MCP ABAP Explorer: L'Hub Intelligente per l'Esplorazione dell'Ecosistema SAP
Webapp avanzata per connettere lo sviluppo ABAP moderno, le risorse ufficiali SAP Clean Core e l'AI generativa on-premise attraverso lo standard MCP (Model Context Protocol). Duplice modalità di esecuzione: deterministica via script Python diretto o conversazionale tramite orchestrazione LLM locale Ollama.
Screenshot applicativo reale: interrogazione documentazione SAP, selezione runtime e gestione esportazioni.
Architettura e i 9 Tool Tecnici MCP Verticali
La piattaforma espone un set di nove strumenti specializzati, costantemente allineati agli schemi operativi del server Model Context Protocol. Ciascun tool standardizza i parametri di input e garantisce risposte strutturate ad alta densità informativa.
Ricerca Documentale SAP
Individuazione mirata di guide, manuali ufficiali e help SAP con scoring di rilevanza e sanificazione query su soglia 0.06.
query (string)
Ret: Ranked DocList
Recupero Payload Ufficiale
Estrazione integrale e pulizia in Markdown del contenuto specifico di un URL SAP ufficiale precedentemente indicizzato.
url (uri-ref)
Ret: Raw Clean MD
Validazione ABAP in UI
Scansione e controllo statico della sintassi per porzioni di codice ABAP fino a 50 KB UTF-8, con segnalazione di issue e regole Clean ABAP.
code (max 50KB)
Ret: Diagnostic Report
Matrice Funzionalità ABAP
Mappatura e analisi comparativa delle capability supportate tra release ABAP on-premise (7.40, 7.50+) e SAP BTP Cloud ABAP Environment.
feature / keyword
Ret: Version Matrix
Ricerca SAP Community
Interrogazione semantica dei feed e post della Community SAP per bug fix, pattern architetturali ed esperienze pratiche certificate.
terms (string)
Ret: Q&A Threads
Ricerca Oggetti Dizionario
Scansione selettiva del Data Dictionary (DDIC), tabelle trasparenti, viste CDS e definizioni di classi (es. TABL, VIEW, CLAS).
type + pattern
Ret: Object Catalog
Dettaglio Componente SAP
Estrazione granulare di attributi, interfacce, metodi e firme parametri per oggetti specifici (es. CLAS, CL_ABAP_REGEX, BAPI).
object_id (type, name)
Ret: Technical Metadata
Ricerca Servizi BTP
Catalogo live dei servizi disponibili sulla SAP Business Technology Platform con filtri per categoria, use-case e disponibilità geografica.
filter / category
Ret: BTP Service List
Pricing & Roadmap BTP
Monitoraggio dettagliato del piano commerciale (pricing stimato in USD), metriche di dimensionamento e roadmap di adozione aziendale.
service_key (id)
Ret: Cost & Roadmap Tier
Sincronizzazione Dinamica dei Tool tramite Protocollo MCP
Al bootstrap dell'app, l'adapter interroga l'endpoint MCP e compila in tempo reale la palette dei comandi validi, prevenendo desincronizzazioni di schema.
Modalità Dual di Esecuzione: Python Diretto vs Ollama Locale
L'architettura separa nettamente il path deterministico a bassa latenza dal workflow euristico guidato da modelli linguistici on-premise, lasciando all'utente la totale scelta operativa.
code 1. Python Diretto (Deterministico)
Selezione esplicita del tool e compilazione guidata dei parametri tramite input field formalmente tipizzati. Il runtime bypassa qualunque modello neurale garantendo prevedibilità assoluta e tracing trasparente.
- check_circle Esecuzione 100% deterministica: invocazione API REST/JSON-RPC diretta dal backend Python Flask/FastAPI.
- check_circle Latenza sub-secondo: nessun overhead di tokenizzazione, inferenza o allocazione memoria VRAM.
- check_circle Ottimale per compiti precisi: consultazione tabelle DDIC, linting di codice e verifica SKU BTP.
smart_toy 2. Ollama Locale (Orchestrazione AI)
Interrogazione in linguaggio naturale con chaining euristico dei comandi. L'agente locale interpreta la necessità dell'architetto, compone i parametri ed esegue fino a 4 tool-calls sequenziali.
- check_circle Filtro Dinamico Modelli: esclusione automatica di checkpoint privi di supporto nativo a function-calling.
- check_circle Autonomous Chaining: fino a 4 chiamate consecutive ai 9 tool MCP per raccogliere dati eterogenei prima della risposta.
- check_circle Zero Cloud Leaks: esecuzione totalmente isolata nella workstation senza consumo di credenziali cloud.
Il modulo di intelligenza artificiale opera interamente on-premise tramite il demone Ollama senza trasferimento di payload verso terze parti. Poiché le chiamate finali ai tool vengono instradate al server MCP remoto configurato, si raccomanda di non includere nei prompt credenziali, password applicative o codice sorgente proprietario sottoposto a vincoli di riservatezza industriale.
Bridge tra Sviluppo ABAP Clean Core ed Enterprise AI On-Premise
Interoperabilità garantita con lo standard Model Context Protocol e le architetture enterprise moderne: esplorazione rapida di CDS view, classi standard e servizi cloud senza abbandonare le linee guida di conformità aziendale.
Ottimizzazione Algoritmica e Cascata di Fallback
Il tool search implementa una pipeline di normalizzazione a più stadi per superare le rigidità linguistiche delle query e garantire il massimo tasso di successo nel reperimento delle fonti ufficiali SAP.
Sanificazione del Testo & Token Extraction
Pulizia da formule verbali italiane ricorrenti (es. "Cerca documentazione per", "Mostrami dettagli di") ed estrazione prioritaria di identificatori tra virgolette o pattern tecnici con notazione CamelCase / SnakeCase.
Strategia a Cascata (Soglia Critica Score < 0.06)
Se il primo matching testuale restituisce uno score quantitativo inferiore a 0.06, il runtime interviene istantaneamente eseguendo un fallback con tokenizzazione per underscore e rimozione massiva di stop-word inglesi e italiane.
Tracciabilità dei Log & Diagnostic Trace
Un visualizzatore diagnostico integrato espone la query riscritta, l'indicatore di fallback scattato, il coefficiente di similarità calcolato e i metadati completi del ranking per una verificabilità totale.
> INPUT QUERY: "Cerca documentazione per cl_abap_typedescr"
> STAGE 1 [SANITIZE]: Token extracted -> 'cl_abap_typedescr'
> EXEC PRIMARY SEARCH (Score: 0.042) -> BELOW THRESHOLD (0.06)
> TRIGGER FALLBACK CASCADE: split('_') + stopword_filter
> RETRY QUERY: ['abap', 'typedescr', 'rtti', 'ddic']
> MATCH CONFIRMED (Score: 0.941) -> 4 Official Doc Nodes
> SERVER RESPONSE TIME: 218ms | STATUS: OK
Gestione Dati, Validazione Magika ed Esportazioni
Ogni report generato durante l'esplorazione può essere persistito in molteplici formati formali con validazione dell'impronta binaria basata su reti neurali leggere.
Esportazione JSON
Conserva l'intero albero di metadati, il prompt formulato, il modello LLM invocato, il timing di esecuzione e il payload grezzo restituito dai tool MCP.
ts_export_2026_UTC.json
Esportazione TXT Puro
Estrazione testuale lineare non filtrata né manipolata dei singoli blocchi di risposta emersi dai tool, ideale per pipeline ETL successive o audit.
stream_dump_linear.txt
Markdown Strutturato
Output formattato arricchito con blocchi di sintassi ABAP evidenziati, tabelle e sommari gerarchici compatibile con Obsidian, GitHub e Confluence.
doc_sap_ecosystem.md
Validazione Byte-Level tramite IA Google Magika
Pre-Save HookPrima di qualsiasi scrittura su file-system locale, l'applicazione applica il modello di deep learning Google Magika per ispezionare la sequenza di byte iniziale (MIME-type check reale), scongiurando mismatch di estensione, payload troncati o tentativi di iniezione di formati non conformi.
Integrazione nel BC Digital Launcher
MCP_ABAP_Explorer opera come componente di prima classe nell'infrastruttura locale di automazione e AI engineering sviluppata da Bruno Ceccarelli.
BC Digital Micro-Services Suite
La Launcher Dashboard monitora costantemente i demoni locali, i socket e la disponibilità della memoria video su singolo pannello operativo.
./venv_mcp_abap/
systemd/launchctl ready
Esplora l'Ecosistema SAP con la Velocità dell'AI Locale
MCP_ABAP_Explorer unisce la solidità della governance SAP Clean Core con la flessibilità del Model Context Protocol e la riservatezza totale dei Large Language Models ospitati on-premise.