U hebt een AI-agent die API's kan aanroepen, documenten kan ophalen en zelfs werkstroom kan triggeren. Maar elke keer dat u het systeem opschaalt, gaan er dingen mis. 🫨
Als u hier bent, heeft u een duidelijkere, meer gestructureerde manier nodig om het gedrag van agents te beheren. MCP-clients spelen hierbij een sleutelrol.
In deze handleiding leggen we uit wat ze zijn en hoe ze werken. Bovendien bekijken we hoe ClickUp agentische werkstroom afhandelt, zonder alle ondersteunende structuren. Laten we aan de slag gaan!
Wat is een MCP-client?
Model Context Protocol (MCP) is een open framework waarmee AI-agenten met veiligheid kunnen communiceren met ondernemingsystemen. Het faciliteert geheugen, contextbewust redeneren en coördinatie tussen gedistribueerde tools en services.
Een MCP-client is een cruciaal onderdeel van deze architectuur en is ingebed in AI-toepassingen zoals de Claude Desktop-app of aangepaste agentframeworks. Het brengt een één-op-één, stateful verbinding tot stand met een MCP-server en beheert de communicatie tussen het AI-model en externe systemen.
Het speelt een cruciale rol in de MCP AI-infrastructuur door:
- Onderhandelen over protocolversies en mogelijkheden met servers
- Beheer van JSON-RPC (JavaScript Object Notation-Remote Procedure Call) berichtentransport
- Tools en API's ontdekken en aanroepen
- Toegang tot onderneming-bronnen in een veilige context
- Omgaan met prompts en optionele functies zoals rootbeheer en steekproef
Soorten MCP-clients:
- eenvoudige clients die tools gebruiken:* Basisclients voor chatbots of AI's die eenvoudige, eenmalige taken uitvoeren, zoals een rekenmachine of een weer-app oproepen
- *agentic framework-clients: Geavanceerdere clients voor AI-agents die een reeks tooloproepen beheren om complexe, meerstapdoelen te bereiken (bijvoorbeeld het afsluiten van een reisabonnement door vlucht- en hoteltools op te roepen)
- In applicaties geïntegreerde clients: Clients die in een specifieke applicatie (zoals een CRM) zijn ingebouwd, zodat een AI-assistent de functies van die applicatie met natuurlijke taal kan bedienen.
- *orchestrator-clients: hoogwaardige clients die fungeren als centrale hub, taken delegeren aan verschillende tool servers of meerdere AI-agents coördineren om complexe werkstroom uit te voeren
💡 Pro-tip: Wilt u zien hoe AI-agents echte werkstroom hervormen? Leer hoe u uw eigen AI-agent kunt bouwen in ClickUp — zonder kennis van code.
Kernfuncties van MCP-clients
MCP-clients fungeren als de operationele brug tussen AI-agents en onderneming-systemen, waardoor contextrijke AI-interacties, realtime besluitvorming en dynamische Taak-uitvoering mogelijk worden. Hieronder staan de belangrijkste functies die hun mogelijkheden definiëren:
- verbindingen tot stand brengen: *Onderhoudt een één-op-één, stateful sessie met een specifieke MCP-server code, waardoor geïsoleerde en veilige interacties worden gegarandeerd
- Onderhandelt over protocol en mogelijkheden: voert initiële handshake-processen uit om protocolversies en wederzijds ondersteunde functies op elkaar af te stemmen, waardoor compatibiliteit en optimale functionaliteit worden gegarandeerd
- Beheert bidirectionele communicatie: Verwerkt de routing van JSON-RPC-berichten, inclusief verzoeken, antwoorden en notificaties, tussen de hosttoepassing en de verbinding client-serverarchitectuur
- Ontdekt en voert tools uit: Identificeert beschikbare MCP-tools die door de server worden blootgesteld en vergemakkelijkt het aanroepen ervan, waardoor AI-agents acties kunnen uitvoeren zoals het ophalen van gegevens of het uitvoeren van taken
- *toegang tot en beheer van bronnen: communiceert met verschillende bronnen die door de server als provider worden aangeboden, zoals bestanden of databases, waardoor AI-agenten externe gegevens in hun activiteiten kunnen integreren
- Prioriteit voor veiligheid en toegangscontrole: Er wordt een 'local-first'-benadering gehanteerd, waarbij servers lokaal draaien, tenzij expliciet toestemming is gegeven voor gebruik op afstand. Dit zorgt ervoor dat gebruikers controle hebben over gegevens en acties. Verificatiegegevens voor het testen van MCP-servers kunnen veilig worden beheerd, bijvoorbeeld via virtuele omgevingsvariabelen die worden doorgegeven aan het serverproces
MCP-client versus API uitgelegd
Zowel MCP-clients als API's zijn cruciaal voor software-interactie, maar ze hebben verschillende doeleinden. In essentie is een MCP-client een specifieke component die is ontworpen voor AI-agents om te communiceren met externe tools, terwijl een API een bredere set regels is waarmee verschillende softwaretoepassingen met elkaar kunnen communiceren.
Een MCP-client ondersteunt runtime discovery, waardoor de AI kan vragen welke tools beschikbaar zijn. Een API daarentegen is meestal afhankelijk van statische documentatie die ontwikkelaars moeten lezen om te begrijpen hoe ze ermee moeten werken.
Gebruiksscenario's voor MCP-clients
Hieronder vindt u specifieke voorbeelden van werkstroomautomatisering die de mogelijkheden van MCP-clients illustreren:
🤖 Coördinatie tussen meerdere agents
In complexe werkstroom moeten vaak meerdere AI-agenten samenwerken, waarbij elk verschillende subtaaken uitvoert. MCP-clients maken dit mogelijk door een uniform protocol te bieden voor het delen van context en toegang tot tools.
Elke agent werkt onafhankelijk en communiceert asynchroon via gestructureerde taken via de MCP-client, waardoor een efficiënte en gecoördineerde probleemoplossing wordt gegarandeerd.
📌 Voorbeeld: Een IT-ondersteuningssysteem voor Enterprise maakt gebruik van meerdere AI-agents om een probleem van een gebruiker op te lossen, zoals 'Mijn laptop start niet meer op na de laatste software-update. '
- Als het terugdraaien mislukt, start de Device Replacement Agent een hardware-omwisseling
- De Hardware Diagnostic Agent controleert de fysieke componenten van het apparaat
- Als de hardware met functie is, evalueert de Software Rollback Agent recente updates
🧠 Leuk weetje: Claude 4 Opus speelde 24 uur lang Pokémon Red en onthield alles. Het gebruikte MCP om de voortgang bij te houden, abonnementen te plannen en van begin tot eind consistent te blijven.
🤖 Agents met verbeterd geheugen voor klantenservice
Traditionele AI-agents kunnen vaak geen context onthouden tijdens langdurige interacties. MCP-clients lossen dit op door agents in staat te stellen contextuele informatie op te slaan en op te halen tussen sessies.
In de meeste gevallen ondersteunt MCP-ondersteuning agents in staat om informatie uit verschillende bronnen, zoals databases of documenten, te raadplegen en te integreren, waardoor de relevantie en nauwkeurigheid van reacties wordt verbeterd.
📌 Voorbeeld: Een luchtvaartmaatschappij maakt gebruik van AI-agents met geïntegreerde geheugensystemen om de klantenservice te verbeteren. Wanneer een frequente vlieger een vluchtwijziging aanvraagt, doet de agent het volgende:
- Toegang tot entiteitsgeheugen om specifieke details te beheren, zoals frequent flyer-nummers
- Haal geplakte interacties en voorkeuren op uit het langetermijngeheugen
- Gebruikt kortetermijngeheugen om de context tijdens de huidige sessie te behouden
⚙️ Bonus: Voor agents die afhankelijk zijn van documentgeheugen en -opvraging biedt RAG vs. MCP vs. AI agents een direct overzicht van hoe geheugengestuurde agents verschillen van traditionele benaderingen.
🤖 Autonome taakbeheerders
Verschillende soorten AI-agenten, zoals CEO's of projectmanagers, hebben toegang nodig tot diverse tools en gegevens om abonnementen, uitvoeren en monitoren van taken effectief te kunnen doen.
MCP-clients bieden deze agents een uniforme manier om via een interactieve chatinterface verbinding te maken met kalenders, projectmanagementtools, communicatieplatforms en meer.
📌 Voorbeeld: Een technologiebedrijf implementeert een AI-agent om projectmanagement-taken te overzien. De agent:
- Vat teamcommunicatie en voortgangsrapporten samen
- Bewaakt projecttijdlijnen en mijlpalen
- Delegeert taken aan teamleden op basis van werklast en expertise
🚀 ClickUp-voordeel: Gebruik AI om taken automatisch te prioriteren op basis van de werkelijke context, bijvoorbeeld door een bug als urgent te markeren wanneer een aangepaste klant gefrustreerd klinkt. Besteed minder tijd aan sorteren en meer tijd aan oplossen.
Hoe MCP-clients in de praktijk werk
MCP-clients zijn protocolgestuurde bruggen tussen grote taalmodel (LLM)-toepassingen en onderneming-systemen. Deze clients zijn gestructureerde communicatie-eindpunten waarmee AI kan redeneren met externe context en beslissingen op schaal kan uitvoeren.
Hieronder wordt uitgelegd welke functie ze onder de motorkap vervullen. 👇
Stap 1: Sessie-initialisatie en onderhandeling over mogelijkheden
Bij het opstarten initieert de MCP-client een handshake met de MCP-server om een sessie tot stand te brengen. Hierbij worden versie en mogelijkheden uitgewisseld om compatibiliteit te garanderen. De client stuurt een verzoek en de server antwoordt met de ondersteunde functies.
Deze onderhandeling zorgt ervoor dat beide partijen de beschikbare tools, middelen en prompts begrijpen, waardoor de instelling wordt gelegd voor effectieve communicatie.
🔍 Wist u dat? Dankzij MCP Bridge kunt u meerdere modelcontextprotocolservers aansluiten op één RESTful API. Dit biedt u meer flexibiliteit zonder dat u tal van verschillende integraties nodig hebt.
Stap 2: Tools ontdekken en context beschikbaar maken
Nadat de sessie is opgezet, query de client de server om beschikbare tools en bronnen te vinden met behulp van methoden zoals tools/list. De server reageert met een lijst van mogelijkheden, inclusief beschrijvingen en invoerschema's.
De client presenteert deze mogelijkheden vervolgens aan het AI-model, waarbij ze vaak worden omgezet naar een format dat compatibel is met de functie-aanroepende API. Dit proces voorziet de AI-agent van een uitgebreide reeks vaardigheden, waardoor hij een breder bereik aan taken kan uitvoeren.
Stap 3: Tool aanroepen en uitvoeren
Wanneer de AI-agent vaststelt dat een specifieke tool nodig is om aan een gebruiker-verzoek te voldoen, stuurt de client een tools/call-verzoek naar de server, met vermelding van de naam van de tool en de benodigde argumenten.
De server verwerkt dit verzoek, communiceert met het onderliggende externe systeem (bijvoorbeeld door een API aan te roepen of een database te queryen) en voert de gevraagde actie uit. Het resultaat wordt vervolgens in een gestandaardiseerd format teruggestuurd naar de client.
🔍 Wist u dat? AI kan samenwerken zonder ooit gegevens te delen. Dankzij federatief contextueel leren kunnen meerdere modellen van elkaar leren zonder dat dit ten koste gaat van de privacy of compliance.
Stap 4: Integratie en genereren van reacties
De client integreert het resultaat van de server terug in de context van de AI-toepassing. Deze informatie wordt aan het AI-model verstrekt, zodat het zijn volgende reacties of acties kan bepalen.
Als de AI-agent bijvoorbeeld gegevens uit een database heeft opgehaald, kan hij deze informatie gebruiken om queries van gebruikers nauwkeurig te beantwoorden. Deze naadloze integratie zorgt ervoor dat de AI-agent goed geïnformeerde en contextueel relevante antwoorden kan geven.
🧠 Leuk weetje: Microsoft noemt MCP de 'USB-C van AI-apps', omdat het AI in één naadloze werkstroom rechtstreeks verbinding laat maken met apps, services en Windows-tools.
📮 ClickUp Insight: 24% van de werknemers zegt dat repetitieve taken hen verhinderen om zinvoller werk te doen, en nog eens 24% vindt dat hun vaardigheden onderbenut zijn. Dat betekent dat bijna de helft van het personeelsbestand zich creatief geblok en ondergewaardeerd voelt. 💔
ClickUp helpt u de focus weer te leggen op werk met een grote impact met eenvoudig in te stellen AI-agents, die terugkerende taken automatiseren op basis van triggers. Wanneer een taak, als voorbeeld, als voltooid is gemarkeerd, kan de AI-agent van ClickUp automatisch de volgende stap toewijzen, herinneringen versturen of de project status bijwerken, zodat u geen handmatige follow-ups meer hoeft uit te voeren.
*echte resultaten: STANLEY Security heeft de tijd die nodig was voor het opstellen van rapporten met 50% of meer verminderd dankzij de aanpasbare rapportage van ClickUp—gratis, waardoor hun teams zich minder hoeven te concentreren op het format en meer op prognoses.
Limiet en overwegingen bij het gebruik van MCP-clients
Hoewel MCP-clients een krachtige basis bieden voor het bouwen van agentische AI-systemen, zijn er een aantal belangrijke limieten waarmee rekening moet worden gehouden. 💭
- evoluerende protocolstandaarden: *MCP bevindt zich nog in een vroeg stadium van standaardisatie, wat betekent dat delen van het protocol, berichtformaten of ondersteunde mogelijkheden kunnen veranderen
- Schema-gedreven complexiteit: Effectief gebruik van MCP is sterk afhankelijk van duidelijke, gestructureerde JSON-schema's voor tooldefinities, promptformaten en resourcecontracten. Slecht gedefinieerde schema's kunnen het resultaat hebben van broze integraties of onjuist gebruik van tools door de LLM-agents
- Niet-standaard agent-overhead: Agents die het MCP-protocol niet native ondersteunen, hebben wrapperlagen of aangepaste adapters nodig om te vertalen tussen interne logica en de verwachtingen van MCP
🚀 Voordeel van ClickUp: Hoewel MCP-clients een aangepaste implementatie en technische installatie vereisen, kunt u met ClickUp routinematige werkstroom automatiseren zonder ook maar één regel code te schrijven. In deze handleiding over het automatiseren van handmatige Business-processen leest u hoe dat werkt.
Hoe ClickUp MCP-achtige agentwerkstroom ondersteunt
MCP-clients bieden krachtige mogelijkheden, maar vereisen vaak handmatige contextintegratie en intensief integratiewerk, vooral bij niet-standaard agents.
ClickUp maakt hier echt het verschil.
Het is de alles-in-één app voor werk die projectmanagement, documenten en teamcommunicatie combineert in één platform, versneld door AI-automatisering en zoekfuncties van de volgende generatie.
ClickUp is niet alleen de beste taakbeheersoftware die er is. Het bespaart u ook de noodzaak van een MCP-implementatieplatform door MCP-achtige agentwerkstroom op een meer uniforme en efficiënte manier te ondersteunen, zonder operationele overhead. Laten we eens nader bekijken. 👀
Contextbewust geheugen zonder extra infrastructuurkosten
De meeste MCP-installaties vereisen het samenvoegen van vectoropslagplaatsen of prompt chaining.
ClickUp Brain biedt hiervoor de oplossing.
Het is de neurale kern van uw agentische werkstroom die geheugen, context en inferentie rechtstreeks in uw werkruimte integreert. In tegenstelling tot traditionele installaties die afhankelijk zijn van oppervlakkige promptvensters of API-gebonden geheugen, begrijpt ClickUp Brain uw taken, documenten, tijdlijnen, opmerkingen en afhankelijkheden in realtime.
Het permanente projectgeheugen helpt bij het onthouden van historische updates, blokkades, tijdlogboeken en activiteiten van toegewezen personen. Als een taak in uw productbacklog steeds wordt uitgesteld, kan AI deze markeren voor escalatie of aanbevelen om middelen te verschuiven op basis van eerder gedrag.
📌 Voorbeeld: U kunt ClickUp Brain vragen: 'Wat is de update van het juridische en IT-team over project A?' Het zoekt dan in alle gerelateerde taken, documenten, opmerkingen en tijdlijnen en genereert vervolgens een voortgang met voltooide mijlpalen, openstaande blokkades en gemarkeerde risico's.
Alle LLM-modellen op één plek
Met ClickUp Brain hebt u ook rechtstreeks vanuit uw werkruimte toegang tot verschillende AI-modellen. Schakel tussen ChatGPT, Claude en Gemini. Het oplossen van complexe problemen was nog nooit zo eenvoudig.
Autonome AI-agents die uw opdrachten nog te doen uitvoeren
ClickUp Brain interpreteert en structureert continu ClickUp-werkruimtegegevens, waardoor ClickUp AI-agents met minimale input van de gebruiker kunnen handelen. Deze agents zijn niet afhankelijk van handmatig opgestelde regels of extern geheugen. In plaats daarvan erven ze dezelfde contextuele intelligentie waarop ClickUp Brain draait.
Laten we eens kijken hoe deze AI-agenten voor productiviteit werken om MCP-achtige autonomie op schaal te leveren:
- taakautomatiseringsagenten* voeren terugkerend werk uit, zoals sprintplanning of backloggrooming, en trigger acties op basis van de taakstatus, deadlines of blokkades
- data-analisten* verwerken statistieken of campagneresultaat en gebruiken project-gekoppelde gegevens om inzichten te verkrijgen of afwijkingen op te sporen
- *aangepaste klantenservicebots halen informatie uit gedeelde documenten en taakthreads om interne of client-gerichte vragen snel op te lossen
- Concurrentiemonitors houden externe veranderingen bij en stellen bruikbare rapporten samen in ClickUp, die worden ge synchroniseerd met integraties zoals Google Alerts of openbare datasets
- triage-agents *brengen binnenkomende verzoeken of gesprekken in kaart naar relevante taken, waardoor follow-up en traceerbaarheid worden gegarandeerd
- *antwoordagenten maken gebruik van interne kennisbanken zoals documenten, wiki's en SOP's om queries te beantwoorden zoals: 'Wat is het escalatieproces voor een productiefout?'
Automatisering om repetitieve taken te stroomlijnen
ClickUp Automatiseringen zijn perfect voor het nauwkeurig uitvoeren van repetitieve taken. In combinatie met ClickUp Brain worden ze slimmer, flexibeler en eenvoudiger in de instelling.
Hoewel zowel Autopilot Agents als ClickUp automatiseringen logische werkstroom volgen, zijn ze ontworpen voor verschillende soorten taken:
- autopilot Agents* stappen in wanneer de situatie om contextbewuste beslissingen, gesprekgerichte reacties of het intelligent genereren van content vraagt
- Automatisering is het meest geschikt voor het uitvoeren van routinematige handelingen op basis van vastgestelde regels. Denk bijvoorbeeld aan het bijwerken van de status van een taak of het toewijzen van een taak aan een collega wanneer aan een bepaalde voorwaarde is voldaan
Met de AI Automatisering Builder hoeft u geen complexe werkstroom handmatig in elkaar te zetten. Beschrijf gewoon in gewone taal wat u wilt, bijvoorbeeld 'Wijs alle achterstallige taken toe aan de projectleider en wijzig de status in Risico', en ClickUp Brain bouwt direct de werkstroom met de juiste triggers en acties.
U kunt met één klik bewerken of publiceren.
Gebruik variabelen zoals taakmaker, volger of triggerende gebruiker om automatisering aan te passen aan realtime rollen en eigendomwijzigingen. Dit is vooral handig voor wisselende teams of client-based werkstroom.
📖 Lees ook: Hoe AI te gebruiken om taken te automatiseren
Interoperabiliteit om Toggl-kosten te verminderen
ClickUp-integraties vergemakkelijken de verbinding met meer dan 1000 tools, waaronder Figma, Microsoft Teams en Google Drive.
Sommige van de beste ClickUp-integraties stellen AI-agents in staat om gegevens op verschillende platforms te openen en te bewerken, waardoor interoperabiliteit en consistent contextbeheer worden gegarandeerd, een kernprincipe van MCP.
🔍 Wist u dat? AI-agenten beheren nu andere AI-agenten. Met MCP kan een agent taken toewijzen aan subagenten, hun voortgang bijhouden en stap in als er iets misgaat.
✨Bonus: Geef uw werkstroom een boost met Brain Max, de meest geavanceerde AI-oplossing van ClickUp tot nu toe! Brain Max combineert krachtige automatisering, intelligent taakbeheer, tekst-naar-spraak-mogelijkheden en realtime inzichten om u te helpen slimmer te werken, niet harder. Of u nu projecten beheert, samenwerkt met uw team of uw dagelijkse taken optimaliseert, Brain Max is ontworpen om uw productiviteit naar een hoger niveau te tillen.
Klaar om de toekomst van werk te ervaren? Lees meer over Brain Max en ontgrendel het volledige potentieel van uw team!
Geef uw client(en) een pauze met ClickUp
Als u agents bouwt die moeten redeneren, onthouden en handelen in verschillende tools, bieden MCP-clients u de flexibiliteit om precies te ontwerpen hoe de werkstroom is.
Maar ze hebben ook limieten. 👎
ClickUp biedt een sterk alternatief met agentachtig gedrag zonder de technische complexiteit.
Met ClickUp Brain krijgt u AI die context begrijpt en automatiseringen die repetitieve acties uitvoeren zonder code. En dankzij integraties communiceren uw tools daadwerkelijk met elkaar. Soms brengen eenvoudigere systemen u sneller verder.
Meld u aan bij ClickUp en ontdek hoe agentische productiviteit eruitziet!
Veelgestelde vragen (FAQ)
Simpel gezegd fungeert een MCP-client als een gespecialiseerde vertaler en assistent voor een AI-agent, waardoor deze externe tools kan gebruiken en toegang krijgt tot informatie uit de echte wereld.
de AI-agent is de 'denker' of het 'brein'. Het is de kernintelligentie die beslissingen neemt, doelen begrijpt, redeneert en beslist wat er nog te doen is. Het is het deel dat het doel heeft. De MCP-client is de 'communicator' of de 'mond en oren'. Het is een specifiek hulpmiddel dat de AI-agent gebruikt* om met de buitenwereld te communiceren. Het denkt zelf niet na.
Ja, er zijn tal van open-source implementaties van MCP-clients beschikbaar. Aangezien het Model Context Protocol (MCP) zelf een open standaard is, wordt de groei ervan aangedreven door een sterk open-source ecosysteem. Deze implementaties kunnen verschillende formulieren aannemen, variërend van officiële ontwikkelaarskits tot door de gemeenschap gebouwde applicaties die flexibel gebruik van tools mogelijk maken.