Mese: Giugno 2026

Veeam Intelligence - MCP Server

Veeam Intelligence – MCP Server

Posted on by BAdmin

INTRODUZIONE

Nel precedente articolo abbiamo iniziato ad esplorare le potenzialità della Veeam Intelligence.

Oggi andiamo ad approfondire la sua naturale evoluzione: il Veeam MCP Server.

MCP – IL NUOVO STANDARD AI

MCP (model context protocol) è uno standard open-source sviluppato a fine 2024 da Anthropic per connettere le applicazioni AI (agent/LLM) a sistemi e dati esterni secondo una architettura client-server.

I componenti principali dell’architettura MCP sono:

  • MCP Host: applicazione AI che coordina e gestisce uno o più MCP client
  • MCP Client: componente che mantiene una connessione con un MCP server e recupera il contesto dal MCP server affinché MCP host possa utilizzarlo
  • MCP Server: programma che fornisce il contesto agli MCP client

Il protocollo MCP è costituito da due layer:

  • Data layer: definisce il protocollo basato su JSON-RPC per la comunicazione client-server, compresa la gestione del ciclo di vita della connessione, le funzionalità server come i tool, le risorse e i prompt, e infine le funzionalità client e le utility come i messaggi e le notifiche
  • Transport layer: definisce i meccanismi e i canali di comunicazione che consentono lo scambio di dati client-server; i tipi di trasporto supportati sono stdio e streamable http

Gli MCP server possono essere locali, e servire un MCP client tramite il protocollo STDIO, o remoti, servendo più MCP client tramite il protocollo HTTP Streamable.

VEEAM MCP SERVER

Il rilascio del Veeam MCP Server consente di poter utilizzare la Veeam Intelligence attraverso il protocollo MCP, in modo da abilitare l’interazione dei client AI (MCP compatibili) con i dati e gli strumenti delle installazioni Veeam.

Vantaggi principali:

  • informazioni in tempo reale e trasversali a tutti i sistemi per operatori e AI agent
  • interfaccia centralizzata di conversazione in linguaggio naturale per le operazioni supportate
  • accesso sicuro e in read-only sui dati della propria infrastruttura Veeam
  • gestione completa dell’implementazione, esposizione dei dati e integrazione con i client AI

Al momento i prodotti Veeam supportati all’interazione tramite MCP Server sono:

  • Veeam Backup & Replication
  • Veeam ONE
  • Veeam Service Provider Console

Grazie all’interazione con il Veeam MCP server, l’assistente AI riesce a combinare i dati reali del proprio ambiente di backup con la knowledge base Veeam per generare una risposta specifica e affidabile.

Ad esempio, è possibile richiedere analisi sullo stato dei backup, dei repository, sull’health generale dell’infrastruttura, eventi relativi alla malware detection e tanto altro.

Per i dettagli delle funzionalità utilizzabili consultare il link ufficiale.

INSTALLAZIONE E LAB

Per questo lab è stato utilizzato:

  • Client Windows 11
  • Docker Desktop con WSL2
  • Visual Studio Code con estensione Github Copilot

Prerequisiti: Docker o Node.js v24, Licenza Veeam (no community edition)


Il setup del Veeam MCP Server consiste nei seguenti passaggi principali:

1 clone repository
    2 build docker image
    3 get MCP client config file info (product type, URL, Veeam Administrator credentials)
    4 connect Github Copilot account to VS Code
    5 setup MCP Client into VS Code
    6 add MCP server
    7 start MCP server
    8 use Veeam Intelligence through the MCP Server in Github Copilot chat

    VEEAM MCP SERVER – HTTP STREAMABLE

    Per consentire l’accesso remoto tramite protocollo HTTP streamable ad agent cloud-based o a più persone all’interno della propria organizzazione, è possibile utilizzare la funzionalità Veeam Intelligence MCP Streamable Wrapper.

    In questo caso, il repository “veeam-mcp-server” deve essere importato all’interno della directory dove è stato scaricato il repository “veeam-intelligence-mcp-streamable” .

    Prerequisiti: npm e docker compose

    Il setup del Veeam MCP Server HTTP Streamable è simile al precedente, ma con alcune differenze:

    1 clone repository
    2 install dependencies (npm)
    3 get MCP client config file info (product type, URL, Veeam Administrator credentials)
    4 edit config.json file
    5 start wrapper
    6 connect Github Copilot account to VS Code
    7 setup remote MCP Client into VS Code
    8 add MCP server
    9 start MCP server
    10 use Veeam Intelligence through the MCP Server in remote Github Copilot chat


    Per i dettagli di questa funzionalità aggiuntiva fare riferimento alla pagina Github del progetto.

    CONCLUSIONE

    L’utilizzo della Veeam Intelligence, combinato con le funzionalità del Veeam MCP server, consente di sfruttare a pieno le potenzialità dell’AI, con la possibilità di integrare agenti che allargano il workflow anche ad altri flussi aziendali, come ad esempio l’apertura di un incident verso il proprio portale di ticketing in caso di allarmi nei backup.

    Insomma, la strada dell’evoluzione verso l’AI è tracciata, prepariamoci a tante altre novità! 💚