MCP: Revolutie in AI Agent Tool Interactie

De omgeving van AI-agents evolueert snel en vereist meer geavanceerde methoden voor deze agents om te communiceren met externe tools en data. In het verleden was de integratie van Large Language Models (LLM’s) met externe tools een complex en gefragmenteerd proces. Nu komt het Model Context Protocol (MCP) naar voren als een transformerende oplossing. MCP biedt een gestandaardiseerde, vereenvoudigde en toekomstbestendige benadering van AI-agent tool calling voor verschillende modellen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor schaalbare, veilige en interoperabele workflows.

De Uitdagingen van Traditionele AI-Tool Integratie

Vóór de komst van MCP vertrouwden LLM’s op ad-hoc, modelspecifieke integraties om toegang te krijgen tot externe tools. Benaderingen zoals ReAct, Toolformer, LangChain en LlamaIndex, en Auto-GPT, hoewel innovatief, leidden tot gefragmenteerde en moeilijk te onderhouden codebases. Elke nieuwe databron of API vereiste zijn eigen wrapper en de agent moest specifiek worden getraind om deze te gebruiken. Deze benadering legde geïsoleerde, niet-standaard workflows op, wat de behoefte aan een uniforme oplossing benadrukte.

• Ad-hoc Integraties: LLM’s gebruikten traditioneel aangepaste, modelspecifieke integraties om toegang te krijgen tot externe tools.
• Gefragmenteerde Codebases: Elke nieuwe databron of API vereiste zijn eigen wrapper, wat resulteerde in complexe en moeilijk te onderhouden code.
• Niet-Standaard Workflows: Geïsoleerde workflows maakten het moeilijk om naadloze integratie tussen verschillende modellen en tools te bereiken.

Introductie van het Model Context Protocol (MCP)

Het Model Context Protocol (MCP) standaardiseert de manier waarop AI-agents externe tools en databronnen ontdekken en aanroepen. MCP is een open protocol dat een gemeenschappelijke JSON-RPC-gebaseerde API-laag definieert tussen LLM-hosts en -servers. MCP functioneert als een "USB-C-poort voor AI-applicaties" en biedt een universele interface die elk model kan gebruiken om toegang te krijgen tot tools. Dit maakt veilige, tweerichtingsverbindingen mogelijk tussen de databronnen van een organisatie en AI-gestuurde tools, waardoor de stuksgewijze connectoren van het verleden worden vervangen.

Belangrijkste Voordelen van MCP

• Het Model Ontkoppelen van de Tools: Agents kunnen verbinding maken met MCP-servers zonder modelspecifieke prompts of hard-gecodeerde functieaanroepen nodig te hebben.
• Gestandaardiseerde Interface: MCP biedt een gemeenschappelijke interface voor modellen om toegang te krijgen tot tools, waardoor het integratieproces wordt vereenvoudigd.
• Veilige Verbindingen: Maakt veilige, tweerichtingsverbindingen mogelijk tussen databronnen en AI-gestuurde tools.
• Universele Toegankelijkheid: Elk model kan MCP gebruiken om toegang te krijgen tot tools, waardoor het een veelzijdige oplossing is.

In plaats van modelspecifieke prompts te schrijven of functieaanroepen hard te coderen, maakt een agent eenvoudigweg verbinding met een of meer MCP-servers, die elk gegevens of mogelijkheden op een gestandaardiseerde manier beschikbaar stellen. De agent (of host) haalt een lijst op van beschikbare tools, inclusief hun namen, beschrijvingen en input-/outputschema’s, van de server. Het model kan vervolgens elke toolop naam aanroepen. Deze standaardisatie en hergebruik zijn de belangrijkste voordelen ten opzichte van eerdere benaderingen.

De Kernrollen Gedefinieerd door MCP

De open specificatie van MCP definieert drie kernrollen: Host, Client en Server.

1. Host: De LLM-applicatie of gebruikersinterface (bijv. een chat-UI, IDE of agentorkestratie-engine) waarmee de gebruiker communiceert. De host sluit de LLM in en fungeert als een MCP-client.
2. Client: De softwaremodule binnen de host die het MCP-protocol implementeert (meestal via SDK’s). De client behandelt berichten, authenticatie en het marshallen van modelprompts en -antwoorden.
3. Server: Een service (lokaal of extern) die context en tools biedt. Elke MCP-server kan een database, API, codebase of ander systeem wrappen en adverteert zijn mogelijkheden aan de client.

MCP werd expliciet geïnspireerd door het Language Server Protocol (LSP) dat in IDE’s wordt gebruikt: net zoals LSP standaardiseert hoe editors taalfuncties opvragen, standaardiseert MCP hoe LLM’s contextuele tools opvragen. Door een gemeenschappelijk JSON-RPC 2.0-berichtenformaat te gebruiken, kunnen alle clients en servers die zich aan MCP houden, samenwerken, ongeacht de programmeertaal of de gebruikte LLM.

Technisch Ontwerp en Architectuur

MCP vertrouwt op JSON-RPC 2.0 om drie soorten berichten te verzenden: verzoeken, antwoorden en meldingen, waardoor agents zowel synchrone tool aanroepen kunnen uitvoeren als asynchrone updates kunnen ontvangen. In lokale implementaties spawnt de client vaak een subprocess en communiceert via stdin/stdout (het stdio-transport). Externe servers gebruiken daarentegen doorgaans HTTP met Server-Sent Events (SSE) om berichten in realtime te streamen. Deze flexibele berichtenlaag zorgt ervoor dat tools kunnen worden aangeroepen en resultaten kunnen worden geleverd zonder de belangrijkste workflow van de hostapplicatie te blokkeren.

Elke server stelt drie gestandaardiseerde entiteiten beschikbaar: resources, tools en prompts.

• Resources: Opvraagbare stukjes context, zoals tekstbestanden, databasetabellen of in de cache opgeslagen documenten, die de client kan ophalen op basis van ID.
• Tools: Benoemde functies met goed gedefinieerde input- en outputschema’s, of dat nu een zoek-API, een rekenmachine of een aangepaste gegevensverwerkingsroutine is.
• Prompts: Optionele, templates of workflows op hoger niveau die het model begeleiden bij interacties met meerdere stappen.

Door JSON-schema’s te bieden voor elke entiteit, stelt MCP elk capabel large language model (LLM) in staat om deze mogelijkheden te interpreteren en aan te roepen zonder dat er op maat gemaakte parsing of hard-gecodeerde integraties nodig zijn.

Modulair Ontwerp

De MCP-architectuur scheidt de zorgen op een overzichtelijke manier over de drie rollen. De host sluit de LLM in en orkestreert de conversatieflow, waarbij gebruikersquery’s worden doorgegeven aan het model en de outputs worden verwerkt. De client implementeert het MCP-protocol zelf en beheert alle berichtmarshalling, authenticatie- en transportdetails. De server adverteert beschikbare resources en tools, voert inkomende verzoeken uit (bijvoorbeeld het weergeven van tools of het uitvoeren van een query) en retourneert gestructureerde resultaten. Dit modulaire ontwerp, dat AI en UI omvat in de host, protocollogica in de client en uitvoering in de server, zorgt ervoor dat systemen onderhoudbaar, uitbreidbaar en gemakkelijk te evolueren blijven.

Interactiemodel en Agent Workflows

Het gebruik van MCP in een agent volgt een eenvoudig patroon van ontdekking en uitvoering. Wanneer de agent verbinding maakt met een MCP-server, roept hij eerst de list_tools()-methode aan om alle beschikbare tools en resources op te halen. De client integreert deze beschrijvingen vervolgens in de context van de LLM (bijv. door ze in de prompt te formatteren). Het model weet nu dat deze tools bestaan en welke parameters ze aannemen.

Vereenvoudigde Workflow

1. Ontdekking: De agent maakt verbinding met een MCP-server en haalt een lijst op van beschikbare tools en resources met behulp van de list_tools()-methode.
2. Integratie: De client integreert deze beschrijvingen in de context van de LLM.
3. Uitvoering: Wanneer de agent besluit een tool te gebruiken, geeft de LLM een gestructureerde aanroep af (bijv. een JSON-object met call: tool_name, args: {...}).
4. Aanroep: De host herkent dit als een tool aanroep en de client geeft een overeenkomstig call_tool()-verzoek uit naar de server.
5. Antwoord: De server voert de tool uit en stuurt het resultaat terug. De client voedt dit resultaat vervolgens in de volgende prompt van het model, waardoor het lijkt op extra context.

Wanneer de agent besluit een tool te gebruiken (vaak aangezet door de query van een gebruiker), geeft de LLM een gestructureerde aanroep af (bijv. een JSON-object met \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). De host herkent dit als een tool aanroep en de client geeft een overeenkomstig call_tool()-verzoek uit naar de server. De server voert de tool uit en stuurt het resultaat terug. De client voedt dit resultaat vervolgens in de volgende prompt van het model, waardoor het lijkt op extra context. Dit protocol behandelt op transparante wijze de lus van ontdekken→prompten→toolen→reageren.

Implementaties en Ecosysteem

MCP is implementatie-agnostisch. De officiële specificatie wordt onderhouden op GitHub en er zijn meerdere taal-SDK’s beschikbaar, waaronder TypeScript, Python, Java, Kotlin en C#. Ontwikkelaars kunnen MCP-clients of -servers schrijven in hun favoriete stack. De OpenAI Agents SDK bevat bijvoorbeeld klassen die een eenvoudige verbinding met standaard MCP-servers vanuit Python mogelijk maken. De tutorial van InfraCloud demonstreert het instellen van een Node.js-gebaseerde bestandsysteem-MCP-server om een LLM in staat te stellen lokale bestanden te bladeren.

Groeiend Ecosysteem

• Taal-SDK’s: Beschikbaar in TypeScript, Python, Java, Kotlin en C#.
• Open Source Servers: Anthropic heeft connectoren uitgebracht voor veel populaire services, waaronder Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB en web browsing met Puppeteer, onder andere.
• Geïntegreerde Platforms: Claude Desktop, Google’s Agent Development Kit en Cloudflare’s Agents SDK hebben MCP-ondersteuning geïntegreerd.
• Auto-Agents: Auto-GPT kan worden aangesloten op MCP, waardoor dynamische toolontdekking en -gebruik mogelijk zijn.

Zodra één team een server bouwt voor Jira of Salesforce, kan elke conforme agent deze gebruiken zonder herwerking. Aan de client-/hostzijde hebben veel agentplatforms MCP-ondersteuning geïntegreerd. Claude Desktop kan worden gekoppeld aan MCP-servers. Google’s Agent Development Kit behandelt MCP-servers als toolproviders voor Gemini-modellen. Cloudflare’s Agents SDK heeft een McpAgent-klasse toegevoegd, zodat elke FogLAMP een MCP-client kan worden met ingebouwde auth-ondersteuning. Zelfs auto-agents zoals Auto-GPT kunnen worden aangesloten op MCP: in plaats van een specifieke functie te coderen voor elke API, gebruikt de agent een MCP-clientbibliotheek om tools aan te roepen. Deze trend naar universele connectoren belooft een meer modulaire autonome agentarchitectuur.

In de praktijk stelt dit ecosysteem elke willekeurige AI-assistent in staat om tegelijkertijd verbinding te maken met meerdere databronnen. Men kan zich een agent voorstellen die in één sessie een MCP-server gebruikt voor bedrijfsdocumenten, een andere voor CRM-query’s en weer een andere voor bestandszoekopdrachten op het apparaat. MCP behandelt zelfs naamconflicten op elegante wijze: als twee servers elk een tool hebben die ‘analyseren’ heet, kunnen clients ze een namespace geven (bijv. ‘ImageServer.analyseren’ vs ‘CodeServer.analyseren’) zodat beide beschikbaar blijven zonder conflict.

Voordelen Ten Opzichte van Eerdere Paradigma’s

MCP brengt verschillende belangrijke voordelen met zich mee die eerdere methoden missen:

• Gestandaardiseerde Integratie: MCP biedt één protocol voor alle tools.
• Dynamische Tool Ontdekking: Agents kunnen tools tijdens runtime ontdekken.
• Interoperabiliteit en Hergebruik: Dezelfde toolserver kan meerdere LLM-clients bedienen.
• Schaalbaarheid en Onderhoud: MCP vermindert drastisch het dubbele werk.
• Samenstelbaar Ecosysteem: MCP maakt een marktplaats mogelijk van onafhankelijk ontwikkelde servers.
• Beveiliging en Controle: Het protocol ondersteunt duidelijke autorisatiestromen.

Belangrijkste Voordelen Samengevat

• Verenigd Protocol: MCP biedt één, gestandaardiseerd protocol voor alle tools, waardoor de ontwikkeling wordt gestroomlijnd en de noodzaak voor aangepaste parsinglogica wordt geëlimineerd.
• Runtime Ontdekking: Agents kunnen dynamisch beschikbare mogelijkheden ontdekken, waardoor herstarts of herprogrammering overbodig worden wanneer nieuwe tools worden toegevoegd.
• Model Agnostisch: MCP stelt dezelfde toolserver in staat om meerdere LLM-clients te bedienen, waardoor vendor lock-in wordt vermeden en dubbele engineeringinspanningen worden verminderd.
• Verminderde Duplicatie: Ontwikkelaars kunnen een enkele MCP-server schrijven voor taken zoals bestandszoekopdrachten, waar alle agents op alle modellen van profiteren.
• Open Ecosysteem: MCP stimuleert een open marktplaats van connectoren, vergelijkbaar met web-API’s.
• Autorisatiestromen: MCP ondersteunt duidelijke autorisatiestromen, waardoor de auditbaarheid en beveiliging worden verbeterd in vergelijking met free-form prompting.

Impact op de Industrie en Real-World Applicaties

De acceptatie van MCP groeit snel. Grote leveranciers en frameworks hebben publiekelijk geïnvesteerd in MCP of gerelateerde agentstandaarden. Organisaties onderzoeken MCP om interne systemen, zoals CRM, knowledge bases en analyticsplatforms, te integreren in AI-assistenten.

Concrete Use Cases

• Developer Tools: Code-editors en zoekplatforms gebruiken MCP om assistenten in staat te stellen code repositories, documentatie en commitgeschiedenis op te vragen.
• Enterprise Knowledge & Chatbots: Helpdeskbots hebben toegang tot Zendesk- of SAP-gegevens via MCP-servers, beantwoorden vragen over openstaande tickets of genereren rapporten op basis van realtime bedrijfsgegevens.
• Enhanced Retrieval-Augmented Generation: RAG-agents kunnen embedding-based retrieval combineren met gespecialiseerde MCP-tools voor databasequery’s of grafiekzoekopdrachten.
• Proactieve Assistenten: Event-driven agents monitoren e-mail- of taakstreams en plannen autonoom vergaderingen of vatten actiepunten samen door kalender- en notitietools aan te roepen via MCP.

In elk scenario stelt MCP agents in staat om te schalen over diverse systemen zonder dat integratiecode hoeft te worden herschreven, waardoor onderhoudbare, veilige en interoperabele AI-oplossingen worden geleverd.

Vergelijkingen met Eerdere Paradigma’s

MCP verenigt en breidt eerdere benaderingen uit en biedt dynamische ontdekking, gestandaardiseerde schema’s en cross-model interoperabiliteit in één enkel protocol.

• Versus ReAct: MCP biedt het model een formele interface met behulp van JSON-schema’s, waardoor clients de uitvoering naadloos kunnen beheren.
• Versus Toolformer: MCP externaliseert tool interfaces volledig van het model, waardoor zero-shot ondersteuning mogelijk is voor elke geregistreerde tool zonder retraining.
• Versus Framework Libraries: MCP verschuift integratielogica naar een herbruikbaar protocol, waardoor agents flexibeler worden en codeduplicatie wordt verminderd.
• Versus Autonome Agents: Door MCP-clients te gebruiken, hebben dergelijke agents geen bespoke code nodig voor nieuwe services, maar vertrouwen ze in plaats daarvan op dynamische ontdekking en JSON-RPC-aanroepen.
• Versus Function-Calling API’s: MCP generaliseert function calling over elke client en server, met ondersteuning voor streaming, ontdekking en gemultiplexte services.

Beperkingen en Uitdagingen

Ondanks zijn belofte is MCP nog in ontwikkeling:

• Authenticatie en Autorisatie: Huidige oplossingen vereisen het extern layeren van OAuth of API-keys, wat implementaties kan bemoeilijken zonder een uniforme auth-standaard.
• Multi-step Workflows: Het orkestreren van langdurige, stateful workflows is vaak nog steeds afhankelijk van externe schedulers of prompt chaining, omdat het protocol geen ingebouwd sessieconcept heeft.
• Ontdekking op Schaal: Het beheren van veel MCP-server endpoints kan omslachtig zijn in grote omgevingen.
• Ecosysteem Volwassenheid: MCP is nieuw, dus niet elke tool of databron heeft een bestaande connector.
• Ontwikkelings Overhead: Voor enkele, eenvoudige tool aanroepen kan de MCP-setup zwaar aanvoelen in vergelijking met een snelle, directe API-aanroep.