.webp)
Je bent vandaag voor de tiende keer je AI-agent pijplijn aan het herbekabelen - weer een broze API-integratie, weer een rondje handmatige context-passing om te voorkomen dat dingen stuk gaan. Het hardcoden van authenticatiestromen, het normaliseren van API-responses, het aan elkaar naaien van endpoints-dit is geen AI-ontwikkeling; dit is een integratiehel.
Het bouwen van AI-agents die naadloos gegevens ophalen uit meerdere bronnen zou moeiteloos moeten zijn, maar de realiteit van vandaag is gefragmenteerd, repetitief en moeilijk schaalbaar. Elke tool spreekt zijn eigen taal, waardoor je gedwongen wordt om workarounds te kraken in plaats van echte automatisering te creëren.
Anthropic probeert dat te veranderen met Model Context Protocol (MCP) - een gestandaardiseerde manier voor AI-agenten om externe gegevens op te halen en te gebruiken zonder de eindeloze integratie-nachtmerrie. Maar lost het het probleem op? Laten we het uit elkaar halen.
Wat is een protocol?
Een protocol is een verzameling regels en conventies die definiëren hoe systemen communiceren en gegevens uitwisselen. In tegenstelling tot een API, een implementatie-specifieke interface, stelt een protocol een universele standaard voor interacties vast. Enkele bekende voorbeelden zijn:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) - Definieert hoe webbrowsers en servers communiceren.
- OAuth (Open Authorization Protocol) - Een standaard voor veilige authenticatie op verschillende platformen.
Protocollen zorgen voor interoperabiliteit - in plaats van dat elk systeem opnieuw uitvindt hoe gegevens moeten worden uitgewisseld, standaardiseert een protocol het proces, waardoor de complexiteit afneemt en integraties beter schaalbaar worden.
Hoewel protocollen niet verplicht zijn of worden afgedwongen, kan de toepassing van protocollen in de loop der tijd de basis vormen van hoe systemen op wereldwijde schaal met elkaar samenwerken - we zagen dit toen HTTP zich ontwikkelde tot het veiligere en algemeen geaccepteerde HTTPS, waardoor de manier waarop gegevens over het internet worden verzonden fundamenteel veranderde.
Wat is Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) is een open standaard ontwikkeld door Anthropic om te stroomlijnen hoe AI-modellen toegang krijgen tot en samenwerken met externe gegevensbronnen.
In plaats van AI-systemen te laten vertrouwen op aangepaste API-integraties, handmatig gestructureerde verzoeken en authenticatie per service, biedt MCP een uniform kader voor AI-agenten om gestructureerde gegevens op te halen, te verwerken en erop te reageren op een gestandaardiseerde manier.
Eenvoudiger gezegd: MCP definieert hoe AI-modellen externe gegevens moeten opvragen en gebruiken - of ze nu afkomstig zijn uit databases, API's, cloud-opslag of bedrijfsapplicaties - zonder dat ontwikkelaars API-specifieke logica voor elke bron hard hoeven te coderen.
Waarom is MCP opgericht?
AI-modellen, vooral LLMs (grote taalmodellen) en autonome agenten, hebben toegang nodig tot externe tools en databases om nauwkeurige, contextuele reacties te genereren. De huidige AI-to-API interacties zijn echter inefficiënt en veroorzaken aanzienlijke overhead voor ontwikkelaars.
Vandaag de dag vereist de integratie van een AI-agent met externe systemen:
- Aangepaste API-integraties voor elke tool (CRM, cloudopslag, ticketsystemen, enz.).
- Authenticatie instellen per API (OAuth, API-sleutels, sessietokens).
- Handmatige gegevensopmaak om API-reacties bruikbaar te maken voor AI-modellen.
- Beheer van snelheidslimieten en afhandeling van fouten bij verschillende diensten.
Deze aanpak is niet schaalbaar. Elke nieuwe integratie vereist aangepaste logica, debugging en onderhoud, waardoor AI-gestuurde automatisering traag, duur en kwetsbaar wordt.
Door een gemeenschappelijk protocol te definiëren, maakt MCP AI-modellen meer gegevensbewust zonder ontwikkelaars te dwingen om aangepaste API-bruggen te bouwen voor elk systeem waarmee ze interageren.
Hoe werkt MCP?
Vandaag de dag vertrouwen AI-agents op aangepaste API-aanroepen, verificatie per service en handmatige analyse van reacties, waardoor een fragiel web van integraties ontstaat dat moeilijk op te schalen is.
In plaats van AI-agenten te dwingen tot geïsoleerde interactie met API's, stelt MCP een uniform protocol op dat de complexiteit van authenticatie, verzoekuitvoering en gegevensopmaak abstraheert, zodat AI-systemen zich kunnen richten op redeneren in plaats van op integratie-logica op laag niveau.
MCP's Client-Server-architectuur
MCP is gebouwd op een client-server model dat structureert hoe AI-modellen externe gegevensbronnen ophalen en ermee interageren.
- MCP-clients zijn AI-agenten, applicaties of elk systeem dat gestructureerde gegevens opvraagt.
- MCP-servers fungeren als tussenpersonen die gegevens ophalen uit verschillende API's, databases of bedrijfssystemen en deze in een consistent formaat terugsturen.
In plaats van dat AI-modellen directe API-verzoeken doen, zorgen MCP-servers voor de complexiteit van authenticatie, gegevens ophalen en responsnormalisatie. Dit betekent dat AI-agenten niet langer meerdere API-referenties, verschillende aanvraagformaten of inconsistente responsstructuren hoeven te beheren.
Als een AI-model bijvoorbeeld informatie moet ophalen uit meerdere services, zoals Google Drive, Slack en een database, wordt niet elke API afzonderlijk bevraagd. Het stuurt een enkel gestructureerd verzoek naar een MCP-server, die het verzoek verwerkt, gegevens verzamelt uit de benodigde bronnen en een overzichtelijk antwoord terugstuurt.
MCP verzoek-antwoordcyclus
Een typische MCP-interactie volgt een gestructureerde request-response cyclus die overbodige API-aanroepen elimineert en het ophalen van gegevens standaardiseert.
1. De AI-agent stuurt een gestructureerd verzoek naar de MCP-server. In plaats van individuele API-verzoeken op te stellen, definieert de agent welke gegevens hij nodig heeft in een uniform formaat.{
"request_id": "xyz-987",
"zoekopdrachten": [
{"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 de authenticatie te valideren, machtigingen te controleren en te bepalen welke externe systemen moeten worden bevraagd.
3. Query's worden parallel uitgevoerd, wat betekent dat gegevens van meerdere services tegelijkertijd worden opgehaald in plaats van achter elkaar, waardoor de algehele latentie afneemt.
4. Reacties uit verschillende bronnen worden gestandaardiseerd in een gestructureerd formaat dat AI-modellen gemakkelijk kunnen verwerken.{
"github": {
"recent_commits": [
{"author": "Alice", "message": "Refactored AI pipeline", "timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"}
]
},
"slack": {
"ongelezen_berichten": [
{"user": "Bob", "text": "Hey, can you review the PR?", "timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"}
]
}
}
In tegenstelling tot ruwe API-reacties die handmatig moeten worden geparseerd, zorgt MCP ervoor dat alle opgehaalde gegevens een voorspelbaar, gestructureerd formaat volgen, waardoor AI-modellen ze gemakkelijker kunnen begrijpen en gebruiken.
Query-uitvoering en responsaggregatie
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 benodigde rechten heeft voordat er gegevens worden opgehaald.
- Query routing bepaalt welke externe services benaderd moeten worden.
- Met parallelle uitvoering worden gegevens uit meerdere bronnen tegelijk opgehaald, waardoor vertragingen door opeenvolgende API-verzoeken worden beperkt.
- Response aggregation consolideert gestructureerde gegevens in een enkele respons, waardoor AI-modellen niet langer handmatig meerdere ruwe API-uitvoer hoeven te verwerken.
Door overbodige verzoeken te verminderen, antwoorden te normaliseren en authenticatie centraal af te handelen, elimineert MCP onnodige API-overhead en maakt het AI-gedreven automatisering schaalbaarder.
Beperkingen van MCP
Model Context Protocol (MCP) is een belangrijke stap om AI-modellen beter in staat te stellen om op een gestructureerde en schaalbare manier te communiceren met externe systemen. Maar zoals elke opkomende technologie heeft het beperkingen die moeten worden aangepakt voordat het op grote schaal kan worden toegepast.
Authenticatie-uitdagingen
Een van de grootste beloften van MCP is om AI-agenten minder afhankelijk te maken van API-specifieke integraties. Authenticatie (AuthN) blijft echter een grote uitdaging.
Vandaag de dag is API-verificatie een gefragmenteerd proces - sommige services gebruiken OAuth, andere vertrouwen op API-sleutels en weer andere vereisen sessie-gebaseerde verificatie. Deze inconsistentie maakt het onboarden van nieuwe API's tijdrovend en MCP heeft momenteel geen ingebouwd authenticatieraamwerk om met deze complexiteit om te gaan.
MCP vereist nog steeds een extern mechanisme om API-verzoeken te authenticeren, wat betekent dat AI-agenten die MCP gebruiken moeten vertrouwen op aanvullende oplossingen, zoals Composio, om API-referenties te beheren. Authenticatie staat op de planning voor MCP, maar totdat het volledig is geïmplementeerd, zullen ontwikkelaars nog steeds workarounds nodig hebben om authenticatie in meerdere systemen af te handelen.
Onduidelijk Identiteitsbeheer
Een ander onopgelost probleem is identiteitsbeheer - wie ziet een extern systeem wanneer een AI-agent een verzoek doet via MCP?
Als een AI-assistent bijvoorbeeld vragen stelt aan Slack via MCP, moet Slack het verzoek dan herkennen als afkomstig van:
- De eindgebruiker (wat betekent dat de AI namens een mens handelt).
- De AI-agent zelf? (Dan zou Slack AI-gebaseerde interacties apart moeten afhandelen).
- Een gedeelde systeemaccount? (Dat kan problemen geven met beveiliging en toegangscontrole).
Dit probleem is nog gecompliceerder in bedrijfsomgevingen, waar het toegangscontrolebeleid bepaalt wie welke gegevens kan ophalen. Zonder duidelijke identiteitsmapping kunnen MCP-integraties te maken krijgen met beperkte toegang, beveiligingsrisico's of inconsistenties tussen verschillende platformen.
OAuth-ondersteuning is gepland voor MCP, wat kan helpen bij het verduidelijken van identiteitsafhandeling, maar totdat dit volledig is geïmplementeerd, kunnen AI-modellen worstelen met op toestemming gebaseerde toegang tot services van derden.
Verkoper-lock-in en gefragmenteerd ecosysteem
MCP is momenteel een initiatief onder leiding van Anthropic, wat vragen oproept over de standaardisatie op de lange termijn. Naarmate AI-ecosystemen zich ontwikkelen, is er een grote kans dat andere grote spelers, zoals OpenAI of DeepSeek, hun eigen protocollen zullen ontwikkelen voor AI-naar-systeem interacties.
Als er meerdere concurrerende standaarden ontstaan, kan de industrie versplinteren, waardoor ontwikkelaars gedwongen worden om te kiezen tussen verschillende, incompatibele benaderingen. Of MCP de dominante aanpak blijft of gewoon een van de vele concurrerende opties wordt, valt nog te bezien.
Zullen AI-aanbieders standaardiseren rond MCP?
MCP biedt een universeel kader om fragmentatie in AI-integraties te verminderen, waar elke verbinding momenteel aangepaste oplossingen vereist die de complexiteit verhogen.
Om MCP tot een algemeen aanvaarde standaard te laten uitgroeien, moeten grote AI-aanbieders het toepassen. Bedrijven als OpenAI, Google DeepMind en Meta hebben zich er nog niet aan verbonden, waardoor de levensvatbaarheid op lange termijn onzeker blijft. Zonder industriebrede samenwerking blijft het risico op meerdere concurrerende protocollen groot.
Sommige bedrijven maken al gebruik van MCP. Replit, Codeium en Sourcegraph hebben het geïntegreerd om de interactie tussen hun AI-agenten en gestructureerde gegevens te stroomlijnen. Er is echter een bredere acceptatie nodig om MCP verder te brengen dan alleen experimenteren.
Naast AI-bedrijven zouden wereldwijde standaardisatie-inspanningen de toekomst van MCP kunnen beïnvloeden. Organisaties zoals ISO/IEC JTC 1/SC 42 werken aan het definiëren van AI-integratiekaders. Nationale initiatieven, zoals de Chinese AI-normcommissie, benadrukken de wedloop om de volgende generatie AI-protocollen vorm te geven.
MCP is nog steeds in ontwikkeling. Als de industrie er één lijn in trekt, kunnen AI-integraties beter interoperabel en schaalbaar worden. Als er echter concurrerende standaarden ontstaan, kunnen ontwikkelaars te maken krijgen met een gefragmenteerd ecosysteem in plaats van een uniforme oplossing.
AI-agenten bouwen die integreren met API's
MCP vereenvoudigt AI-interacties, maar authenticatie en gestructureerde API-toegang blijven belangrijke uitdagingen. Botpress biedt ondersteuning voor OAuth en JWT, waardoor AI-agenten zich veilig kunnen verifiëren en kunnen communiceren met Slack, Google Calendar, Notion en meer.
Met de Autonomous Node kunnen AI-agenten LLM beslissingen nemen en taken dynamisch uitvoeren. Botpress biedt een gestructureerde manier om AI-agenten te bouwen die verbinding maken met meerdere systemen.
Begin vandaag nog met bouwen - hetis gratis.
.svg)
