Het Model Context Protocol (MCP) vertegenwoordigt een aanzienlijke sprong voorwaarts op het gebied van kunstmatige intelligentie en biedt een gestandaardiseerde aanpak voor het integreren van AI-modellen met externe gegevensbronnen, API’s en services. MCP, gelanceerd door Anthropic in het laatste deel van 2024, heeft tot doel de beperkingen van modelspecifieke integraties te overstijgen door een universeel framework te creëren dat geschikt is voor elk taalmodel.
De adoptie van MCP heeft snel aan momentum gewonnen. In maart 2025 had OpenAI aangekondigd het protocol te ondersteunen op zijn platform en Microsoft heeft sindsdien MCP-compatibiliteit geïntegreerd in verschillende services binnen zijn ecosysteem. Deze wijdverbreide adoptie onderstreept het potentieel van MCP om de de facto standaard te worden voor het bouwen van integraties tussen generatieve AI-modellen, diverse gegevensbronnen en een groot aantal services. Deze uitgebreide gids gaat in op de fundamentele architectuur van MCP, onderzoekt hoe het gegevensuitwisselingen standaardiseert en biedt inzicht in het integreren van MCP in uw eigen applicaties.
De Mechanica van het Model Context Protocol Begrijpen
MCP werkt op een eenvoudige architectuur die bestaat uit drie essentiële componenten die naadloze interacties tussen AI-modellen, services en gegevensbronnen mogelijk maken:
- MCP Hosts: Deze componenten initiëren en beheren de verbinding tussen een taalmodel en MCP-servers. Momenteel ondersteunen slechts een beperkt aantal applicaties hostingmogelijkheden, waaronder Claude Desktop en GitHub Copilot.
- MCP Servers: Deze servers zijn ontworpen om resources, tools en prompts aan clients beschikbaar te stellen. Doorgaans draaien ze lokaal op de machine van de gebruiker, vaak geïmplementeerd als npm-pakketten, Docker-containers of standalone services. Het is de moeite waard op te merken dat er momenteel geen gestandaardiseerde ondersteuning is voor volledig externe MCP-servers.
- MCP Clients: Dit zijn lichtgewicht subprocessen die door hosts worden gegenereerd. Elke client onderhoudt een speciale één-op-één verbinding met een server, waardoor het ophalen van context en het faciliteren van naadloze interacties mogelijk is.
Een MCP-server kan drie primaire soorten functionaliteiten bieden:
- Resources: Dit omvat gestructureerde gegevens zoals databaserecords of API-reacties die het taalmodel kan gebruiken om te communiceren met lokale bestanden en te verwijzen naar externe informatie.
- Tools: Dit zijn door de server beschikbaar gestelde functies die taalmodellen automatisch kunnen aanroepen met goedkeuring van de gebruiker.
- Prompts: Deze bestaan uit prompts of vooraf geschreven promptsjablonen die zijn ontworpen om gebruikers te helpen bij het efficiënter voltooien van specifieke taken.
MCP Servers Construeren
Het ontwikkelen van een MCP-server omvat het beschikbaar stellen van API’s en gegevens in een gestandaardiseerde indeling die generatieve AI-services gemakkelijk kunnen gebruiken. Een enkele client kan tegelijkertijd verbindingen tot stand brengen met meerdere servers.
Deze modulariteit impliceert dat elke beschikbare API kan worden omgezet in een MCP-server en consistent kan worden verpakt voor een generatieve AI-applicatie. Een van de belangrijkste voordelen van MCP ligt in het vermogen om gemakkelijke toegang tot services te faciliteren via natuurlijke taalcommando’s. Bovendien verlicht het de last van het bouwen van aangepaste integraties en logica door te fungeren als tussenpersoon tussen generatieve AI-tools en cloudgebaseerde services.
Prioriteit geven aan Privacy en Controle
Het ontwerp van MCP legt een sterke nadruk op resourcecontrole en privacy door zijn architectuur en maatregelen voor gegevensbescherming:
- Resources die via servers beschikbaar worden gesteld, vereisen goedkeuring van de gebruiker voordat taalmodellen er toegang toe hebben.
- Servermachtigingen kunnen worden geconfigureerd om de beschikbaarstelling van resources te beperken, waardoor gevoelige gegevens worden beschermd.
- Een local-first architectuur zorgt ervoor dat gegevens op het apparaat van de gebruiker blijven, tenzij expliciet gedeeld, waardoor de privacy en controle van de gebruiker worden verbeterd.
MCP Integreren in Applicatieontwikkeling: Een Praktische Handleiding
Laten we eens kijken naar een praktisch voorbeeld van het integreren van een MCP-server in uw ontwikkelingsworkflow.
De MCP GitHub-repository onderhoudt een openbare directory van beschikbare MCP-servers. Daarnaast bieden providers zoals Microsoft Copilot Studio hun eigen MCP-servers aan. Een opmerkelijk voorbeeld is de MCP-server van Cloudflare, waarmee u rechtstreeks kunt communiceren met uw Cloudflare-resources via een MCP-compatibele client, zoals Anthropic’s Claude.
Om de Cloudflare MCP-server te installeren (met behulp van NPX), voert u eenvoudig de volgende opdracht uit in uw terminal: