Je bent vandaag voor de tiende keer je AI-agent pipeline aan het aanpassen—weer een kwetsbare API-integratie, weer handmatig context doorgeven om alles werkend te houden. Authenticatieflows hardcoderen, API-antwoorden normaliseren, endpoints aan elkaar knopen—dit is geen AI-ontwikkeling, dit is integratie-ellende.
AI-agenten bouwen die moeiteloos data uit verschillende bronnen halen zou eenvoudig moeten zijn, maar de realiteit is versnipperd, repetitief en lastig op te schalen. Elk hulpmiddel spreekt zijn eigen taal, waardoor je workarounds moet bedenken in plaats van echte automatisering te creëren.
Anthropic probeert daar verandering in te brengen met Model Context Protocol (MCP)—een gestandaardiseerde manier voor AI-agenten om externe data op te halen en te gebruiken zonder eindeloze integratieproblemen. Maar lost het echt het probleem op? We leggen het uit.
Wat is een protocol?
Een protocol is een verzameling regels en afspraken die bepalen hoe systemen communiceren en data uitwisselen. In tegenstelling tot een API, een implementatiespecifieke interface, stelt een protocol een universele standaard vast voor interacties. Bekende voorbeelden zijn:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Bepaalt hoe webbrowsers en servers met elkaar communiceren.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Een standaard voor veilige authenticatie over verschillende platformen.
Protocollen zorgen voor interoperabiliteit—in plaats van dat elk systeem opnieuw uitvindt hoe data uitgewisseld moet worden, standaardiseert een protocol het proces, waardoor integraties minder complex en beter schaalbaar worden.
Hoewel protocollen niet verplicht zijn, kan het gebruik ervan op termijn de basis vormen voor hoe systemen wereldwijd samenwerken—zoals we zagen met HTTP, dat evolueerde naar het veiligere en breed geaccepteerde HTTPS, wat fundamenteel veranderde hoe data over het internet wordt verzonden.
Wat is Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) is een open standaard, ontwikkeld door Anthropic, die het proces vereenvoudigt waarmee AI-modellen toegang krijgen tot en communiceren met externe databronnen.
In plaats van dat AI-systemen afhankelijk zijn van maatwerk API-integraties, handmatig gestructureerde verzoeken en authenticatie per dienst, biedt MCP een uniform kader waarmee AI-agenten gestructureerde data op een gestandaardiseerde manier kunnen ophalen, verwerken en gebruiken.
Kort gezegd: MCP bepaalt hoe AI-modellen externe data moeten opvragen en gebruiken—of het nu uit databases, API’s, cloudopslag of bedrijfsapplicaties komt—zonder dat ontwikkelaars voor elke bron API-specifieke logica hoeven te schrijven.
Waarom is MCP ontwikkeld?
AI-modellen, vooral LLM’s (large language models) en autonome agenten, hebben toegang nodig tot externe tools en databases om accurate, contextuele antwoorden te genereren. De huidige interacties tussen AI en API’s zijn echter inefficiënt en zorgen voor veel extra werk voor ontwikkelaars.
Op dit moment vereist het koppelen van een AI-agent aan externe systemen:
- Maatwerk API-integraties voor elk systeem (CRM, cloudopslag, ticketingsystemen, enzovoort).
- Authenticatie-instellingen per API (OAuth, API-sleutels, sessietokens).
- Handmatige dataformattering om API-antwoorden bruikbaar te maken voor AI-modellen.
- Beheer van rate limits en foutafhandeling over verschillende diensten.
Deze aanpak is niet schaalbaar. Elke nieuwe integratie vraagt om eigen logica, debugging en onderhoud, waardoor AI-automatisering traag, duur en kwetsbaar wordt.
Door een gemeenschappelijk protocol te definiëren, maakt MCP AI-modellen meer data-bewust zonder dat ontwikkelaars voor elk systeem aparte API-koppelingen hoeven te bouwen.
Hoe werkt MCP?
AI-agenten zijn nu afhankelijk van maatwerk API-aanroepen, authenticatie per dienst en handmatige verwerking van antwoorden, wat een kwetsbaar netwerk van integraties oplevert dat lastig op te schalen is.
In plaats van AI-agenten te dwingen om met elke API afzonderlijk te communiceren, introduceert MCP één protocol dat de complexiteit van authenticatie, verzoekafhandeling en dataformattering abstraheert—waardoor AI-systemen zich kunnen richten op redeneren in plaats van op integratielogica.
De client-serverarchitectuur van MCP
MCP is gebaseerd op een client-servermodel dat bepaalt hoe AI-modellen externe data ophalen en ermee werken.
- MCP-clients zijn AI-agenten, applicaties of andere systemen die gestructureerde data opvragen.
- MCP-servers fungeren als tussenlaag, halen data op uit verschillende API’s, databases of bedrijfssystemen en leveren deze terug in een consistent formaat.
In plaats van dat AI-modellen direct API-verzoeken doen, nemen MCP-servers de complexiteit van authenticatie, data-opvraging en normalisatie van antwoorden over. Hierdoor hoeven AI-agenten niet langer meerdere API-gegevens, verschillende verzoekformaten of inconsistente antwoordstructuren te beheren.
Als een AI-model bijvoorbeeld informatie nodig heeft uit meerdere diensten zoals Google Drive, Slack en een database, bevraagt het niet elke API apart. Het stuurt één gestructureerd verzoek naar een MCP-server, die het verzoek verwerkt, data uit de benodigde bronnen verzamelt en een overzichtelijk antwoord terugstuurt.
Het request-responseproces van MCP
Een typische MCP-interactie volgt een gestructureerde cyclus van verzoek en antwoord, waarmee dubbele API-aanroepen worden voorkomen en data-opvraging wordt gestandaardiseerd.
1. De AI-agent stuurt een gestructureerd verzoek naar de MCP-server. In plaats van losse API-aanroepen te maken, geeft de agent in een uniform formaat aan welke data nodig is.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. De MCP-server verwerkt het verzoek door authenticatie te controleren, permissies te checken en te bepalen welke externe systemen bevraagd moeten worden.
3. De queries worden parallel uitgevoerd, waardoor data uit meerdere diensten gelijktijdig wordt opgehaald in plaats van na elkaar, wat de totale wachttijd verkleint.
4. Antwoorden uit verschillende bronnen worden gestandaardiseerd naar een gestructureerd formaat dat AI-modellen eenvoudig kunnen verwerken.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
In tegenstelling tot ruwe API-antwoorden die handmatige verwerking vereisen, zorgt MCP ervoor dat alle opgehaalde data een voorspelbaar, gestructureerd formaat heeft, waardoor AI-modellen deze makkelijker kunnen begrijpen en gebruiken.
Uitvoering van queries en samenvoegen van antwoorden
MCP is ontworpen om de interactie tussen AI-modellen en externe systemen te optimaliseren door een gestructureerd uitvoeringsproces te introduceren.
- Verzoekvalidatie zorgt ervoor dat het AI-model de juiste rechten heeft voordat er data wordt opgehaald.
- Query-routing bepaalt welke externe diensten benaderd moeten worden.
- Parallelle uitvoering haalt data uit meerdere bronnen tegelijk op, waardoor vertragingen door opeenvolgende API-aanroepen worden verminderd.
- Antwoordaggregatie voegt gestructureerde data samen tot één antwoord, zodat AI-modellen niet handmatig meerdere ruwe API-uitkomsten hoeven te verwerken.
Door dubbele verzoeken te verminderen, antwoorden te normaliseren en authenticatie centraal te regelen, elimineert MCP onnodige API-overhead en maakt het AI-gedreven automatisering beter schaalbaar.
Beperkingen van MCP
Model Context Protocol (MCP) is een belangrijke stap om AI-modellen beter te laten samenwerken met externe systemen op een gestructureerde en schaalbare manier. Maar, zoals bij elke nieuwe technologie, zijn er beperkingen die moeten worden opgelost voordat brede adoptie mogelijk is.
Uitdagingen rond authenticatie
Een van de grootste beloften van MCP is dat AI-agenten minder afhankelijk worden van API-specifieke integraties. Toch blijft authenticatie (AuthN) een belangrijk knelpunt.
Tegenwoordig is API-authenticatie een gefragmenteerd proces—sommige diensten gebruiken OAuth, andere vertrouwen op API-sleutels en weer andere vereisen sessiegebaseerde authenticatie. Door deze inconsistentie kost het veel tijd om nieuwe API’s te integreren, en MCP heeft momenteel geen ingebouwd authenticatiekader om deze complexiteit te beheren.
MCP vereist nog steeds een externe oplossing om API-verzoeken te authenticeren. Dit betekent dat AI-agenten die MCP gebruiken, afhankelijk zijn van aanvullende oplossingen, zoals Composio, om API-gegevens veilig te beheren. Authenticatie staat op de roadmap voor MCP, maar tot het volledig is geïmplementeerd, zullen ontwikkelaars nog steeds alternatieven moeten gebruiken om authenticatie over meerdere systemen te regelen.
Onduidelijk identiteitsbeheer
Een ander onopgelost probleem is identiteitsbeheer—wie ziet een extern systeem als een AI-agent een verzoek doet via MCP?
Stel bijvoorbeeld dat een AI-assistent via MCP een vraag stelt aan Slack. Moet Slack het verzoek dan herkennen als afkomstig van:
- De eindgebruiker? (Dit betekent dat de AI optreedt namens een mens.)
- De AI-agent zelf? (Dit zou vereisen dat Slack AI-gebaseerde interacties apart afhandelt.)
- Een gedeeld systeemaccount? (Dit kan zorgen baren over beveiliging en toegangscontrole.)
Dit probleem is nog complexer in zakelijke omgevingen, waar toegangsbeleid bepaalt wie welke gegevens mag ophalen. Zonder duidelijke identiteitskoppeling kunnen MCP-integraties te maken krijgen met beperkte toegang, beveiligingsrisico’s of inconsistenties tussen verschillende platforms.
Ondersteuning voor OAuth staat gepland voor MCP, wat kan helpen om identiteitsbeheer te verduidelijken. Totdat dit volledig is geïmplementeerd, kunnen AI-modellen echter moeite hebben met toegangsrechten tot externe diensten.
Vendor lock-in en fragmentatie van het ecosysteem
MCP is momenteel een initiatief onder leiding van Anthropic, wat vragen oproept over de standaardisatie op lange termijn. Naarmate AI-ecosystemen zich ontwikkelen, is het goed mogelijk dat andere grote spelers—zoals OpenAI of DeepSeek—hun eigen protocollen ontwikkelen voor AI-naar-systeem-interacties.
Als er meerdere concurrerende standaarden ontstaan, kan de sector fragmenteren en worden ontwikkelaars gedwongen te kiezen tussen verschillende, niet-compatibele benaderingen. Of MCP de dominante aanpak blijft of slechts één van meerdere opties wordt, moet nog blijken.
Zullen AI-aanbieders standaardiseren rond MCP?
MCP biedt een universeel kader om fragmentatie in AI-integraties te verminderen, waar nu elke koppeling een eigen oplossing vereist die de complexiteit vergroot.
Om MCP tot een breed geaccepteerde standaard te maken, moeten grote AI-aanbieders het overnemen. Bedrijven als OpenAI, Google DeepMind en Meta hebben zich nog niet gecommitteerd, waardoor de toekomst onzeker blijft. Zonder samenwerking in de sector blijft het risico op meerdere concurrerende protocollen groot.
Sommige bedrijven zijn al begonnen met het gebruik van MCP. Replit, Codeium en Sourcegraph hebben het geïntegreerd om de interactie van hun AI-agenten met gestructureerde data te vereenvoudigen. Voor bredere adoptie is echter meer nodig dan alleen vroege experimenten.
Naast AI-bedrijven kunnen wereldwijde standaardisatie-initiatieven invloed hebben op de toekomst van MCP. Organisaties als ISO/IEC JTC 1/SC 42 werken aan kaders voor AI-integratie. Nationale initiatieven, zoals het Chinese AI-standaardisatiecomité, laten zien dat er een race gaande is om de volgende generatie AI-protocollen vorm te geven.
MCP is nog in ontwikkeling. Als de sector zich hierop afstemt, kunnen AI-integraties interoperabeler en schaalbaarder worden. Maar als er concurrerende standaarden ontstaan, krijgen ontwikkelaars te maken met een gefragmenteerd ecosysteem in plaats van één oplossing.
Bouw AI-agenten die integreren met API’s
MCP vereenvoudigt AI-interacties, maar authenticatie en gestructureerde API-toegang blijven belangrijke uitdagingen. Botpress ondersteunt OAuth en JWT, zodat AI-agenten veilig kunnen authenticeren en communiceren met Slack, Google Calendar, Notion en meer.
Met de Autonomous Node kunnen AI-agenten op basis van LLM’s beslissingen nemen en taken dynamisch uitvoeren. Botpress biedt een gestructureerde manier om AI-agenten te bouwen die met meerdere systemen verbinden.
Begin vandaag nog met bouwen—Het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Kan MCP worden geconfigureerd om te voldoen aan SOC 2-, HIPAA- of GDPR-normen?
Ja, MCP kan worden geconfigureerd om te voldoen aan SOC 2-, HIPAA- of GDPR-standaarden, maar naleving hangt af van hoe de MCP-server wordt geïmplementeerd en gehost. Je moet zorgen voor veilige gegevensverwerking via encryptie (in rust en tijdens transport), strikte toegangscontrole, dataminimalisatie en auditlogs.
2. Hoe bepalen AI-agents wanneer ze MCP moeten inschakelen in plaats van te vertrouwen op intern geheugen?
AI-agenten gebruiken MCP wanneer een vraag actuele of externe informatie vereist die niet in het interne geheugen van de agent is opgeslagen. Deze beslissing is gebaseerd op prompt engineering of logische regels, zoals retrieval-flags of specifieke intenties die aangeven dat gestructureerde data moet worden opgehaald.
3. Is MCP compatibel met bestaande RAG-architecturen (retrieval-augmented generation)?
Ja, MCP is compatibel met RAG-architecturen omdat het een gestructureerde manier biedt voor agenten om externe informatie op te halen. In plaats van handmatig API-calls te programmeren, kunnen AI-agenten via MCP contextuele zoekopdrachten uitvoeren over verschillende databronnen.
4. Voor welke soorten bedrijfsworkflows is integratie met MCP het meest waardevol?
Bedrijfsprocessen met meerdere losse systemen—zoals klantenservice, sales enablement, IT-operaties en intern kennisbeheer—profiteren het meest van MCP-integratie. MCP stroomlijnt de toegang tot data over verschillende silo’s, zodat AI-agenten de benodigde context kunnen ophalen of acties uitvoeren zonder voor elk hulpmiddel een aparte integratie te bouwen.
5. Hoe kunnen startups MCP adopteren zonder hun volledige data-architectuur te moeten herzien?
Startups kunnen MCP stapsgewijs invoeren door het te implementeren voor belangrijke tools zoals Slack, HubSpot of Notion met kant-en-klare connectors of eenvoudige maatwerkhandlers. Omdat MCP de integratielaag abstraheert, kunnen teams het toevoegen zonder hun backend-systemen te hoeven herstructureren.
.webp)
