Wat is MCP? De USB-C voor je AI

Stel je een wereld voor waarin elke AI agent, van een chatbot die bedrijfsdata uitleest, tot een autonome workflow die marketing probeert te automatiseren, vlot kan communiceren en samenwerken. Tot voor kort was zo’n scenario vooral een droom: elke nieuwe databron, elke tool, vroeg om eigen integraties met veel maatwerk. MCP (Model Context Protocol) brengt de oplossing. MCP werd als open standaard gelanceerd door Anthropic in 2024. Het is een universele ‘stekker’ waarmee AI’s naadloos met elkaar en met uiteenlopende tools kunnen samenwerken.

Net zoals USB-C je toelaat om allerlei apparaten universeel aan te sluiten, standardiseert MCP hoe AI-agents context krijgen en delen. Geen wirwar van losse API’s, maar één protocol waarmee tools, data en zelfs andere AI’s bereikbaar worden. Het is een nieuwe basislaag die, als het van Anthropic en haar partners afhangt, het hart wordt van samenwerkende kunstmatige intelligentiesystemen.

Waarom is dit nodig?

Tot voor MCP moesten ontwikkelaars telkens van nul beginnen om hun AI-tool te koppelen aan een specifieke databron of app. Ieder bedrijf bouwde z’n eigen systeem, vaak vol ad-hoc scripts, verschillende API’s, en veel handwerk. Dit is niet efficiënt:

  • Elke nieuwe tool vereist aparte integratie.
  • Context behouden over verschillende tools heen was zo goed als onmogelijk.

MCP lost dit op. Door een standaard communicatieprotocol te bieden, kunnen AI-agents nu tools aanroepen, data ophalen, andere agents inschakelen, allemaal zonder dat je nieuwe integraties moet bouwen.

Hoe werkt MCP technisch?

De architectuur van MCP is verrassend eenvoudig en flexibel. In essentie werkt het met een client-server model:

  • MCP Server: Dit is het ‘slimme kastje’ dat een bepaalde tool, database, of dataset toegankelijk maakt via het MCP-protocol.
  • MCP Client: Dat is het “brein” van een AI-agent, of een andere tool, die via MCP verzoeken kan sturen naar een server.

De communicatie loopt via een vaste set regels en formaten, zodat elk MCP-compatibele component meteen snapt hoe hij met de rest moet praten.

In anderstaande video vind je een duidelijke uitleg over hoe MCP werkt.

Meer dan tools koppelen: agents die agents begrijpen

MCP doet meer dan enkel tools inpluggen in je workflow. Het protocol ondersteunt ook communicatie en samenwerking tussen AI-agents.

MCP gebruikt daarvoor volgende concepten:

  • Capability discovery: agents kunnen elkaar informeren over wat ze kunnen (“skills”) en wanneer nieuwe mogelijkheden verschijnen.
  • Context sharing: agents delen relevante context of geheugen onderling, zodat overleg en slim teamwerk mogelijk wordt.
  • Streamable HTTP & Server-Sent Events (SSE): Voor real-time samenwerking en live updates tussen agents, ideaal voor langere workflows of monitoring-taken.
  • Security standaard (OAuth 2.0/2.1): Zodat identificatie en toegang goed geregeld zijn.

Voordelen van MCP: waarom overstappen?

De voordelen van MCP zijn niet enkel technisch:

  • Snellere innovatie: Ontwikkelaars hoeven niet telkens nieuwe integraties te bouwen. MCP-compatibele tools kunnen plug-and-play met elkaar samenwerken.
  • Schaalbaarheid: Eens een tool of dataset als MCP server bestaat, kan elke client ermee verbinden — on-premise, in de cloud, of hybride. Dat bevordert samenwerking op schaal, van startup tot enterprise.
  • Context behouden: Agents krijgen niet alleen toegang tot tools, maar kunnen in verschillende stappen relevante context onthouden en delen. Dat maakt advanced workflows met geheugen, chain-of-thought redenering, en coöperatieve taken mogelijk.
  • Open, multi-vendor ecosysteem: Elk bedrijf, groot of klein, kan MCP uitbreiden, integreren en samenwerken met anderen zonder vendor lock-in. De community rond MCP bruist al van open source frameworks, SDK’s, en marktplaatsen waar servers gedeeld worden.
  • Veilig en beheerbaar: OAuth-gebaseerde authenticatie en mogelijkheid tot lokale of multi-tenant deployment, betekent dat bedrijven controle houden over wie wat mag consulteren.
  • Flexibiliteit: Van simpele read-requests tot complexe sequentiële workflows, alles kan op maat dankzij een standaard protocol.

MCP in vergelijking met RAG en klassieke AI-agents

Veel AI-systemen gebruiken de Retrieval-Augmented Generation (RAG) aanpak om actuele informatie in een Large Language Model (LLM) te injecteren. Het nadeel is dat elke databron unieke aanpassingen of connectors nodig heeft. MCP pakt dit anders aan: het standaardiseert hoe geheugen, context én acties worden gedeeld over agents en tools.

AI-agents worden met MCP echte “doeners”: ze kunnen niet alleen redeneren, maar ook zelfstandig stappen zetten, andere agents inschakelen en de workflow dynamisch bijsturen. MCP is dus een cruciale schakel richting volwaardige autonome agenten die binnen en tussen organisaties taken afhandelen en zich aanpassen aan de situatie.

Toepassingen en populaire MCP servers vandaag

De kracht van MCP zit in de groeiende bibliotheek van beschikbare servers, clients, en frameworks. Hieronder enkele ‘pareltjes’ die je vandaag al kan inzetten:

Populaire MCP servers

  • Postgres MCP server: Laat je AI direct SQL-queries uitvoeren op je bedrijfsdatabase zonder extra API’s te schrijven.
  • Resend MCP server: Verzorgt verzenden van e-mails en notificatieflows recht vanuit je agent-workflow.
  • Slack MCP server: Maakt directe interactie mogelijk met Slack-channels, berichten sturen, ophalen, en automatiseren.
  • Browsertools MCP server: Laat agents een live omgeving bedienen via een webbrowser. Bijvoorbeeld een front-end test runnen, console logs ophalen, en applicaties debuggen zonder jouw IDE te verlaten.
  • Replicate MCP server: Integreert beeldgeneratie, van simpele prompts tot geavanceerde AI-beeldworkflows.
  • Blender MCP server: Staat toe om 3D-modellen te laten bouwen via tekstprompts — zelfs voor wie Blender niet kent.
  • GitHub, Git, Notion, Figma, Google Drive, Databricks servers: Plug rechtstreeks AI-inzichten of automatisaties in bestaande cloudtools.

Je vindt deze servers in marktplaatsen zoals mcpmarket.com, of als open source+plugins via GitHub. De lijst groeit snel; bedrijven als Block, Apollo, Replit, Sourcegraph en zelfs grote spelers als Microsoft Copilot Studio sleutelen volop aan enterprise- en workflow-integraties.

Marktplaatsen & infrastructuur voor MCP

Nieuwe infrastructuurbouwers maken MCP nog toegankelijker:

Anthropic: de drijvende kracht achter MCP

Anthropic, vooral bekend van de Claude modellen, is de initiator en pleitbezorger van MCP. Hun doel is ambitieus: MCP als fundering voor transparante, samenwerkende en context-aware AI-systemen. Anthropic biedt pre-built servers aan voor systemen als Slack, GitHub, Google Drive en Postgres, en werkt samen met early adopters (zoals Block, Zed, Replit en Codeium) om de standaard wereldwijd uit te rollen.

Anthropic zet in op een open governance model, waarbij de community — van startende developers tot enterprise partners als AWS, IBM en Microsoft — de evolutie van MCP vormgeeft. De code, SDK’s (TypeScript, Python, Java, C# en Swift), en documentatie zijn publiek beschikbaar en voortdurend in ontwikkeling.

Ze bieden ook actieve ondersteuning en tooling om het bouwen en debuggen van servers super eenvoudig te maken, denk aan een officiële inspectortool, workshops, en een forum voor community-vragen.

Hoe begin je met MCP? Practical first steps

  1. Kies je rol: Wil je zelf een MCP-server bouwen (om je tool/database/bron beschikbaar te stellen), of juist een client maken die anderen hun servers gebruikt? Of allebei?
  2. Gebruik officiële SDKs: Voor Python, TypeScript, Java, C#, Swift,… er bestaan tools die je snel op weg helpen met standaard templates en voorbeelden.
  3. Experimenteer met bestaande servers: Test servers met Claude voor Desktop of een andere populaire MCP-client.
  4. Plug, test, breid uit: Voeg MCP integratie toe aan je bestaande bots of AI-workflows, breng accessoires samen, en deel succescodes met de community!

Let op: je hebt geen diepe AI-kennis nodig. Het protocol doet het zware werk. Via community-marktplaatsen kun je makkelijk inspiratie of zelfs direct werkende koppelingen vinden.

MCP, de standaard die AI echt slim en bruikbaar maakt?

Terwijl we vandaag MCP vooral nog zien groeien in technische kringen (developers, data engineers, AI-teams), komt een breder gamma aan toepassingen dichterbij:

  • Businessspecifieke automatisaties en slimme agentwerkplekken (customer support, HR, marketing, design, IT, …).
  • Open marktplaatsen waar AI-agents hun ‘skills’ uitwisselen, uitbreiden, en dynamisch assemblages vormen.
  • Betere samenwerking tussen bedrijven en sectoren: open standaarden zorgen ervoor dat je nooit meer vergrendeld zit bij één tool of leverancier.

State-of-the-art: uitdagingen en evolutie in het MCP-ecosysteem

Zoals bij elke nieuwe standaard is MCP volop in ontwikkeling en zijn er nog uitdagingen:

  • Server discoverability: Vandaag gebeurt serverkoppeling vaak nog handmatig. Binnenkort verwacht men standaard registraties, zodat agents zelf beschikbare servers kunnen ontdekken en selecteren.
  • Workflow chaining: meerstaps workflows plug-and-play mogelijk maken.

De betrokken community is groot: AWS, Google, Anthropic, IBM, Elastic, Dynatrace en tientallen start-ups stuwen het protocol vooruit. Tijd om met MCP aan de slag te gaan!