MCP: Nieuw Tijdperk AI Agent Tool Interactie

MCP Begrijpen

Definitie en Oorsprong

MCP, of Model Context Protocol, is een gestandaardiseerd protocol dat in november 2024 door Anthropic is geïntroduceerd. Het pakt de gefragmenteerde interactie aan tussen AI-modellen en externe tools en data. Vaak vergeleken met een “USB-C voor AI”, biedt MCP een uniforme interface die AI-agents in staat stelt naadloos toegang te krijgen tot externe bronnen zoals databases, bestandssystemen, websites en API’s, zonder dat er complexe, op maat gemaakte aanpassingscode voor elke tool nodig is.

Als API’s de universele taal van het internet zijn, die servers en clients verbinden, dan is MCP de verbindende taal voor AI-tools, die de kloof overbrugt tussen intelligente agents en de echte wereld. Het stelt AI in staat om tools te manipuleren via natuurlijke taal, net zoals mensen smartphones gebruiken. Taken evolueren van simpele vragen als “Vertel me het weer van vandaag” naar complexe operaties zoals “Controleer het weer en herinner me eraan om een paraplu mee te nemen” of “Genereer een 3D-model en upload het naar de cloud.”

Kernvisie: MCP streeft ernaar de efficiëntie te verbeteren en AI-agents in staat te stellen verder te gaan dan begrip naar tastbare actie. Dit stelt ontwikkelaars, bedrijven en zelfs niet-technische gebruikers in staat om intelligente agents aan te passen, waardoor ze een brug vormen tussen virtuele intelligentie en de fysieke wereld.

De creatie van MCP was geen toeval. Anthropic, opgericht door voormalige OpenAI-leden, erkende de beperkingen van LLM’s, die vaak beperkt zijn tot “informatiesilo’s”, met kennis beperkt tot hun trainingsdata en zonder real-time toegang tot externe informatie. Na het succes van de Claude-serie modellen in 2024, realiseerde Anthropic de behoefte aan een universeel protocol om het volledige potentieel van AI te ontsluiten. De open-source release van MCP kreeg snel tractie. In maart 2025 waren er meer dan 2000 door de community ontwikkelde MCP-servers online, die scenario’s bestreken variërend van bestandsbeheer tot blockchain-analyse, met meer dan 300 betrokken GitHub-projecten en een groeipercentage van 1200%. MCP is niet alleen een technisch protocol, maar een door de community gedreven samenwerkingskader.

MCP voor de Alledaagse Gebruiker

Voor individuele gebruikers fungeert MCP als een “magische sleutel” tot AI, waardoor complexe intelligente tools toegankelijk en gebruiksvriendelijk worden. Het stelt individuen in staat AI te besturen met behulp van natuurlijke taal om alledaagse taken uit te voeren, zonder dat programmeerkennis vereist is. Stel je voor dat je Claude instrueert om “Mijn schema te organiseren en me te herinneren aan de vergaderingen van morgen.” MCP maakt automatisch verbinding met agenda’s, e-mails en herinneringstools en voltooit de taak in seconden. Of overweeg om te zeggen: “Help me een verjaardagskaart te ontwerpen.” MCP roept een ontwerpserver (zoals Figma) aan, genereert een gepersonaliseerde kaart en slaat deze op in de cloud. Voor niet-technische gebruikers functioneert MCP als een onzichtbare superassistent, die vervelende operaties transformeert in simpele gesprekken, waardoor technologie echt het leven dient.

• Simpel Begrip: MCP fungeert als een slimme assistent, die je AI-helper upgradet van “alleen maar chatten” naar “dingen gedaan krijgen”, waardoor je bestanden beheert, je leven plant en zelfs content creëert.
• Echte Waarde: Het transformeert AI van een ontoegankelijke technologie in een persoonlijke levensassistent, die tijd bespaart, de efficiëntie verbetert en privacy beschermt.

Bredere Scenario’s: Van Klusjes tot Creativiteit

MCP is meer dan alleen een tool; het vertegenwoordigt een verandering in levensstijl, waardoor iedereen zijn AI-assistent kan “aanpassen” zonder dure professionele diensten nodig te hebben. Voor ouderen kan MCP operaties vereenvoudigen - zeggen “Herinner me eraan om mijn medicijnen in te nemen en mijn familie op de hoogte te stellen” zet AI ertoe aan de taak automatisch te voltooien, waardoor de onafhankelijkheid wordt vergroot. MCP gaat verder dan simpele taken en stimuleert creativiteit en pakt dagelijkse behoeften aan:

• Dagelijks Beheer: Zeggen “Maak een lijst van de boodschappen van deze week en herinner me eraan” stelt MCP in staat om de koelkastvoorraad en prijsvergelijkingswebsites te controleren, een lijst te genereren en deze via sms te verzenden.
• Leren en Groei: Studenten die zeggen “Organiseer biologienotities en maak een studieplan” zet MCP ertoe aan notities te scannen, verbinding te maken met leerplatforms en een studieplan en quizvragen uit te voeren.
• Interesse Exploratie: Leren koken? Zeggen “Vind Italiaanse pastarecepten en ingrediënten” stelt MCP in staat om websites te doorzoeken, de voorraad te controleren en menu’s te genereren, waardoor je het gedoe van het bladeren door boeken bespaart.
• Emotionele Connectie: Voor verjaardagen, zeggen “Ontwerp een kaart en stuur het naar mama” laat MCP Figma gebruiken om het te ontwerpen en via e-mail te verzenden.

Privacy en Controle: Zekerheid voor Gebruikers

Privacy is een topprioriteit voor individuele gebruikers en het permissiecontrolemechanisme van MCP zorgt ervoor dat gebruikers de volledige controle over de datastroom behouden. Je kunt bijvoorbeeld permissies instellen om “AI toe te staan de kalender te lezen, maar foto’s niet aan te raken”, waardoor betrouwbare autorisatie wordt geboden. Bovendien stelt de “sampling”-functie van MCP gebruikers in staat om verzoeken te beoordelen voordat AI gevoelige taken uitvoert, zoals het analyseren van bankafschriften, waarbij gebruikers kunnen bevestigen dat “alleen de gegevens van de laatste maand” worden gebruikt. Deze transparantie en controle bevorderen het vertrouwen, terwijl het gemak behouden blijft.

De Noodzaak van MCP

De beperkingen van LLM’s hebben de behoefte aan MCP gestimuleerd. Traditioneel is de kennis van AI-modellen beperkt tot hun trainingsdata, waardoor toegang tot real-time informatie wordt voorkomen. Als een LLM de cryptocurrency-markttrends voor maart 2025 wil analyseren, moet het handmatig gegevens invoeren of specifieke API-oproepen schrijven, wat uren of dagen kan duren. Erger nog, ontwikkelaars worden geconfronteerd met een “M×N-probleem” bij het omgaan met meerdere modellen en tools - als er 10 AI-modellen en 10 externe tools zijn, zijn 100 aangepaste integraties nodig, waardoor de complexiteit exponentieel toeneemt. Deze fragmentatie is inefficiënt en moeilijk te schalen.

MCP pakt deze barrières aan, waardoor verbindingen worden verminderd tot N+M (slechts 20 configuraties zijn nodig voor 10 modellen en 10 tools), waardoor AI-agents tools flexibel kunnen aanroepen. Het genereren van een rapport met real-time aandelenkoersen, wat traditioneel 2 uur duurt, kan in slechts 2 minuten worden gedaan met MCP.

Technische Architectuur en Interne Werking van MCP

Technische Achtergrond en Ecologische Positionering

De technische basis van MCP is JSON-RPC 2.0, een lichtgewicht, efficiënte communicatiestandaard die real-time bidirectionele interactie ondersteunt, vergelijkbaar met de hoge prestaties van WebSockets. Het werkt viaeen client-serverarchitectuur:

• MCP Host: De user-interactieve applicatie, zoals Claude Desktop, Cursor of Windsurf, is verantwoordelijk voor het ontvangen van verzoeken en het weergeven van resultaten.
• MCP Client: Ingebouwd in de host, legt het een één-op-één verbinding met de server, behandelt protocolcommunicatie en zorgt voor isolatie en veiligheid.
• MCP Server: Een lichtgewicht programma dat specifieke functies biedt, het verbinden van lokale (zoals desktopbestanden) of remote (zoals cloud-API’s) databronnen.

Transmissiemethoden omvatten:

• Stdio: Standaard input/output, geschikt voor lokale snelle implementatie, zoals bestandsbeheer, met een latency van slechts enkele milliseconden.
• HTTP SSE: Server-sent events, die remote real-time interactie ondersteunen, zoals cloud-API-oproepen, geschikt voor gedistribueerde scenario’s.

Anthropic is van plan WebSockets te introduceren tegen het einde van 2025 om de prestaties op afstand verder te verbeteren. In het AI-ecosysteem heeft MCP een unieke positie, verschillend van OpenAI’s Function Calling, dat gebonden is aan een specifiek platform, en LangChain’s toolbibliotheek, die ontwikkelaar-georiënteerd is. MCP bedient ontwikkelaars, bedrijven en niet-technische gebruikers via openheid en standaardisatie.

Architectonisch Ontwerp

MCP maakt gebruik van een client-serverarchitectuur, analoog aan een restaurantomgeving: de klant (MCP-host) wil eten bestellen (data of acties), en de ober (MCP-client) communiceert met de keuken (MCP-server). Om efficiëntie en veiligheid te garanderen, wijst MCP een dedicated client toe aan elke server, waardoor een geïsoleerde één-op-één verbinding ontstaat. Belangrijke componenten zijn:

• Host: Het gebruikersingangspunt, zoals Claude Desktop, is verantwoordelijk voor het initiëren van verzoeken en het weergeven van resultaten.
• Client: De communicatietussenpersoon gebruikt JSON-RPC 2.0 om met de server te communiceren, het beheren van verzoeken en antwoorden.
• Server: De functieprovider verbindt externe bronnen en voert taken uit, zoals het lezen van bestanden of het aanroepen van API’s.

Transmissiemethoden zijn flexibel:

• Stdio: Lokale implementatie, geschikt voor snelle toegang tot desktopbestanden of lokale databases, met een latency van slechts enkele milliseconden, zoals het tellen van het aantal txt-bestanden.
• HTTP SSE: Remote interactie, het ondersteunen van cloud-API-oproepen, met sterke real-time prestaties, zoals het opvragen van weer-API’s, geschikt voor gedistribueerde scenario’s.
• Toekomstige Uitbreiding: WebSockets of streamable HTTP kunnen tegen het einde van 2025 worden geïmplementeerd, waardoor de prestaties op afstand verder worden verbeterd en de latency wordt verminderd.

Functionele Primitieven

MCP implementeert functies via drie “primitieven”:

1. Tools: Uitvoerbare functies die AI aanroept om specifieke taken te voltooien. Een “valutaconversie”-tool converteert bijvoorbeeld 100 RMB naar 14 USD en 109 HKD in real-time (gebaseerd op een vaste wisselkoers in maart 2025); een “zoek”-tool kan de filmvertoningstijden van vandaag opvragen.
2. Resources: Gestructureerde data die worden gebruikt als contextinvoer. Het lezen van een README-bestand van een GitHub-repository biedt bijvoorbeeld projectachtergrond, of het scannen van een PDF-bestand van 10 MB extraheert belangrijke informatie.
3. Prompts: Vooraf gedefinieerde instructiesjablonen die AI begeleiden om tools en resources te gebruiken. Een “document samenvatten”-prompt genereert bijvoorbeeld een samenvatting van 200 woorden, en een “reisroute plannen”-prompt integreert agenda- en vluchtdata.

MCP ondersteunt een “sampling”-functie waarbij de server een LLM kan vragen om een taak te verwerken, en de gebruiker beoordeelt het verzoek en het resultaat, waardoor veiligheid en transparantie worden gewaarborgd. Als de server bijvoorbeeld verzoekt om “bestandinhoud te analyseren”, keurt de gebruiker het goed en retourneert AI een samenvatting, waardoor ervoor wordt gezorgd dat gevoelige data niet worden misbruikt, waardoor de veiligheid en transparantie worden verhoogd.

Communicatieproces

De werking van MCP omvat vier fasen:

Overweeg het voorbeeld van “desktopbestanden opvragen”:

1. De gebruiker voert “mijn documenten weergeven” in.
2. Claude analyseert het verzoek en identificeert de noodzaak om de bestandsserver aan te roepen.
3. De client maakt verbinding met de server en de gebruiker keurt permissies goed.
4. De server retourneert een lijst met bestanden en Claude genereert een antwoord.

Een ander voorbeeld is “het plannen van een reisroute”: de gebruiker voert “regel een reis op zaterdag” in, Claude ontdekt agenda- en vluchsservers, verkrijgt schema- en ticketingdata, vraagt integratie en retourneert “10:00 vlucht naar Parijs op zaterdag.”

Waarom Zou Je Aandacht Besteden aan MCP?

Pijnpunten van het Huidige AI-Ecosysteem

De beperkingen van LLM’s zijn duidelijk:

• Informatiesilo’s: Kennis is beperkt tot trainingsdata en kan niet in real-time worden bijgewerkt. Als een LLM bijvoorbeeld Bitcoin-transacties in maart 2025 wil analyseren, moet het handmatig data invoeren.
• M×N-Probleem: Integratie tussen meerdere modellen en tools is exponentieel complex. 10 modellen en 10 tools vereisen bijvoorbeeld 100 aangepaste code-integraties.
• Inefficiëntie: Traditionele methoden vereisen het embedden van vectoren of vectorzoekopdrachten, die rekenintensief zijn en lange responstijden hebben.

Deze problemen beperken het potentieel van AI-agents, waardoor het moeilijk voor hen is om van “fantaseren” naar “doen” te gaan.

Doorbraakvoordelen van MCP

MCP brengt zeven voordelen via een gestandaardiseerde interface:

1. Real-Time Toegang: AI kan de nieuwste data in seconden opvragen. Claude Desktop haalt een lijst met bestanden op in 0,5 seconden via MCP, waardoor de efficiëntie vertienvoudigt.
2. Veiligheid en Controle: Data wordt rechtstreeks benaderd, waardoor de noodzaak voor tussenliggende opslag wordt geëlimineerd, met een betrouwbaarheid van permissiebeheer die 98% bereikt. Gebruikers kunnen AI beperken tot het lezen van alleen specifieke bestanden.
3. Lage Rekenbelasting: Elimineert de noodzaak voor ingebedde vectoren, waardoor ongeveer 70% van de rekenkosten wordt verminderd. Traditionele vectorzoekopdrachten vereisen 1 GB geheugen, terwijl MCP slechts 100 MB nodig heeft.
4. Flexibiliteit en Schaalbaarheid: Vermindert verbindingen van N×M naar N+M. 10 modellen en 10 tools hebben slechts 20 configuraties nodig.
5. Interoperabiliteit: Een MCP-server kan worden hergebruikt door meerdere modellen zoals Claude en GPT. Eén weerserver bedient wereldwijde gebruikers.
6. Vendor Flexibiliteit: Het schakelen van LLM’s vereist geen herstructurering van de infrastructuur.
7. Autonome Agent Ondersteuning: Ondersteunt AI dynamische toegang tot tools, het uitvoeren van complexe taken. Bij het plannen van een reis kan AI tegelijkertijd de kalender opvragen, vluchten boeken en e-mails verzenden, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd.

Belang en Impact

MCP is een katalysator voor ecologische verandering. Het is als de Steen van Rosetta, die de communicatie tussen AI en de externe wereld ontgrendelt. Een farmaceutisch bedrijf integreerde 10 databronnen via MCP, waardoor de zoekduur van onderzoek werd teruggebracht van 2 uur naar 10 minuten, waardoor de besluitvormingsefficiëntie met 90% werd verbeterd. Het moedigt ontwikkelaars ook aan om universele tools te bouwen, waarbij één server de wereld bedient, waardoor de vorming van een ecosysteem wordt bevorderd.

Toepassingsscenario’s en Praktische Cases van MCP

Diverse Toepassingsscenario’s

De toepassingen van MCP zijn uitgebreid:

1. Ontwikkeling en Productiviteit:
   • Code Debugging: Cursor AI debugt 100.000 regels code via Browsertools Server, waardoor foutpercentages met 25% worden verminderd.
   • Document Zoeken: Mintlify Server doorzoekt 1000 pagina’s documenten in 2 seconden, waardoor 80% van de tijd wordt bespaard.
   • Taakautomatisering: Google Sheets Server werkt automatisch 500 verkoopbladen bij, waardoor de efficiëntie met 300% wordt verbeterd.
2. Creativiteit en Ontwerp:
   • 3D-Modellering: Blender MCP vermindert de modelleringstijd van 3 uur tot 10 minuten, waardoor de efficiëntie 18 keer wordt verbeterd.
   • Ontwerptaken: Figma Server assisteert AI bij het aanpassen van lay-outs, waardoor de ontwerpefficiëntie met 40% wordt verbeterd.
3. Data en Communicatie:
   • Database Query: Supabase Server vraagt gebruikersrecords in real-time op, met een responstijd van 0,3 seconden.
   • Team Collaboration: Slack Server automatiseert het verzenden van berichten, waardoor 80% van de handmatige handelingen wordt bespaard.
   • Web Scraping: Firecrawl Server extraheert data, waardoor de snelheid verdubbelt.
4. Onderwijs en Gezondheidszorg:
   • Onderwijsondersteuning: MCP Server maakt verbinding met leerplatforms en AI genereert cursusoverzichten, waardoor de efficiëntie van de leraar met 40% wordt verbeterd.
   • Medische Diagnostiek: Maakt verbinding met patiëntdatabases en AI genereert diagnostische rapporten met een nauwkeurigheidspercentage van 85%.
5. Blockchain en Financiën:
   • Bitcoin Interactie: MCP Server vraagt blockchaintransacties op, waardoor de real-time prestaties naar het tweede niveau worden verbeterd.
   • DeFi Analyse: Analyseert Binance grote investeerderstransacties, het voorspellen van winsten, met een nauwkeurigheidspercentage van 85%.

Specifieke Case Analyse

• Case Analyse: Claude scant 1000 bestanden en genereert een samenvatting van 500 woorden in slechts 0,5 seconden. Traditionele methoden vereisen het handmatig uploaden van bestanden naar de cloud, wat enkele minuten duurt.
• Blockchain Toepassing: AI analyseerde Binance grote investeerderstransacties via MCP Server in maart 2025, het voorspellen van potentiële winsten, het demonstreren van het potentieel op financieel gebied.

MCP Ecosysteem: Status en Deelnemers

Ecosysteem Architectuur

Het MCP-ecosysteem begint vorm te krijgen, het bestrijken van vier belangrijke rollen:

1. Clients:
   • Mainstream Applicaties: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Opkomende Tools: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Servers:
   • Database Klasse: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Tool Klasse: Resend, Stripe, Linear.
   • Creative Klasse: Blender, Figma.
   • Data Klasse: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Markt:
   • mcp.so: Inclusief Servers, het aanbieden van one-click installatie.
   • Andere Platforms: Mintlify, OpenTools.
4. Infrastructuur:
   • Cloudflare: Hosting Servers, het waarborgen van beschikbaarheid.
   • Toolbase: Het optimaliseren van latency.
   • Smithery: Het bieden van dynamische load balancing.

Ecologische Data

• Schaal: In maart 2025 was MCP Server toegenomen van in december 2024 tot +eenheden, een groeipercentage van %.
• Community: + GitHub projecten participeerden, met Servers afkomstig van ontwikkelaar contributions.
• Activiteit: Een vroege Hackathon trok + ontwikkelaars aan, het produceren van + innovatieve toepassingen, zoals winkelassistenten en gezondheidsmonitoring tools.

Beperkingen en Uitdagingen van MCP

Technische Knellingen

• Implementatie Complexiteit: MCP bevat prompts en sampling functies, waardoor de ontwikkelingsmoeilijkheden toenemen. Toolbeschrijvingen moeten zorgvuldig worden geschreven, anders zijn LLM aanroepen vatbaar voor fouten.
• Implementatie Beperkingen: Vereist het draaien op lokale terminals, het handmatig starten van de server, het ontbreken van one-click implementatie of webapplicaties, het beperken van remote scenario’s.
• Debugging Uitdagingen: Slechte cross-client compatibiliteit, onvoldoende logging support. Een server kan bijvoorbeeld prima werken op Claude Desktop, maar kan falen op Cursor.
• Transmissie Tekortkomingen: Ondersteunt alleen Stdio en SSE, het ontbreken van meer flexibele opties zoals WebSockets, het beperken van remote real-time prestaties.

Ecologische Kwaliteit Tekortkomingen

• Oneven Kwaliteit: Van de + Servers heeft ongeveer % stabiliteitsproblemen of ontbreekt documentatie, wat resulteert in inconsistente gebruikerservaringen.
• Onvoldoende Vindbaarheid: Vereist het handmatig configureren van serveradressen, en het dynamische ontdekkingsmechanisme is nog niet volwassen, wat vereist dat gebruikers zelf zoeken en testen.
• Schaal Beperkingen: Vergeleken met Zapier’s + tools of LangChain’s + toolbibliotheek, is de dekking van MCP nog steeds onvoldoende.

Toepassingsuitdagingen in Productieomgevingen

• Call Nauwkeurigheid: Het huidige LLM tool call succespercentage is ongeveer %, vatbaar voor falen in complexe taken.
• Aanpassingsbehoeften: Productie Agents moeten systeemmessages en architecturen optimaliseren op basis van tools, en MCP’s ‘plug-and-play’ is moeilijk te voldoen.
• Gebruikersverwachtingen: Met de verbetering van de modelcapaciteiten hebben gebruikers hogere eisen aan betrouwbaarheid en snelheid, en MCP’s algemeenheid kan prestaties opofferen.

Concurrentie en Druk van Alternatieve Oplossingen

• Propriëtaire Oplossingen: OpenAI’s Agent SDK biedt hogere betrouwbaarheid door diepe optimalisatie, waardoor mogelijk high-end gebruikers worden aangetrokken.
• Bestaande Frameworks: LangChain’s toolbibliotheek heeft gevestigde plakkerigheid onder ontwikkelaars, en MCP’s nieuwe ecosysteem heeft tijd nodig om in te halen.
• Marktvergelijking: OpenAI’s Custom GPTs zijn niet breed succesvol geweest, en MCP moet zijn unieke waarde bewijzen om het herhalen van fouten te vermijden.

Toekomstige Trends: MCP’s Evolutiepad

Multi-Dimensionale Pad van Technische Optimalisatie

• Protocol Vereenvoudiging: Verwijder redundante functies, het focussen op tool aanroepen, het verminderen van ontwikkelingsbarrières.
• Stateless Ontwerp: Ondersteuning van server-side implementatie, introduceer authenticatiemechanismen, het oplossen van multi-tenant problemen.
• Gebruikerservaring Standaardisatie: Standaardiseer tool selectielogica en interface ontwerp om consistentie te verbeteren.
• Debugging Upgrade: Ontwikkel cross-platform debugging tools, het bieden van gedetailleerde logs en fout tracering.
• Transmissie Uitbreiding: Ondersteuning van WebSockets en streamable HTTP om remote interactiecapaciteiten te verbeteren.

Strategische Richting van Ecologische Ontwikkeling

• Marketplace Constructie: Lanceer een platform vergelijkbaar met npm, het integreren van rating, zoek, en one-click installatiefuncties om server discovery te optimaliseren.
• Web Support: Implementeer cloud implementatie en browser integratie, het doorbreken van lokale beperkingen, het richten op Web gebruikers.
• Business Scenario Uitbreiding: Verschuif van coding tools naar customer support, ontwerp, marketing en andere velden.
• Community Incentives: Moedig hoogwaardige serverontwikkeling aan via bonussen, certificeringen, met het doel + Servers te bereiken tegen het einde van .