Wat is MCP? Model Context Protocol uitgelegd [in eenvoudige bewoordingen]

Wat is MCP?

MCP, of Model Context Protocol, is een open-source standaard waarmee elk compatibel AI-model gegevens, functies of prompts kan opvragen van elke compatibele server via een gedeelde JSON-RPC 2.0-interface.

Door de manier waarop tools hun mogelijkheden beschrijven te standaardiseren, vervangt MCP op maat gemaakte eenmalige connectoren, waardoor integraties worden teruggebracht van exponentiële complexiteit (N×M) naar lineaire inspanning (N+M).

Anthropic kondigde MCP in november 2024 aan als hun oplossing om informatiesilo's te doorbreken die AI-modellen geïsoleerd houden van gegevens uit de echte wereld.

In plaats van aparte connectoren te bouwen voor elke combinatie van model en tool, creëren ontwikkelaars nu één MCP-server die werkt met Claude, GPT of elk ander compatibel AI-systeem.

VentureBeat vergeleek het met een "USB-C-poort voor AI", waardoor modellen databases kunnen queryen en met CRM's kunnen communiceren zonder aangepaste connectoren.

Belangrijkste punten

Waarom MCP belangrijk is voor agentische efficiëntie

MCP transformeert AI van geïsoleerde taalprocessors naar contextbewuste agents die nauwkeurige, realtime inzichten leveren zonder hallucinaties.

Het protocol pakt een fundamentele limiet van huidige AI-systemen aan: modellen blinken uit in redeneren, maar hebben moeite met toegang tot live gegevens.

Vóór MCP waren er drie afzonderlijke integraties nodig om een AI-assistent te verbinden met Slack, GitHub en de klantendatabase van uw bedrijf, elk met verschillende verificatie-, foutverwerkings- en onderhoudskosten.

Echte organisaties melden een aanzienlijke efficiëntieverbetering. De blok Goose-agent laat zien dat duizenden werknemers 50-75% van hun tijd besparen op veelvoorkomende taken, waarbij sommige processen van dagen naar uren zijn teruggebracht.

Het sleutelverschil is contextuele nauwkeurigheid. Wanneer AI-agenten toegang krijgen tot live gegevens via gestandaardiseerde MCP-servers, geven ze specifieke antwoorden in plaats van algemene suggesties, waardoor het heen en weer gepraat dat doorgaans werkstroom vertraagt, wordt verminderd.

Voordelen en prestatieverbeteringen die MCP mogelijk maakt

MCP levert meetbare verbeteringen op drie cruciale gebieden die een directe invloed hebben op de productiviteit en nauwkeurigheid:

1. Verbetering van de nauwkeurigheid

Door modellen te voorzien van realtime context, vermindert MCP hallucinaties en elimineert het giswerk dat leidt tot generieke reacties. Wanneer een AI-agent uw daadwerkelijke klantendatabase kan raadplegen in plaats van te vertrouwen op trainingsgegevens, levert dit specifieke inzichten op in plaats van algemene aanbevelingen.

2. Ontwikkelingssnelheid

Monte Carlo Data meldt in zijn rapportage dat de implementatie van MCP het integratie- en onderhoudswerk vermindert en tegelijkertijd de implementatiecycles versnelt. In plaats van voor elke AI-provider aangepaste connectoren te bouwen, creëren teams één MCP-server die universeel werkt.

3. Operationele efficiëntie

De incidentrespons van blok illustreert deze impact. Ingenieurs kunnen nu zoeken naar datasets, afkomst traceren, incidentgegevens ophalen en contact opnemen met service-eigenaren via natuurlijke taalquery's, waardoor de oplostijd wordt teruggebracht van uren tot minuten.

Het samengestelde effect transformeert zowel de ontwikkelingssnelheid als de ervaring van de eindgebruiker, waardoor een basis wordt gelegd voor meer geavanceerde AI-werkstroom.

De algemene architectuur van MCP

MCP werkt volgens een eenvoudig host-client-servermodel, waarbij AI-toepassingen (hosts) via een gestandaardiseerde clientinterface verbinding maken met MCP-servers. Deze architectuur maakt plug-and-play-functionaliteit mogelijk, waardoor vendor lock-in wordt voorkomen.

Het protocol definieert drie kernmogelijkheden:

De MCP-server van DataHub illustreert deze architectuur in de praktijk door metadata van meer dan 50 platforms te verenigen en live context te bieden voor AI-agenten.

De server biedt entiteitzoekfuncties, lineage traversal en query association als gestandaardiseerde tools, waardoor elk compatibel AI-model data governance-werkstroom kan ontdekken en ermee kan communiceren.

Effectieve gebruiksscenario's van MCP en hun impact

De veelzijdigheid van MCP strekt zich uit over verschillende sectoren en technische stacks, waardoor het zijn waarde bewijst die verder gaat dan eenvoudige integraties van productiviteit:

Vooral in de productiesector wordt het potentieel van MCP buiten de softwarewereld duidelijk.

De implementatie van Tulip maakt verbinding tussen AI-agenten en de status van machines, defectrapporten en productieschema's, waardoor natuurlijke taalquery's mogelijk worden, zoals "vat de kwaliteitsproblemen van alle lijnen deze week samen", die automatisch gegevens uit meerdere systemen samenvoegen.

Toekomstperspectief van MCP's

In de komende 2-5 jaar zal MCP zich ontwikkelen van een ontluikende standaard tot een fundamentele laag voor onderneming AI:

De invoering van OpenAI in maart 2025 duidt op een bredere dynamiek in de sector. Analisten verwachten dat grote leveranciers MCP zullen omarmen als het standaardprotocol voor agentplatforms, met verbeterde tools voor veiligheid en regelgevingskaders om de huidige kwetsbaarheden aan te pakken.

De roadmap van DataHub wijst in de richting van AI-geoptimaliseerde SDK's met Pydantic-getypeerde inputs en streamingtransport, terwijl het onderzoek naar dynamisch contextbeheer wordt voortgezet om grotere toolcatalogi te kunnen verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de modelprestaties.

Veelgestelde vragen

MCP bouwt voort op concepten voor het aanroepen van functies, maar standaardiseert het vinden van tools, de uitwisseling van metadata en transportsemantiek tussen verschillende leveranciers. Het lijkt meer op het Language Server Protocol voor AI-agenten dan op de API van een enkele provider.

De meeste ontwikkelaars kunnen binnen enkele uren basis-MCP-servers opzetten met behulp van bestaande sjablonen van Replit of DataHub. Het protocol maakt gebruik van bekende JSON-RPC-patronen en er zijn uitgebreide SDK's beschikbaar voor Python, TypeScript, Java en Rust.

Begin met OAuth 2. 1 voor autorisatie, implementeer gebruiker-bevestiging voor destructieve bewerkingen en valideer alle toolbeschrijvingen op verborgen instructies. Overweeg gateway-oplossingen die verificatie en payload-validatie centraliseren.

Claude Desktop van Anthropic, ChatGPT en API-clients van OpenAI en diverse open-sourceimplementaties ondersteunen MCP. De standaard is ontworpen voor universele compatibiliteit tussen compatibele providers.