Progettazione e implementazione di un ecosistema basato su Generative AI per l’accesso in linguaggio naturale ai web service di un ERP

In recent years, Artificial Intelligence has taken on an increasingly significant role in technological innovation processes, finding growing application in business contexts as well. This thesis proposes a Proof of Concept (PoC) based on Generative AI and the Model Context Protocol (MCP) to enable access to the web services of a real ERP system via requests formulated in natural language. Specifically, an architecture is designed in which Gemini CLI acts as the interface for interacting with the language model, whilst access to the ERP’s functionalities is delegated to tools exposed by an MCP server. The latter, developed in Python using the low-code FastMCP framework, integrates the REST APIs exposed by the ERP into tools that can be invoked by the LLM based on a suitably adapted OpenAPI specification. The work also includes managing authentication via JWT tokens and transforming the responses returned by the ERP services, so as to make them more suitable for processing by the model. Finally, the system is evaluated through representative usage scenarios, aimed at verifying its overall performance and discussing the main issues that emerged during the experimentation.

Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale ha assunto un ruolo sempre più rilevante nei processi di innovazione tecnologica, trovando una crescente applicazione anche nei contesti aziendali. In questa tesi viene proposta una PoC basata sulla Generative AI e sul Model Context Protocol (MCP) per consentire l’accesso ai web service di un sistema ERP reale a partire da richieste formulate in linguaggio naturale. In particolare, viene progettata un’architettura in cui Gemini CLI svolge il ruolo di ambiente di interazione con il modello linguistico, mentre l’accesso alle funzionalità dell’ERP è delegato ai tool esposti da un server MCP. Quest’ultimo, realizzato in Python tramite il framework low-code FastMCP, integra le API REST esposte dall’ERP in tool invocabili dall’LLM a partire da una specifica OpenAPI opportunamente adattata. Il lavoro comprende, inoltre, la gestione dell’autenticazione tramite il token JWT e la trasformazione delle risposte restituite dai servizi ERP, così da renderle più adatte alla rielaborazione da parte del modello. Infine, il sistema viene valutato attraverso scenari rappresentativi di utilizzo, volti a verificare le prestazioni complessive e a discutere le principali criticità emerse durante la sperimentazione.