile iniziare a richiedere al LLM di eseguire le operazioni di AEM.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come si presenta questo in ciascuna applicazione supportata a un livello elevato.

ChatGPT chatgpt

Configura ChatGPT - Impostazioni

Configura ChatGPT - App e connettori - Impostazioni avanzate

Configura ChatGPT - App e connettori - Modalità sviluppatore

Configura ChatGPT - App e connettori - Crea app

Configura ChatGPT - App e connettori - Nuova app

Configura ChatGPT - App e connettori - Servizio MCP contenuti AEM

Configurare ChatGPT - Chiedi ad AEM Content MCP Service

  • Aggiungi gli URL del server AEM MCP nell’area in cui sono configurati le connessioni o gli strumenti MCP

  • Attiva la connessione e accedi con il tuo Adobe ID quando viene reindirizzato

  • In una chat, fai riferimento agli strumenti di AEM configurati nelle tue richieste, ad esempio:

    "Utilizzando gli strumenti AEM MCP configurati, elenca tutti i siti nel nostro ambiente di authoring."

Claude claude

Configura Claude - Impostazioni

Configura Claude - Connettori

Configura Claude - Connettori - Aggiungi connettore personalizzato

Configura connettore Claude - Connettori - Connetti connettore personalizzato

Configura connettore Claude - Connettori - Configura connettore personalizzato

Configura Claude - Connettori - Autorizzazioni dello strumento connettore personalizzato

Configura Claude - Chiedi ad AEM Content MCP Service

  • Nella configurazione MCP di Claude, registra gli URL del server MCP di AEM
  • Completare il flusso di accesso di Adobe
  • Se necessario, abilita la conferma automatica per alcuni strumenti nell’area di configurazione. Questa opzione è consigliata per le operazioni di ricerca o di sola lettura.
  • Accertati che il server MCP sia selezionato prima di avviare la conversazione
  • Chiedi a Claude di eseguire le attività relative ad AEM; Claude selezionerà gli strumenti AEM esposti dal server MCP in base al tuo prompt.

Cursore cursor

Configura cursore - Impostazioni

Configura cursore - Strumenti e MCP - Aggiungi MCP personalizzato

Configura cursore - Aggiungi impostazioni MCP personalizzate

Configura cursore - Connetti

Configura cursore - Chiedi nuovo servizio

  • Nelle impostazioni MCP del cursore, crea una nuova voce del server MCP con gli URL MCP di AEM
  • Autentica con il tuo Adobe ID quando richiesto
  • Se necessario, attivate o disattivate i singoli strumenti facendo clic sui relativi nomi. Tutti gli strumenti sono attivati per impostazione predefinita.
  • Utilizza l’editor o la chat del cursore per richiamare gli strumenti di AEM come parte dei flussi di lavoro di sviluppo o di contenuti.

Microsoft Copilot Studio microsoft-copilot-studio

Configura Copilota - Agenti

Configura copilota - Aggiungi strumento

Configura copilota - Aggiungi strumento - Protocollo contesto modello

Configura Copilot - Aggiungi un server Model Context Protocol (anteprima)

Configura copilota - Aggiungi strumento - Crea nuova connessione

Configura Copilot - Aggiungi strumento - Aggiungi e configura

Configura copilota - Aggiungi strumento - Configura

Configura copilota - Verifica connessione

Configura Copilota - Gestisci connessioni

Configura Copilota - Agente di test

  • Crea un nuovo agente
  • Passare alla sezione dello strumento e fare clic su Aggiungi strumento
  • Seleziona uno strumento esistente o creane uno nuovo
  • Configura un nuovo strumento MCP che punta agli URL del server AEM MCP
  • Stabilisci una connessione, che può essere condivisa o dedicata tra agenti
  • Accedi con il tuo Adobe ID quando viene reindirizzato
  • È possibile attivare la modalità di conferma automatica o richiedere conferma all'utente finale per tutte le interazioni dello strumento
  • Durante il test dell'agente, aprire prima la gestione connessione per assegnare una connessione alla sessione, quindi premere Riprova.

Autenticazione authentication

I server MCP ospitati da Adobe implementano OAuth e sono integrati con il sistema di identità di Adobe.

  • Quando un'applicazione client MCP si connette a un server AEM MCP, gli utenti visualizzano una finestra di dialogo di accesso di Adobe e si autenticano con il proprio Adobe ID
  • Dopo aver effettuato correttamente l'accesso, il sistema verifica che l'applicazione client MCP sia consentita nell'organizzazione e che il server MCP richiesto sia consentito. Se uno dei due controlli non riesce, viene visualizzato un messaggio di errore.

Errore client MCP non consentito

  • Una volta verificata, il server MCP rilascia i token utilizzati dall’applicazione per le successive chiamate allo strumento
  • Gli strumenti MCP rispettano le autorizzazioni AEM dell’utente. Un utente che non dispone dell’autorizzazione per modificare un frammento di contenuto in AEM non potrà modificarlo tramite MCP.

In questo modo le operazioni assistite da IA sono conformi al modello di sicurezza e governance di AEM esistente.

Utilizzo di MCP con AEM using-mcp-with-aem

Una volta configurate le applicazioni client AEM e MCP, puoi lavorare nell’applicazione desiderata e richiedere al LLM di eseguire le operazioni di AEM. Il LLM legge gli schemi degli strumenti MCP, sceglie gli strumenti da chiamare e li sequenzia in base alle esigenze per soddisfare la richiesta.

IMPORTANT
Per ottenere risultati ottimali, in particolare con prompt che contengono più passaggi o che eseguono il targeting di diversi tipi di contenuto come immagini e testo, abilita un modello di pensiero o seleziona l’opzione Pensiero nel client MCP anziché affidarsi alla modalità Automatica.

Esempi di casi d’uso example-usecases

Alcuni scenari rappresentativi includono:

  • Individuazione ambiente

    • Elencare ambienti e licenze per decidere dove eseguire un flusso di lavoro.

  • Gestione siti

    • Elenca siti
    • Crea, leggi, aggiorna ed elimina pagine e contenuto della pagina.

  • Gestione frammenti di contenuto

    • Cercare frammenti di contenuto
    • Creare nuovi frammenti
    • Aggiorna i frammenti esistenti quando cambia la messaggistica della campagna.

  • Gestione Assets

    • Importare risorse
    • Trovare risorse esistenti
    • Pubblicare le risorse.

Esempio di flussi di lavoro example-workflows

Gli esempi seguenti illustrano il modo in cui un LLM potrebbe concatenare gli strumenti MCP.

  1. Utilizzo di un frammento di contenuto a cui fa riferimento una pagina

    • Ottieni contenuto pagina. Chiamare uno strumento come get-aem-page-content per recuperare la pagina e individuare la proprietà fragmentPath.
    • Risolvere il percorso del frammento. Utilizzare resolve_fragment_path per convertire il percorso in un UUID.
    • Recupera i dati del frammento. Chiamare get_fragment per recuperare i campi correnti.
    • Aggiorna il frammento. Chiamare patch_fragment per applicare le modifiche al contenuto del frammento.

  2. Creazione di nuovi contenuti basati su un modello

    • Rileva modelli. Utilizzare list_models per vedere quali modelli per frammenti di contenuto sono disponibili.
    • Ispeziona un modello. Utilizzare get_model per comprendere lo schema di campi del modello.
    • Crea contenuto. Utilizzare create_fragment per creare un nuovo frammento con valori derivati dalla richiesta.

  3. Aggiornamento sicuro del contenuto esistente

    • Leggi dati correnti - Utilizza get_fragment per recuperare i dati esistenti e un ETag.
    • Applica una patch JSON. Utilizzare patch_fragment con il documento ETag e una patch JSON per aggiornare il frammento, supportando la concorrenza ottimistica.

Dal punto di vista dell’utente, questi flussi di lavoro possono essere avviati con prompt quali:

"Crea un nuovo frammento di contenuto per la campagna primaverile basato sul nostro modello di banner principale e compila i relativi campi da questa descrizione."

Il LLM sceglie e coordina automaticamente gli strumenti MCP necessari.

Gestione delle aspettative expectation-management

Quando si lavora con LLM tramite MCP, tenere presente quanto segue:

  • Funzionalità elevata ma non infallibile
    I moduli LLM possono eseguire attività complesse, ma sono soggetti a errori occasionali. Lo stesso prompt può produrre risultati o presentazioni leggermente diversi senza un motivo evidente. Esamina sempre gli output prima di applicare modifiche al contenuto di produzione.

  • Funzionalità in evoluzione
    I modelli LLM sono in continuo miglioramento. Nel tempo, diventano più intelligenti nel scoprire nuovi modi per combinare gli strumenti MCP per raggiungere i tuoi obiettivi. Un’attività che richiedeva l’invio di più richieste oggi può funzionare senza problemi con un singolo prompt domani.

  • La supervisione umana è essenziale
    Pensa al LLM come a un assistente esperto che ha bisogno di supervisione. Possiede un'ampia conoscenza e può ideare soluzioni creative, ma trae vantaggio dalla tua guida e revisione. Verifica i risultati, in particolare per le operazioni critiche, e fornisci un feedback quando l’output non corrisponde alle tue aspettative.

  • Prestare attenzione alle esecuzioni dello strumento di riconoscimento automatico
    Alcune applicazioni client MCP, come Claude, offrono la possibilità di riconoscere automaticamente le esecuzioni dello strumento richieste da LLM. Anche se può essere utile per operazioni di sola lettura, come la ricerca o il recupero del contenuto, è necessario prestare attenzione con gli strumenti che aggiornano o eliminano il contenuto. Rivedi ogni richiesta di esecuzione dello strumento prima di confermare le azioni che modificano il tuo ambiente AEM.

Limitazioni limitations

I server MCP di AEM sono attualmente destinati ad essere configurati in ChatGPT, Claude, Cursor e Microsoft Copilot Studio.

Se desideri utilizzare un'applicazione client MCP diversa, contatta il numero aemcs-mcp-feedback@adobe.com per richiedere supporto per altri client o per inserire nell'elenco Consentiti uno personalizzato.

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