Het Model Context Protocol Ontcijferd: Een Opkomende Standaard die Kunstmatige Intelligentie met Data Verbindt
Het Model Context Protocol (MCP) is hard op weg om de basisstandaard te worden voor de volgende generatie AI-gedreven applicaties. MCP, eind 2024 ontwikkeld door Anthropic en vrijgegeven als open standaard, is ontworpen om een kernprobleem in het AI-ecosysteem aan te pakken: hoe kunnen grote taalmodellen (LLM’s) en AI-agenten naadloos en veilig worden verbonden met het uitgebreide en voortdurend veranderende domein van real-world data, tools en services?
Anthropic legt uit dat naarmate AI-assistenten en de grote taalmodellen erachter verbeteren, ‘zelfs de meest geavanceerde modellen worden beperkt door hun isolatie van data – opgesloten achter informatiesilo’s en legacy systemen. Elke nieuwe data bron vereist zijn eigen aangepaste implementatie, waardoor het moeilijk is om echt verbonden systemen op te schalen.’
MCP is het antwoord van Anthropic. Het bedrijf beweert dat het een ‘universele, open standaard’ zal bieden ‘voor het verbinden van AI-systemen met databronnen, waardoor gefragmenteerde integraties worden vervangen door één enkel protocol.’
MCP: Een Universele Adapter voor AI-Data
Naar mijn mening is MCP een universele AI-data-adapter. Zoals het AI-gerichte bedrijf Aisera het stelt, kun je MCP beschouwen als een ‘USB-C poort voor AI’. Net zoals USB-C de manier heeft gestandaardiseerd waarop we apparaten aansluiten, zo standaardiseert MCP de manier waarop AI-modellen interageren met externe systemen. Met andere woorden, Jim Zemlin, uitvoerend directeur van de Linux Foundation, beschrijft MCP als ‘de fundamentele communicatielaag die ontstaat voor AI-systemen, vergelijkbaar met wat HTTP voor het web heeft gedaan.’
Concreet definieert MCP een standaardprotocol op basis van JSON-RPC 2.0, waarmee AI-applicaties functies kunnen aanroepen, data kunnen ophalen en gebruik kunnen maken van prompts van elke compatibele tool, database of service via één enkele, veilige interface.
De Architectuur en Componenten van MCP
Het bereikt dit door een client-server architectuur te volgen met een aantal belangrijke componenten. Dit zijn:
- Host: De AI-gedreven applicatie die toegang nodig heeft tot externe data (bijvoorbeeld Claude Desktop, een Integrated Development Environment (IDE), een chatbot).
- Client: Beheert een speciale, stateful verbinding met een individuele MCP-server, waarbij communicatie en capaciteitsonderhandeling worden afgehandeld.
- Server: Stelt specifieke functionaliteiten beschikbaar via het MCP-protocol – tools (functies), resources (data) en prompts, die verbinding maken met lokale of externe databronnen.
- Base Protocol: Een gestandaardiseerde berichtenlaag (JSON-RPC 2.0) zorgt ervoor dat alle componenten betrouwbaar en veilig communiceren.
Deze architectuur transformeert het ‘M×N integratieprobleem’ (waarbij M AI-applicaties verbinding moeten maken met N tools, wat M×N aangepaste connectoren vereist) in een eenvoudiger ‘M+N probleem’. Elke tool en applicatie hoeft MCP dus slechts één keer te ondersteunen om interoperabiliteit te bereiken. Dit kan ontwikkelaars echt tijd besparen.
Hoe MCP Werkt
Ten eerste, wanneer een AI-applicatie wordt gestart, initialiseert deze MCP-clients, waarbij elke client verbinding maakt met verschillende MCP-servers. Deze clients onderhandelen over protocolversies en functionaliteiten. Na het tot stand brengen van een verbinding met een client, vraagt deze de server om beschikbare tools, resources en prompts.
Zodra de verbinding tot stand is gebracht, heeft het AI-model nu toegang tot de real-time data en functionaliteiten van de server, waardoor de context dynamisch wordt bijgewerkt. Dit betekent dat MCP AI-chatbots in staat stelt om toegang te krijgen tot de meest actuele real-time data, in plaats van te vertrouwen op vooraf geïndexeerde datasets, embeddings of gecachte informatie in het LLM.
Dus, wanneer je de AI vraagt om een taak uit te voeren (bijvoorbeeld: ‘Wat zijn de meest actuele vluchtprijzen van New York naar Los Angeles?’), routeert de AI het verzoek via de MCP-client naar de relevante server. De server voert vervolgens de functie uit, retourneert de resultaten en de AI voegt deze actuele data toe aan je antwoord.
Bovendien stelt MCP AI-modellen in staat om nieuwe tools tijdens runtime te ontdekken en te gebruiken. Dit betekent dat je AI-agent zich kan aanpassen aan nieuwe taken en omgevingen zonder dat er grote codeveranderingen of Machine Learning (ML) hertraining nodig is.
Kortom, MCP vervangt gefragmenteerde, op maat gemaakte integraties door één enkel, open protocol. Dit betekent dat ontwikkelaars MCP slechts één keer hoeven te implementeren om AI-modellen te verbinden met elke compatibele databron of tool, waardoor de integratiecomplexiteit en het onderhoud aanzienlijk worden verminderd. Dit maakt het leven van ontwikkelaars een stuk eenvoudiger.
Nog directer, je kunt AI gebruiken om MCP-code te genereren en implementatie-uitdagingen op te lossen.
De Kernvoordelen van MCP
Dit is wat MCP biedt:
Uniforme en Gestandaardiseerde Integratie: MCP fungeert als een universeel protocol, waardoor ontwikkelaars hun services, API’s en databronnen kunnen verbinden met elke AI-client (bijvoorbeeld een chatbot, IDE of aangepaste agent) via één enkele, gestandaardiseerde interface.
Bidirectionele Communicatie en Uitgebreide Interacties: MCP ondersteunt veilige, real-time, bidirectionele communicatie tussen AI-modellen en externe systemen, waardoor niet alleen data kan worden opgehaald, maar ook tools kunnen worden aangeroepen en acties kunnen worden uitgevoerd.
Schaalbaarheid en Hergebruik van het Ecosysteem: Zodra je MCP voor een service hebt geïmplementeerd, kan elke MCP-compatibele AI-client er toegang toe krijgen, waardoor een ecosysteem van herbruikbare connectoren wordt bevorderd en de adoptie wordt versneld.
Consistentie en Interoperabiliteit: MCP dwingt consistente JSON-request/response formaten af. Dit maakt het gemakkelijker om integraties te debuggen, te onderhouden en uit te breiden, ongeacht de onderliggende service of het AI-model. Dit betekent ook dat de integratie betrouwbaar blijft, zelfs als je van model wisselt of nieuwe tools toevoegt.
Verbeterde Beveiliging en Toegangscontrole: MCP is ontworpen met beveiliging in het achterhoofd, met ondersteuning voor encryptie, fijnmazige toegangscontrole en gebruikersgoedkeuring voor gevoelige acties. Je kunt MCP-servers ook zelf hosten, waardoor je data intern kunt houden.
Verkorte Ontwikkelingstijd en Onderhoud: Door het vermijden van gefragmenteerde, eenmalige integraties kunnen ontwikkelaars tijd besparen op setup en doorlopend onderhoud, waardoor ze zich kunnen concentreren op applicatielogica en innovatie op een hoger niveau. Bovendien maakt de duidelijke scheiding tussen agentlogica en backend functionaliteiten in MCP de codebasis modulaarder en gemakkelijker te onderhouden.
MCP Adoptie en Toekomstperspectieven
Het belangrijkste voor elke standaard is: ‘Gaan mensen het adopteren?’ Na slechts een paar maanden is het antwoord luid en duidelijk: ja. OpenAI voegde in maart 2025 ondersteuning toe. Op 9 april sprak Demis Hassabis, leider bij Google DeepMind, zijn steun uit. Google CEO Sundar Pichai sprak zich snel positief uit. Andere bedrijven, waaronder Microsoft, Replit en Zapier, volgden snel.
Dit is niet alleen maar praten. Er ontstaat een groeiende bibliotheek van vooraf gebouwde MCP-connectoren. Docker heeft bijvoorbeeld onlangs aangekondigd dat het MCP zal ondersteunen via de MCP-directory. Minder dan zes maanden na de lancering van MCP bevat de directory al meer dan 100 MCP-servers van bedrijven als Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch en anderen.
Naast wat er toegankelijk is via Docker, zijn er al honderden MCP-servers. Deze servers kunnen worden gebruikt voor taken zoals:
- Klantenondersteuning Chatbots: AI-assistenten hebben real-time toegang tot CRM-data, productinformatie en supporttickets, waardoor nauwkeurige, contextuele hulp kan worden geboden.
- Enterprise AI Search: AI kan zoeken in documentopslag, databases en cloudopslag, en antwoorden linken aan de bijbehorende brondocumenten.
- Ontwikkelaarstools: Codeerassistenten kunnen interageren met CVS en andere versiebeheersystemen, issue trackers en documentatie.
- AI-agenten: Natuurlijk kunnen autonome agenten meerstaps taken plannen, acties namens gebruikers uitvoeren en zich aanpassen aan veranderende behoeften door gebruik te maken van MCP-verbonden tools en data.
De echte vraag is, waar kan MCP niet voor worden gebruikt?
MCP vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving: van geïsoleerde, statische AI naar diep geïntegreerde, contextbewuste en handelingsbekwame systemen. Naarmate het protocol volwassener wordt, zal het een nieuwe generatie AI-agenten en -assistenten ondersteunen die veilig, efficiënt en op schaal kunnen redeneren, handelen en samenwerken in het volledige spectrum van digitale tools en data.
Sinds de eerste explosie van generatieve AI in 2022 heb ik geen technologie zo snel zien evolueren. Maar wat mij echt opvalt, is de opkomst van Kubernetes meer dan tien jaar geleden. Destijds dachten veel mensen dat er een wedstrijd zou zijn in container orchestration met nu grotendeels vergeten programma’s zoals Swarm en Mesosphere. Ik wist vanaf het begin dat Kubernetes de winnaar zou zijn.
Dus, ik doe nu een voorspelling. MCP wordt de connectiviteit van AI en zal het volledige potentieel van AI in ondernemingen, de cloud en daarbuiten ontsluiten.