Je hebt API's aan elkaar geplakt, Slack-bots gemanipuleerd en ChatGPT gesmeekt om zich als een teamgenoot te gedragen.
Maar zonder echte context is AI slechts gissen. Het werkt niet meer als uw tools veranderen en hallucineert als uw gegevens niet duidelijk in kaart zijn gebracht of toegankelijk zijn.
Model Context Protocol (MCP) brengt daar verandering in. Het creëert een gedeelde taal tussen uw model en uw stack: gestructureerd, contextueel en gebouwd om te schalen. Met MCP kunt u stoppen met het leveren van AI die slim doet en beginnen met het bouwen van AI die slim is.
In deze blogpost gaan we dieper in op MCP en hoe je het kunt implementeren. Daarnaast bekijken we hoe ClickUp als alternatief voor MCP-protocollen kan dienen. Laten we beginnen! 🤖
Wat is een modelcontextprotocol?
Model Context Protocol is een raamwerk of richtlijn die wordt gebruikt om de sleutelelementen/context (prompts, gesprekgeschiedenis, toolstatussen, gebruiker-metadata, enz. ) te definiëren, structureren en te communiceren aan grote taalmodellen (LLM's).
Het beschrijft de externe factoren die van invloed zijn op het model, zoals:
- Wie zal het model gebruiken (belanghebbenden)
- waarom *het model wordt gemaakt (doelstellingen)
- Waar en hoe het zal worden toegepast (gebruiksscenario's, omgevingen)
- Welke beperkingen zijn er (technisch, ethisch, tijdsgebonden, enz.)?
- Welke aannames worden er gedaan over de context in de echte wereld?
Simpel gezegd zorgt het voor de fase waarin het model effectief kan werken en dat het technisch in orde is, relevant is en bruikbaar is in het scenario waarvoor het is gebouwd.
De sleutelonderdelen van MCP zijn:
- Validatiecriteria: Geeft een overzicht van hoe het model zal worden getest of geëvalueerd op nauwkeurigheid en bruikbaarheid
- Doel: Geeft duidelijk aan wat het model moet weergeven of oplossen
- Reikwijdte: Bepaalt de grenzen van het model, zoals wat er wel en niet is opgenomen
- Belangrijkste concepten en variabelen: Identificeert de belangrijkste componenten, entiteiten of variabelen die het model behandelt
- Relaties en aannames: legt uit hoe concepten op elkaar inwerken en welke aannames ten grondslag liggen aan het model
- Structuur: Beschrijft het format van het model (bijv. diagram, wiskundige vergelijkingen, simulaties)
MCP versus LangChain
LangChain is een ontwikkelaarsvriendelijk framework voor het bouwen van applicaties die gebruikmaken van LLM-agents. MCP daarentegen is een protocol dat standaardiseert hoe context aan modellen wordt geleverd in verschillende systemen.
LangChain helpt u bij het bouwen en MCP helpt systemen met elkaar te communiceren. Laten we het verschil tussen beide beter begrijpen.
| Functie | LangChain | MCP-modellen |
| Focus | Applicatieontwikkeling met LLM's | Standaardiseren van LLM-context en toolinteracties |
| Tools | Kettingen, agenten, geheugen, retrievers | Protocol voor LLMs om toegang te krijgen tot tools, gegevens en context |
| Schaalbaarheid | Modulair, schaalbaar via componenten | Ontwikkeld voor grootschalige implementaties met meerdere agents |
| Gebruiksscenario's | Chatbots, retrieval-augmented generation (RAG)-systemen, Taak-automatisering | AI-orkestratie van de onderneming, multimodale systemen |
| Interoperabiliteit | Limiet tot ecosysteemtools | Hoog, maakt het mogelijk om van model en tool te wisselen |
Wilt u zien hoe MCP-gebaseerde automatiseringen er in de praktijk uitzien?
Bekijk de gids van ClickUp over AI-workflowautomatisering, waarin wordt getoond hoe verschillende teams, van marketing tot engineering, dynamische, complexe werkstroom opzetten die de realtime interactiesterktes van het modelcontextprotocol weerspiegelen.
MCP versus RAG
RAG en MCP verbeteren beide LLM's met externe kennis, maar verschillen in timing en interactie.
Terwijl RAG informatie ophaalt voordat het model een antwoord genereert, stelt MCP het model in staat om tijdens het genereren via een gestandaardiseerde interface gegevens op te vragen of tools te triggeren. Laten we beide vergelijken.
| Functie | RAG | MCP |
| Focus | Relevante informatie vooraf ophalen voor het genereren van reacties | Realtime interactie tussen tools en gegevens tijdens het proces |
| Mechanisme | Haal eerst externe gegevens op en genereer vervolgens | Vraagt om context tijdens het genereren |
| Het meest geschikt voor | Statische of semi-gestructureerde kennisbanken, QA-systemen | Realtime tools, API's, tool-geïntegreerde databases |
| Limiet | Limiet door opvragingstijdstip en contextvenster | Latency door protocolhops |
| Integratie | Ja, RAG-resultaat kunnen worden ingebed in MCP-contextlagen | Ja, het kan RAG in MCP verpakken voor rijkere werkstroom |
Als u een hybride van RAG + MCP bouwt, begin dan met een schoon kennisbeheersysteem binnen ClickUp.
U kunt de Knowledge Base sjabloon van ClickUp toepassen om uw content consistent te organiseren. Dit helpt uw AI-agenten om nauwkeurige, actuele informatie te vinden zonder door rommel te hoeven spitten.
MCP versus AI-agenten
MCP is de interface, maar verschillende soorten AI-agenten fungeren als de actoren.
MCP-modellen standaardiseren de manier waarop agents toegang krijgen tot tools, gegevens en context, en fungeren als een universele connector. AI-agents gebruiken die toegang om beslissingen te nemen, taken uit te voeren en autonoom te handelen.
| Functie | MCP | AI-agenten |
| Rol | Standaardinterface voor toegang tot tools/gegevens | Autonome systemen die taken uitvoeren |
| Functie | Fungeert als brug tussen modellen en externe systemen | Gebruikt MCP-servers om toegang te krijgen tot context, tools en beslissingen te nemen |
| Gebruiksscenario | AI-systemen, databases, API's en rekenmachines in verbinding | Code schrijven, gegevens samenvatten, werkstroom beheren |
| Afhankelijkheid | Onafhankelijke protocollaag | Vertrouwt vaak op MCP voor dynamische toegang tot tools |
| Relatie | Maakt contextgestuurde functie mogelijk | Voert taken uit met behulp van de door MCP geleverde context en mogelijkheden |
❗️Hoe ziet een AI-agent die al uw werk begrijpt eruit? Bekijk het hier. 👇🏼
⚙️ Bonus: Hulp nodig om te bepalen wanneer u RAG, MCP of een combinatie van beide moet gebruiken? Deze uitgebreide vergelijking van RAG vs. MCP vs. AI-agenten geeft een duidelijk overzicht met diagrammen en voorbeelden.
Waarom context belangrijk is in AI-modellen
Voor moderne AI-systemen is context van fundamenteel belang. Context stelt generatieve AI-modellen in staat om de intentie van de gebruiker te interpreteren, input te verduidelijken en resultaat te leveren dat nauwkeurig, relevant en bruikbaar is. Zonder context hallucineren modellen, begrijpen ze prompts verkeerd en genereren ze onbetrouwbare outputs.
In de praktijk is context afkomstig uit diverse bronnen: CRM-records, Git-geschiedenis, chatlogs, API-uitvoer en meer.
Vóór MCP betekende het integreren van deze gegevens in AI-werkstroom dat er voor elk systeem aangepaste connectoren moesten worden geschreven [een gefragmenteerde, foutgevoelige en niet-schaalbare aanpak].
MCP lost dit op door een gestructureerde, machinaal leesbare manier mogelijk te maken waarop AI-modellen toegang krijgen tot contextuele informatie, of dat nu de invoergeschiedenis van gebruikers, codefragmenten, bedrijfsgegevens of toolfunctionaliteit is.
Deze gestandaardiseerde toegang is van cruciaal belang voor agentisch redeneren, waardoor AI-agenten intelligent kunnen handelen met relevante realtime gegevens.
Bovendien verbetert de prestatie van AI over de hele linie wanneer context effectief wordt gedeeld:
- Meer relevante reacties in taal, code en multimodale taken
- Minder hallucinaties en fouten dankzij realtime gegevensgronding
- Beter geheugen en betere werkstroom bij lange gesprekken of complexe taken
- Vereenvoudigde integratie met tools, waarbij agenten gegevens en acties kunnen hergebruiken via standaardinterfaces
Hier is een voorbeeld van hoe de ClickUp AI deze contextkloof oplost, zonder dat u zich bezig hoeft te houden met uitgebreide MCP-werkstroom of code. Wij regelen het voor u!
💡 Pro-tip: Om nog verder te gaan, leer hoe je kennisgebaseerde agents in AI kunt gebruiken om dynamische gegevens op te halen en te gebruiken.
Hoe werkt een modelcontextprotocol?
MCP volgt een client-serverarchitectuur, waarbij AI-toepassingen (clients) tools, gegevens of acties opvragen bij externe systemen (servers). Hier volgt een gedetailleerde uitleg van hoe MCP in de praktijk werkt. ⚒️
🧩 Verbinding tot stand brengen
Wanneer een AI-toepassing (zoals Claude of Cursor) wordt gestart, initialiseert deze MCP-clients die verbinding maken met een of meer MCP-servers. Deze door de server verzonden gebeurtenissen kunnen van alles vertegenwoordigen, van een weer-API tot interne tools zoals CRM-systemen.
🧠 Leuk weetje: Sommige MCP-servers laten agenten token-saldi lezen, NFT's controleren of zelfs slimme contracten trigger in meer dan 30 blockchain-netwerken.
👀 Ontdek tools en mogelijkheden
Zodra de verbinding tot stand is gebracht, voert de client capaciteitsdetectie uit en vraagt elke server: Welke tools, bronnen of prompts biedt u als provider aan?
De server reageert met een lijst van zijn mogelijkheden, die wordt geregistreerd en beschikbaar wordt gesteld voor het AI-model om te gebruiken wanneer dat nodig is.
📮 ClickUp Insight: 13% van de respondenten van onze enquête wil AI gebruiken om moeilijke beslissingen te nemen en complexe problemen op te lossen. Slechts 28% zegt echter dat ze AI regelmatig gebruiken op het werk.
Een mogelijke reden: veiligheidskwesties! Gebruikers willen mogelijk geen gevoelige besluitvormingsgegevens delen met een externe AI. ClickUp lost dit op door AI-gestuurde probleemoplossing rechtstreeks naar uw beveiligde werkruimte te brengen. Van SOC 2 tot ISO-normen, ClickUp voldoet aan de hoogste normen voor gegevensbeveiliging en helpt u generatieve AI-technologie veilig te gebruiken in uw hele werkruimte.
🧠 De behoefte aan externe context identificeren
Wanneer een gebruiker een invoer geeft (bijvoorbeeld Wat is het weer in Chicago?), analyseert het AI-model het verzoek en realiseert het zich dat het externe, realtime gegevens nodig heeft die niet beschikbaar zijn in de trainingsset.
Het model selectieert een geschikte tool uit de beschikbare MCP-mogelijkheden, zoals een weerdienst, en de client stelt een verzoek voor die server op.
🔍 Wist u dat? MCP is geïnspireerd op het Language Server Protocol (LSP) en breidt het concept uit naar autonome AI-werkstroom. Deze aanpak stelt AI-agenten in staat om tools dynamisch te ontdekken en aan elkaar te koppelen, wat de flexibiliteit en schaalbaarheid in AI-systeemontwikkelingsomgevingen bevordert.
✅ Reacties uitvoeren en afhandelen
De client stuurt een verzoek naar de MCP-server, met vermelding van:
- De tool om aan te roepen
- Parameters (bijv. locatie, datum)
De MCP-server verwerkt het verzoek, voert de vereiste actie uit (zoals het ophalen van het weer) en retourneert het resultaat in een machinaal leesbaar format. De AI-client integreert deze geretourneerde informatie.
Het model genereert vervolgens een reactie op basis van zowel de nieuwe gegevens als de oorspronkelijke prompt.
Haal informatie op uit uw werkruimte met behulp van ClickUp Brain
💟 Bonus: Maak kennis met Brain MAX, de zelfstandige AI-desktopbegeleider van ClickUp die u het gedoe bespaart om uw eigen aangepaste MCP-werkstroom helemaal zelf te bouwen. In plaats van tientallen tools en integraties aan elkaar te knutselen, wordt Brain MAX kant-en-klaar geleverd en verenigt het al uw werk, apps en AI-modellen in één krachtig platform.
Met diepgaande integratie in de werkruimte, spraak-naar-tekst voor handsfree productiviteit en zeer relevante, rolspecifieke reacties biedt Brain MAX u de controle, automatisering en intelligentie die u van een op maat gemaakte oplossing mag verwachten, zonder enige installatie of onderhoud. Het is alles wat u nodig hebt om uw werk te beheren, automatiseren en versnellen, rechtstreeks vanaf uw desktop!
Veelvoorkomende uitdagingen bij contextbeheer in AI
Het beheren van context in AI-systemen is cruciaal, maar verre van eenvoudig.
De meeste AI-modellen, ongeacht de architectuur of tooling, worden geconfronteerd met een reeks veelvoorkomende obstakels die een limiet vormen aan hun vermogen om nauwkeurig en consistent te redeneren. Deze obstakels zijn onder meer:
- Tokenlimieten en korte contextvensters beperken de hoeveelheid relevante informatie die een AI tegelijkertijd kan verwerken, wat vaak leidt tot onvolledige of oppervlakkige antwoorden
- Gefragmenteerde databronnen maken het moeilijk om de juiste context te verzamelen, vooral wanneer informatie verspreid is over databases, apps en formaten
- Het ontbreken van langetermijngeheugen tussen sessies dwingt gebruikers om informatie te herhalen, waardoor de continuïteit in taken met meerdere stappen wordt onderbroken
- *onduidelijkheid in gebruiker-invoer, vooral in gesprekken met meerdere beurten, kan de AI in verwarring brengen zonder een duidelijke historische context
- Latency en kosten worden een punt van zorg bij het ophalen van realtime trainingsgegevens of context uit externe systemen
- Het ontbreken van een standaardmanier om context tussen tools en teams te delen of te onderhouden leidt vaak tot dubbel werk, inconsistentie en limiet aan samenwerking
Deze problemen laten zien dat er behoefte is aan gestandaardiseerd, efficiënt contextbeheer, iets waar MCP-protocollen op gericht zijn.
🔍 Wist u dat? In plaats van rechtstreeks commando's te versturen, abonneren modules zich op relevante datastromen. Dit betekent dat een robotpoot misschien alleen passief luistert naar updates over de balans en alleen in actie komt wanneer dat nodig is.
Model Context Protocol in de praktijk
MCP maakt het eenvoudig om diverse informatiebronnen te integreren, zodat de AI nauwkeurige en contextueel passende antwoorden biedt.
Hieronder vindt u enkele praktische voorbeelden die laten zien hoe MCP in verschillende scenario's kan worden toegepast. 👇
1. AI-aangedreven copiloten
Een van de meest gebruikte toepassingen van AI-copiloten is GitHub Copilot, een AI-assistent die ontwikkelaars helpt bij het schrijven en debuggen van code.
Wanneer een ontwikkelaar een functie schrijft, heeft Copilot toegang nodig tot:
- Codegeschiedenis: De AI haalt de context van de huidige code op om relevante codeaanvullingen voor te stellen
- Externe bibliotheken: Copilot query de nieuwste versies van bibliotheken of frameworks, zodat de code compatibel is met de nieuwste versies
- Realtime gegevens: Als de ontwikkelaar vraagt om een update over een coderingsconventie of foutbehandeling, haalt Copilot de nieuwste documentatie op
🧠 Leuk weetje: MCP Guardian fungeert als een soort uitsmijter voor het gebruik van AI-tools. Het controleert identiteiten, blokkeert verdachte verzoeken en registreert alles. Want open toegang tot tools = chaos op het gebied van veiligheid.
2. Virtuele assistenten
Virtuele assistenten zoals Google Assistant of Amazon Alexa zijn afhankelijk van context om zinvolle antwoorden te geven. Bijvoorbeeld:
- eerdere gesprekken: *Google Assistant onthoudt eerdere queries, zoals uw reisvoorkeuren, en past zijn antwoorden daarop aan wanneer u vraagt naar vluchtopties of hotelboekingen
- Externe tools: Het query't API's van derden (bijv. vluchtaggregators zoals Skyscanner) om realtime informatie over beschikbare vluchten
3. Kennisbeheersystemen
AI-gestuurde tools voor gegevensbeheer, zoals IBM Watson, helpen organisaties bij het ophalen van cruciale informatie uit enorme databases of documentopslagplaatsen:
- Zoekcontext: IBM Watson gebruikt MCP-modellen om eerdere zoekquery's te analyseren en resultaten aan te passen op basis van gebruiker-voorkeuren en eerdere zoekquery's
- Externe opslagplaatsen: Watson kan externe opslagplaatsen (bijv. kennisbanken, onderzoeksrapporten of bedrijfsdocumentatie) queryen om de meest nauwkeurige en relevante informatie te vinden
- Gepersonaliseerde aanbevelingen: Op basis van gebruikersinteracties kan Watson relevante documenten, veelgestelde vragen of trainingsmateriaal voorstellen dat is afgestemd op de rol van de gebruiker of lopende projecten
Organiseer, filter en zoek in de kennis van uw bedrijf met ClickUp Enterprise Search
🪄 Voordeel van ClickUp: Bouw een geverifieerde, gestructureerde kennisbank in ClickUp Docs en maak deze beschikbaar via ClickUp Knowledge Management als contextbron voor uw MCP Gateway. Verbeter Docs met rijke content en media om nauwkeurige, gepersonaliseerde AI-aanbevelingen te krijgen uit een gecentraliseerde bron.
4. Gezondheidszorg
In de gezondheidsruimte bieden platforms zoals Babylon Health virtuele consulten met patiënten. Deze AI-systemen zijn sterk afhankelijk van context:
- Patiëntgeschiedenis: De AI moet toegang hebben tot patiëntendossiers, symptomen en eerdere consulten om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen
- Externe medische gegevens: Het kan realtime medische gegevens ophalen (bijv. het laatste onderzoek naar symptomen of behandelingen) om nauwkeuriger gezondheidsadvies te geven
- Dynamische reacties: Als de symptomen van de patiënt veranderen, gebruikt de AI MCP om zijn kennisbank bij te werken en de behandelingssuggesties dienovereenkomstig aan te passen
🔍 Wist u dat? De meeste MCP's zijn niet ontworpen met het oog op veiligheid, waardoor ze kwetsbaar zijn in scenario's waarin simulaties of robotsystemen in een netwerk zijn opgenomen.
Hoe implementeer je een Model Context Protocol?
Door een modelcontextprotocol te implementeren, kan uw AI-toepassing op een modulaire, gestandaardiseerde manier communiceren met externe tools, services en databronnen.
Hier volgt een stapsgewijze handleiding om het in te stellen. 📋
Stap #1: Bepaal tools, middelen en handlers
Begin met te beslissen welke tools en bronnen uw MCP-server zal aanbieden:
- Tools zijn acties die de server kan uitvoeren (bijv. een weer-API aanroepen, een SQL-query uitvoeren)
- Bronnen zijn statische of dynamische gegevens (bijv. documenten, configuratiebestanden, databases)
- Definieer voor elke tool: Invoerschema (bijv. verplichte velden zoals stad, query, enz.) Uitvoerformat (bijv. gestructureerde JSON-RPC) De juiste methode voor het verzamelen van gegevens om invoer te verzamelen
- Invoerschema (bijv. verplichte velden zoals stad, query, enz.)
- Uitvoerformat (bijv. gestructureerde JSON-RPC)
- De juiste methode voor het verzamelen van gegevens om input te verzamelen
- Invoerschema (bijv. verplichte velden zoals stad, query, enz.)
- Uitvoerformat (bijv. gestructureerde JSON-RPC)
- De juiste methode voor het verzamelen van gegevens om input te verzamelen
Implementeer vervolgens handlers. Dit zijn functies die inkomende toolverzoeken van de client verwerken:
- Valideer invoer om ervoor te zorgen dat deze het verwachte format volgt
- Voer de kernlogica uit (bijv. gegevens ophalen uit een API, gegevens verwerken)
- Format en retourneer de output zodat de client deze kan gebruiken
📌 Voorbeeld: Een tool voor het samenvatten van documenten kan het type invoerbestand (bijv. PDF of DOCX) valideren, de tekst extraheren met behulp van een bestandsparser, de content door een samenvattingsmodel of -service halen en een beknopte samenvatting met de sleutelonderwerpen retourneren.
💡 Pro-tip: Stel gebeurtenis-listeners in die de specifieke tools trigger wanneer bepaalde acties plaatsvinden, zoals een gebruiker die invoer verstuurt of een database-update. Het is niet nodig om tools op de achtergrond te laten draaien wanneer er niets gebeurt.
Stap 2: Bouw of configureer de MCP-server
Gebruik een framework zoals FastAPI, Flask of Express om uw tools en bronnen beschikbaar te maken als HTTP-eindpunten of WebSocket-services.
Het is belangrijk om:
- Volg een consistente eindpuntstructuur voor alle tools (bijv. /invoke/summarize-document)
- Retourneer JSON-responsen met een voorspelbare structuur, zodat clients ze gemakkelijk kunnen gebruiken
- Groepeer mogelijkheden onder een /capabilities-eindpunt, zodat clients beschikbare tools kunnen ontdekken
💡 Pro-tip: Behandel context als code. Telkens wanneer u de structuur ervan wijzigt, maak er dan een versie van. Gebruik tijdstempels of commit-hashes, zodat u zonder problemen kunt terugdraaien.
Stap 3: Instelling de MCP-client in
De MCP-client maakt deel uit van uw AI-systeem (bijv. Claude, Cursor of een aangepaste agent) dat communiceert met uw server.
Bij het opstarten maakt de client verbinding met de MCP-server en haalt hij de beschikbare mogelijkheden (tools/bronnen) op via het /capabilities-eindpunt. Vervolgens registreert hij deze tools voor intern gebruik, zodat het model kan beslissen welke tool tijdens een sessie moet worden aangeroepen.
💡 Pro-tip: Voeg onzichtbare metadata toe aan de context, zoals betrouwbaarheidsscores van tools of tijdstempels. Tools kunnen dit gebruiken om slimmere beslissingen te nemen, bijvoorbeeld door verouderde gegevens over te slaan of outputs van zeer betrouwbare bronnen te versterken.
Stap 4: Test met een MCP-compatibele client
Test uw externe MCP-server met een echte AI-client voordat u live gaat:
- Gebruik een tool zoals Claude Desktop, die MCP direct ondersteunt
- Probeer typische gebruikssituaties (bijvoorbeeld Claude vragen naar het weer van vandaag) om te controleren of: de invoer correct wordt gevalideerd, de juiste tool wordt aangeroepen en de antwoorden in het juiste format worden teruggestuurd
- Invoer wordt correct gevalideerd
- De juiste tool wordt aangeroepen
- Antwoorden worden in het juiste format teruggestuurd
- Invoer wordt correct gevalideerd
- De juiste tool wordt aangeroepen
- Antwoorden worden in het juiste format teruggestuurd
Dit helpt om een naadloze integratie met zakelijke tools te garanderen en runtime-fouten in de productie te voorkomen.
Stap 5: Voeg veiligheid, toestemming en observeerbaarheid toe
Om gevoelige tools of gegevens te beschermen:
- Pas toestemming vragen toe voordat u toegang krijgt tot kritieke tools of persoonlijke bronnen
- Voeg logboekregistratie, monitoring en snelheidsbeperking toe om het gebruik bij te houden en afwijkingen op te sporen
- Gebruik scopes of gebruikerrollen om limiet te stellen aan wat tools door wie kunnen worden gebruikt
- Bouw een geheugen- of statuslaag om eerdere resultaten op te slaan en continuïteit te behouden
- Test onder belasting en controleer prestatiestatistieken (latentie, succes, enz.)
Op deze manier kunt u krachtige, flexibele AI-systemen bouwen die contexttoegang op een nette manier schalen, zonder dat u voor elke tool of use case aangepaste integraties hoeft te schrijven.
Limieten van MCP-modellen
Hoewel modelcontextprotocollen sleuteluitdagingen op het gebied van het delen van context oplossen, hebben ze ook hun eigen voor- en nadelen:
- Afhankelijkheid van tools: MCP vereist compatibele servers en tools. Verouderde systemen en niet-standaard API's zijn moeilijk te integreren
- Complexiteit van de installatie: De eerste installatie, het definiëren van tools en het schrijven van handlers vereisen technische inspanningen, wat een leercurve voor nieuwe teams met zich meebrengt
- Latency-overhead: Elke externe oproep veroorzaakt vertragingen in de respons, vooral wanneer meerdere tools aan elkaar worden gekoppeld
- *veiligheidsproblemen: Door tools en databronnen bloot te stellen, vergroot u het risico op aanvallen. Fijnmazige toegangscontroles en auditlogging zijn nog onvoldoende ontwikkeld
- limiet coördinatie tussen meerdere servers: *Het samenvoegen van context tussen servers verloopt niet naadloos, wat leidt tot gefragmenteerde of inconsistente resultaten
Hoe ClickUp AI dient als alternatief voor modelcontextprotocollen
Modelcontextprotocollen bieden een gestructureerde manier voor AI-systemen om externe context op te halen via gestandaardiseerde oproepen. Het bouwen en onderhouden van deze systemen kan echter complex zijn, vooral in samenwerkingsomgevingen met teams.
ClickUp hanteert een andere aanpak. Het integreert context rechtstreeks in uw werkruimte, waar het werk daadwerkelijk plaatsvindt. Dit maakt ClickUp tot een verbeteringslaag en een diep geïntegreerd agentisch systeem dat is geoptimaliseerd voor teams.
Laten we dit beter begrijpen. 📝
Geheugen in de werkruimte inbouwen
De kern van de AI-mogelijkheden van ClickUp wordt gevormd door ClickUp Brain, een contextbewuste engine die fungeert als een ingebouwd geheugensysteem.
In tegenstelling tot traditionele MCP's die afhankelijk zijn van oppervlakkige promptgeschiedenis of externe databases, begrijpt Brain de structuur van uw werkruimte en onthoudt het cruciale informatie over taken, opmerkingen, tijdlijnen en documenten. Het kan:
- Identificeer knelpunten op basis van historische vertragingen en blokkades
- Beantwoord rol-specifieke queries zoals 'Van wie is dit?' of 'Is dit door QA gecontroleerd?'
- Zet vergaderingaantekeningen om in gestructureerde taken, voltooid met opdrachten en deadlines
📌 Voorbeeld: Vraag Brain om 'De voortgang van de marketingcampagnes voor het tweede kwartaal samen te vatten' en het verwijst naar gerelateerde taken, statussen en opmerkingen in verschillende projecten.
Antwoorden, taaktoewijzingen en acties automatiseren
Hoewel MCP-implementaties voortdurende modelafstemming vereisen, brengt ClickUp, als software voor automatisering van taken, besluitvorming en uitvoering in hetzelfde systeem samen.
Met ClickUp Automatiseringen kunt u acties triggeren op basis van gebeurtenissen, voorwaarden en logica zonder ook maar één regel code te schrijven. U kunt ook ClickUp Brain gebruiken om aangepaste automatiseringen voor gegevensinvoer te bouwen met natuurlijke taal, waardoor het gemakkelijker wordt om gepersonaliseerde werkstroom te creëren.
Gebruik ClickUp Brain om aangepaste triggers te maken met ClickUp automatisering
📌 Voorbeeld: Verplaats taken naar In uitvoering wanneer de status verandert, wijs de teamleider toe wanneer Hoge prioriteit is gemarkeerd en waarschuw de projecteigenaar als een deadline wordt gemist.
Op basis hiervan introduceren ClickUp Autopilot Agents een nieuw niveau van intelligente autonomie. Deze AI-aangedreven agents werken op basis van:
- Trigger (bijv. Taak-updates, chat-vermeldingen)
- Voorwaarden (bijv. bericht bevat urgent)
- Acties (bijv. een thread samenvatten, een taak toewijzen, een notificatie verzenden)
- Tools (bijv. berichten plaatsen in kanalen, velden bijwerken)
- Kennis (bijv. interne documenten, taken, formulieren, en chatgeschiedenis)
Informatie omzetten in bruikbare context
ClickUp, als AI-agent, gebruikt uw bestaande werkruimtegegevens om slimmer te handelen zonder dat u iets hoeft in te stellen. Hier leest u hoe u al die informatie uit uw werkruimte kunt omzetten in bruikbare context:
- Taken en subtaaken: Wijs follow-ups toe, genereer samenvattingen of pas prioriteiten aan binnen ClickUp-taak. AI haalt informatie rechtstreeks uit toegewezen personen, deadlines en opmerkingen
- Docs en Wiki's: Vraag AI om te verwijzen naar teamkennis, documentatie samen te vatten of belangrijke punten te extraheren tijdens de planning met behulp van Docs
- Aangepaste velden: Gebruik uw eigen tags, categorieën of scores om reacties te personaliseren. AI interpreteert uw metagegevens om de output aan te passen aan de taal van uw team
- Opmerkingen en chatten: Voortzetten van gesprekken in verschillende threads of genereer acties op basis van discussies
Bekijk hier hoe AI-aangedreven aangepaste velden in de praktijk werken. 👇🏼
De toekomst van modelcontextprotocollen
Naarmate AI zich blijft ontwikkelen van statische chatbots naar dynamische, multi-agent systemen, zal de rol van MCP's steeds belangrijker worden. Gesteund door grote namen als OpenAI en Anthropic, beloven MCP's interoperabiliteit tussen complexe systemen.
Maar die belofte roept grote vragen op. 🙋
Om te beginnen zijn de meeste MCP-implementaties tegenwoordig van demo-kwaliteit, maken ze gebruik van basisstudio-transport, ondersteunen ze geen HTTP en bieden ze geen ingebouwde verificatie of autorisatie. Dat is een no-go voor gebruik binnen ondernemingen. Praktische use cases vereisen veiligheid, observeerbaarheid, betrouwbaarheid en flexibele schaalbaarheid.
Om deze kloof te overbruggen, is het concept van een MCP Mesh ontstaan. Het past beproefde service mesh-patronen (zoals die worden gebruikt in microservices) toe op de MCP-infrastructuur. MCP Mesh helpt ook bij veilige toegang, communicatie, verkeersbeheer, veiligheid en detectie op meerdere gedistribueerde servers.
Tegelijkertijd laten AI-aangedreven platforms zoals ClickUp zien dat diep geïntegreerde contextmodellen in apps een praktischer alternatief kunnen bieden in teamgerichte omgevingen.
In de toekomst zullen we wellicht hybride architecturen zien, die de weg vrijmaken voor AI-agenten die zowel bewust als daadkrachtig zijn.
Ruil protocollen in voor productiviteit met ClickUp
Model Context Protocol standaardiseert de manier waarop AI toegang krijgt tot externe systemen, maar vereist een complexe technische installatie.
Hoewel MCP krachtig is, vereist het een technische installatie, wat de ontwikkelingstijd, kosten en doorlopende onderhoudsuitdagingen verhoogt.
ClickUp biedt een praktisch alternatief met ClickUp Brain en automatisering, die rechtstreeks in uw werkruimte zijn ingebouwd.
Het begrijpt automatisch de taakcontext, projectgegevens en gebruikersintenties. Dit maakt ClickUp een ideale low-code oplossing voor teams die op zoek zijn naar schaalbare, contextbewuste AI zonder de overhead van engineering.
✅ Meld u vandaag nog aan bij ClickUp!