GitHub Copilot in VSCode: guida pratica alla configurazione completa

GitHub Copilot è potente solo quanto lo è la sua configurazione.

Installarlo e basta significa usarne forse il 30% del potenziale.

In questo articolo vediamo come configurare Copilot in VSCode nel modo giusto, passo dopo passo:

• installazione

• modalità di utilizzo (Ask, Edit, Agent, Plan)

• scelta dei modelli

• MCP server

• file di istruzioni e prompt personalizzati

Il tutto con un obiettivo chiaro: farti lavorare meglio, non di più.

Installare GitHub Copilot in VSCode

Requisiti

• Visual Studio Code aggiornato

• Account GitHub

• Copilot Free o Pro (entrambi vanno bene)

Installazione

1. Apri VSCode

2. Vai su Extensions (Ctrl + Shift + X)

3. Cerca GitHub Copilot

4. Installa:

   • GitHub Copilot

   • GitHub Copilot Chat

Al termine:

• clicca sull’icona Copilot nella status bar

• accedi con il tuo account GitHub

• autorizza VSCode

Le modalità di Copilot: quale usare e quando

Copilot in VSCode non è una sola cosa.

Ha modalità diverse, ognuna pensata per un tipo di task specifico.

Ask – Per capire

Quando usarla:

• capire codice che non conosci

• fare domande veloci

• spiegazioni

Come usarla:

• apri Copilot Chat

• scrivi direttamente la domanda

Esempio:

Spiegami cosa fa questa funzione e perché usa una Promise

Edit – Per modificare codice

Quando usarla:

• refactoring

• miglioramenti puntuali

• riscritture controllate

Come usarla:

1. seleziona il codice

2. premi Cmd + I / Ctrl + I

3. scegli Edit

4. descrivi cosa vuoi ottenere

Esempio:

Rendi questo codice più leggibile e aggiungi error handling

Agent – Per task complessi

Quando usarla:

• creare una feature

• lavorare su più file

• task semi-autonomi

Agent può:

• leggere più file

• creare/modificare codice

• iterare su più passaggi

Esempio:

Crea un endpoint REST per la gestione degli ordini
con validazione, test e documentazione

Plan – Per pensare prima di scrivere

Quando usarla:

• decisioni architetturali

• pianificazione

• analisi dei trade-off

Esempio:

Proponi un piano per separare questo monolith in due servizi

Scegliere il modello giusto

Uno degli aspetti meno chiari (ma più potenti) di GitHub Copilot è che non usa un solo modello, ma ti permette di scegliere quale LLM usare in base al tipo di attività.

Non tutti i modelli sono uguali: alcuni sono più veloci, altri più precisi, altri ancora più adatti al ragionamento o alla generazione di codice complesso.

Dove si sceglie il modello in VSCode

In VSCode puoi selezionare il modello:

• dalla Copilot Chat

• oppure dalle modalità Ask / Edit / Agent / Plan, quando disponibili

La scelta del modello influenza qualità delle risposte, profondità del ragionamento e velocità.

Modelli principali disponibili (e quando usarli)

I nomi possono variare leggermente nel tempo, ma il concetto resta lo stesso.

Claude Sonnet 4 o 4.5 / Claude Opus 4.5 / GPT 5.x codex

Quando usarli

• architettura software

• refactoring complessi

• analisi di codice legacy

• decisioni tecniche motivate

• generazione test

Caratteristiche

• molto precisi

• ottimi nel ragionamento

• comprendono bene contesti ampi

Più lenti rispetto ad altri modelli, ma più affidabili

GPT-4o / GPT-5 mini /modelli “fast”

Quando usarli

• suggerimenti rapidi

• completamento di funzioni

• piccoli refactoring

• spiegazioni veloci di codice

Caratteristiche

• più veloci

• meno costosi (gratis sempre nelle versioni pro)

• risposte concise

Gemini 2.5

Quando usarlo

• lettura di file molto lunghi

• documentazione

• spiegazione di flussi complessi

• analisi di codice verbosa

Caratteristiche

• eccellente nella comprensione del testo

• molto “ordinato” nelle risposte

Claude 4 Sonnet / Grok code fast 1

(In base al piano e all’integrazione)

Quando usarli

• generazione di test

• implementazione di pattern noti

• CRUD, API, boilerplate

Caratteristiche

• meno discorsivi

• molto diretti sul codice

• ideali per task ripetitivi

Regola pratica per non sbagliare

Se devi ricordare solo una cosa:

• Pensare / decidere → modello più potente

• Scrivere / rifinire → modello veloce

• Leggere / spiegare → modello orientato al testo

• Task ripetitivi → modello code-focused

L’IA è un assistente: scegliere il modello giusto è come scegliere lo strumento giusto dalla cassetta.

Approfondisci il confronto tra i modelli LLM

Analizzati nell'articolo GitHub Copilot e la Generative AI

Vai all'articolo

Cosa sono gli MCP Server (e perché ti interessano)

Gli MCP Server (Model Context Protocol) permettono a GitHub Copilot di accedere a contesti e strumenti esterni in modo strutturato.

In altre parole:

Questo è il punto in cui l’IA smette di essere solo chat e diventa parte del tuo ambiente di lavoro.

MCP in una frase

Un MCP Server è un ponte tra Copilot e il mondo reale.

Grazie agli MCP, Copilot può:

• interrogare API

• leggere documentazione esterna

• accedere a database (in modo sicuro)

• consultare sistemi interni

• usare tool custom come se fossero “skill” aggiuntive

Come funziona (senza entrare troppo nel tecnico)

1. Copilot riceve una richiesta (Ask / Agent / Plan)

2. Capisce che serve un contesto esterno

3. Interroga un MCP Server

4. Riceve dati strutturati

5. Usa quei dati per rispondere o agire

Passa sempre da un MCP Server che decide cosa esporre e come.

MCP Server ufficiali e di terze parti

Qui la cosa diventa interessante: non esistono solo MCP Server “fatti in casa”.

Puoi trovare una lista di MCP server installabili e pronti all'uso direttamente in VSCode, basta cliccare sull'icona delle impostazioni in alto a destra della chat di Github Copilot.

MCP Server ufficiali / self-hosted

Puoi creare MCP Server per:

• repository interni

• API aziendali

• database

• sistemi legacy

MCP Server offerti da servizi terzi

Sempre più servizi stanno offrendo MCP Server pronti all’uso, che puoi collegare a Copilot.

Esempi tipici:

• documentazione API pubbliche

• servizi cloud

• strumenti DevOps

• knowledge base tecniche

• sistemi di ticketing

Vantaggi:

• zero setup

• contesto sempre aggiornato

• meno prompt “lunghi e fragili”

Esempi concreti

Con un MCP Server puoi chiedere:

• “Che endpoint espone questa API e che payload accetta?”

• “Qual è la configurazione corretta per questo servizio?”

• “Mostrami un esempio aggiornato preso dalla documentazione ufficiale”

• “Confronta la versione attuale con la precedente”

Sicurezza e controllo

Altro punto fondamentale:

• l’MCP Server decide cosa esporre

• Copilot non vede credenziali

• puoi limitare scope, metodi, dati

• puoi loggare tutte le richieste

Questo rende MCP utilizzabile anche in contesti enterprise.

Quando ti conviene usare un MCP Server

Usa un MCP Server se:

• lavori con API complesse

• usi documentazione che cambia spesso

• hai sistemi interni non pubblici

• vuoi evitare prompt enormi e ripetitivi

Non serve se:

• stai scrivendo codice “isolato”

• lavori su piccoli script

• non hai contesto esterno da interrogare

Perché ti interessa come sviluppatore

Perché con gli MCP:

• scrivi meno prompt

• fai meno copia/incolla

• riduci errori

• lavori su informazioni sempre aggiornate

File di istruzioni: come insegnare a Copilot come lavori

Copilot può leggere istruzioni persistenti dal repository.

Dove inserirle

Crea il file:

.github/copilot-instructions.txt

Cosa metterci

Esempio:

- Usa Java 17
- Preferisci Spring Boot
- Evita codice statico
- Usa nomi di variabili descrittivi
- Scrivi test con JUnit 5

Questo file dice a Copilot come deve comportarsi nel tuo progetto. Puoi anche inserire informazioni specifiche sul progetto, ad esempio cosa fa il programma, com'è strutturato e le convenzioni per scrivere determinate porzioni/sezioni di codice.

Puoi anche chiedere a Github Copilot stesso di generarti un file di instructions adatte al progetto, chiedendo di scansionare l'intera cartella contenente il progetto e fornirti un file completo di documentazione e convenzioni utilizzate.

Prompt e Agent personalizzati

Puoi creare prompt riutilizzabili per task ricorrenti.

Esempi utili

• “Refactor secondo clean code”

• “Genera test completi”

• “Scrivi documentazione API”

Puoi:

• salvarli come snippet

• copiarli in README interni

• usarli come base per Agent

Come richiamare tutto velocemente

Azione	Scorciatoia
Inline Chat	Cmd/Ctrl + I
Copilot Chat	Cmd/Ctrl + Alt + I
Agent	Seleziona “Agent” nella chat
Plan	Seleziona “Plan” nella chat

Imparare queste 4 scorciatoie vale più di qualsiasi tutorial.

Conclusione

GitHub Copilot non è un sostituto dello sviluppatore.

È un amplificatore.

Se lo configuri bene:

• scrivi meno codice inutile

• fai meno errori ripetitivi

• hai più tempo per pensare

E il pensiero — architettura, scelte, esperienza — resta il tuo vero valore.

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