De Model Context Protocol (MCP) wint snel terrein als de definitieve methode voor het integreren van externe bronnen in agentworkflows. Hoewel er alternatieve benaderingen bestaan die specifiek zijn voor grote taalmodellen (LLM’s), wordt MCP snel de standaard, analoog aan REST voor integratiedoeleinden.
Deze handleiding is afgestemd op Python-ontwikkelaars en is bedoeld om een grondig begrip van MCP te bieden, met betrekking tot de onderliggende principes en het architectonische ontwerp. We beginnen met het onderzoeken van de motivaties achter MCP en de algehele structuur ervan, gevolgd door een gedetailleerde, praktische implementatie van zowel servers als clients.
Ontcijfering van het Model Context Protocol
MCP, geïntroduceerd in november 2024 door Anthropic, is een open standaard die zorgvuldig is ontworpen om de interactie tussen AI-modellen en externe tools, datarepository’s en verschillende bronnen te optimaliseren.
Anthropic beschouwt MCP als een universele connector voor LLM’s, in navolging van de standaardisatie die USB-C heeft gebracht in hardwareverbindingen. Hierdoor kunnen ontwikkelaars elke tool of gegevensbron naadloos integreren met hun AI-applicaties via een uniform protocol. Door een taalagnostische filosofie te omarmen en Software Development Kits (SDK’s) aan te bieden voor talen zoals Python, TypeScript, Java, Kotlin en C#, elimineert MCP de noodzaak voor op maat gemaakte, eenmalige integraties.
MCP werkt via twee hoofdcomponenten: servers, die tools, bronnen en prompts blootleggen, en clients, die de verbinding tussen AI-modellen en deze servers faciliteren. Communicatie wordt gefaciliteerd via JSON-RPC via HTTP, waardoor zowel synchrone als asynchrone workflows mogelijk zijn. Beveiliging is een cruciaal aandachtspunt, met expliciete machtigingen en een lokaal-eerst ontwerp dat de privacy waarborgt. MCP heeft steun gekregen van grote AI-platforms en bevordert een snelle groei van het ecosysteem, waardoor het een fundamentele technologie is voor het bouwen van robuuste, contextbewuste AI-agents.
Frameworks en platforms zoals LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit en Microsoft Copilot Studio ondersteunen MCP native.
Diepgaande duik in MCP-servers en -clients
Agentworkflows zijn afhankelijk van twee kritieke elementen voor autonome werking: actuele gegevens en toegang tot bestaande systemen. Gegevens worden als context aan LLM’s geleverd om feitelijke informatie te verstrekken, die op zijn beurt LLM’s helpt bij het nemen van weloverwogen beslissingen. Zodra een beslissing is genomen om actie te ondernemen, is programmatische toegang tot systemen vereist, meestal blootgesteld als API’s die beschikbaar komen als tools.
Het is de moeite waard op te merken dat MCP-servers en -clients onafhankelijk van elke LLM kunnen functioneren. Wanneer de client is geïntegreerd met een LLM, dient deze als de hoeksteen van agentworkflows.
In de MCP-architectuur abstraheren servers de toegang tot gegevens en tools. Een database kan bijvoorbeeld worden geïntegreerd als een bron binnen een MCP-server. Een client heeft alleen-lezen toegang tot deze bron voor het ophalen van gegevens. Bronnen ondersteunen ook parameters omfilters toe te passen of de gegevens te beperken die met clients worden gedeeld. Salarisinformatie van werknemers is bijvoorbeeld een ideale kandidaat voor een bron.
Naast bronnen stellen MCP-servers ook tools beschikbaar die clients in staat stellen acties uit te voeren die verder gaan dan alleen het ophalen van gegevens. Terwijl bronnen alleen-lezen toegang bieden, faciliteren tools het aanroepen van API’s die gegevens manipuleren of acties uitvoeren. Het aanroepen van de Stripe API om een betalingstransactie te voltooien is een goed voorbeeld van een tool.
Naast bronnen en tools kunnen MCP-servers functioneren als repository’s voor vooraf gedefinieerde prompts. Clients kunnen deze prompts ophalen en naar LLM’s verzenden, waardoor een consistente en gestandaardiseerde repository van prompts wordt gegarandeerd.
MCP-servers kunnen worden opgevraagd om een lijst te verkrijgen van de bronnen, tools en prompts die ze blootleggen, wat een basisontdekkingsmechanisme biedt. Samenvattend kunnen MCP-servers bronnen, tools en prompts aan clients blootleggen, terwijl de acties van de client aan het oordeel van de ontwikkelaar worden overgelaten.
Een MCP-client bevindt zich in een hostapplicatie, zoals een chatbot of een agent. Voorbeelden van hostapplicaties zijn Claude Desktop en Cursor AI. Ontwikkelaars kunnen agentapplicaties bouwen met meerdere clients die communiceren met een of meer MCP-servers.
Een MCP-client kan worden gemaakt zonder interactie met een LLM. De client kan echter dienen als een krachtig kanaal voor LLM’s om toegang te krijgen tot MCP-servers.
In een typische workflow maakt een hostapplicatie, zoals een chatbot of agent, verbinding met de MCP-server, haalt de beschikbare bronnen en tools op en presenteert deze in een geschikte indeling aan een LLM.
Op basis van de prompt kan de LLM terugkeren naar de host om toegang te krijgen tot een bron of een tool aan te roepen via de MCP-client. De meeste agentframeworks, zoals OpenAI Agents SDK en Google ADK, abstraheren deze functionaliteit door de retourvlucht tussen de LLM en de hostapplicatie naadloos te laten verlopen.
Diepgaande duik in de communicatie tussen MCP-server en -client
Het communicatieprotocol is een fundamenteel aspect van de MCP-architectuur. Een MCP-server ondersteunt twee transportprotocollen: STDIO en Server-Sent Events (SSE).
STDIO-transportprotocol
Wanneer STDIO wordt gebruikt als transportprotocol, roept een MCP-client de MCP-server rechtstreeks aan en geeft de benodigde parameters op. Vervolgens legt het de output van de server vast, die naar de console wordt geschreven, en verzendt deze naar de hostapplicatie.
In dit scenario delen de client en de server hetzelfde proces. De server voert eenvoudigweg de opdracht uit en sluit onmiddellijk af. Dit proces wordt herhaald telkens wanneer de client de server aanroept. In wezen werken de client en de server in-process zonder dat er externe aanroepen of Remote Procedure Calls (RPC) aan te pas komen. Deze benadering is het meest geschikt wanneer de client en de server zich op dezelfde machine bevinden, waardoor latentie wordt geëlimineerd die wordt veroorzaakt door langlopende processen. Als gevolg hiervan onderhouden de MCP-server en -client een 1:1-verbinding bij gebruik van STDIO-transport.
Server-Sent Events (SSE)-transportprotocol
Het tweede transportprotocol dat door MCP wordt ondersteund, is Server-Sent Events (SSE). Het stelt een server in staat om realtime updates naar clients te pushen via één enkele, permanente HTTP-verbinding. Zodra de client de verbinding initieert, streamt de server gegevens als gebeurtenissen plaatsvinden, waardoor herhaaldelijk pollen niet meer nodig is. Deze benadering is bijzonder effectief voor applicaties zoals live nieuwsfeeds of meldingen, waarbij updates voornamelijk van server naar client stromen.
In vergelijking met REST biedt SSE een lagere latentie en een grotere efficiëntie, aangezien REST vereist dat clients herhaaldelijk de server pollen voor nieuwe gegevens, waardoor de overhead en latentie toenemen. SSE biedt ook automatische herverbinding en kan naadloos worden geïntegreerd met de meeste firewalls, waardoor het robuuster is voor realtime scenario’s.
MCP maakt gebruik van SSE in plaats van WebSockets voor externe communicatie, voornamelijk omdat SSE een eenvoudigere en robuustere oplossing biedt voor scenario’s waarin alleen server-naar-client streaming vereist is. SSE werkt via standaard HTTP, waardoor integratie met firewalls en beperkte netwerken wordt vereenvoudigd. Het stelt de server ook in staat om realtime updates naar de client te pushen zonder de complexiteit van het beheren van een full-duplex WebSocket-verbinding.
In MCP wordt client-naar-server communicatie beheerd met HTTP POST-verzoeken, terwijl SSE streaming updates van de server naar de client verwerkt, in overeenstemming met het typische interactiepatroon voor AI-tools en bronmeldingen. Deze benadering vermindert de overhead, vereenvoudigt de implementatie en verbetert de compatibiliteit met de bestaande infrastructuur, vooral in vergelijking met het bidirectionele en vaak complexere WebSocket-protocol.
JSON-RPC: Het draadprotocol
Hoewel SSE dient als de communicatietechniek, is JSON-RPC het draadprotocol dat door MCP wordt gebruikt. JSON-RPC is een lichtgewicht, staatloos protocol dat is afgestemd op remote procedure calls, waardoor het ideaal is voor de snelle, dynamische uitwisselingen die vereist zijn in AI-workflows.
Binnen MCP wordt elke interactie, zoals het aanroepen van een tool, het ophalen van gegevens of het weergeven van beschikbare mogelijkheden, gecodeerd als een JSON-RPC-bericht, dat een methodenaam, parameters en een identifier bevat voor het volgen van reacties. Met deze benadering kunnen MCP-clients en -servers naadloos communiceren, ongeacht hun onderliggende implementatietaal, en wordt ervoor gezorgd dat alle verzoeken, reacties en meldingen voldoen aan een voorspelbare, interoperabele indeling. Door voort te bouwen op JSON-RPC vereenvoudigt MCP de integratie, ondersteunt het foutafhandeling en stelt het ontwikkelaars in staat om flexibele, samenstelbare agentworkflows te creëren die kunnen communiceren met een verscheidenheid aan externe tools en bronnen.
In tegenstelling tot het STDIO-transportprotocol kan SSE meerdere clients gelijktijdig ondersteunen die door één MCP-server worden bediend. Dit is vooral handig wanneer MCP-servers op afstand worden gehost in omgevingen zoals Platform as a Service (PaaS) en serverless runtimes.
Belangrijkste voordelen van MCP
Gestandaardiseerde integratie: MCP biedt een uniform protocol voor het integreren van verschillende tools en gegevensbronnen in AI-applicaties, waardoor de noodzaak voor aangepaste integraties wordt geëlimineerd.
Taalagnostisch: De taalagnostische benadering van MCP, in combinatie met SDK’s voor meerdere talen, vereenvoudigt de ontwikkeling op verschillende platforms.
Verbeterde beveiliging: MCP geeft prioriteit aan beveiliging met expliciete machtigingen en een lokaal-eerst ontwerp, waardoor gegevensprivacy en -bescherming worden gewaarborgd.
Realtime updates: SSE-ondersteuning maakt realtime updates van servers naar clients mogelijk, waardoor een efficiënte gegevensstroom en een lagere latentie mogelijk zijn.
Schaalbaarheid: De SSE-implementatie van MCP stelt een enkele server in staat om meerdere clients gelijktijdig te bedienen, waardoor de schaalbaarheid en het resourcegebruik worden verbeterd.
Vereenvoudigde ontwikkeling: Het gebruik van JSON-RPC als draadprotocol vereenvoudigt de integratie, ondersteunt foutafhandeling en maakt flexibele workflowcompositie mogelijk.
Ecosysteemgroei: De adoptie van MCP door grote AI-platforms stimuleert een snelle groei van het ecosysteem, waardoor het een fundamentele technologie is voor AI-ontwikkeling.
Praktische toepassingen van MCP
Chatbots: MCP stelt chatbots in staat om toegang te krijgen tot externe kennisbanken, databases en API’s om meer geïnformeerde en relevante reacties te geven.
AI-agents: MCP stelt AI-agents in staat om te communiceren met externe systemen, taken te automatiseren en datagestuurde beslissingen te nemen.
Gegevensintegratie: MCP vereenvoudigt de integratie van diverse gegevensbronnen in AI-applicaties, waardoor uitgebreide analyse en inzichten mogelijk zijn.
Toolorchestratie: MCP faciliteert de orchestratie van verschillende tools en services binnen AI-workflows, waardoor de prestaties en efficiëntie worden geoptimaliseerd.
Realtime applicaties: De SSE-ondersteuning van MCP maakt realtime datastreaming mogelijk voor applicaties zoals financiële analyse, fraudedetectie en voorspellend onderhoud.
Implementatie van MCP: Een stapsgewijze handleiding
Installeer de MCP SDK: Begin met het installeren van de MCP SDK voor uw favoriete programmeertaal (bijvoorbeeld Python, TypeScript).
Definieer bronnen en tools: Identificeer de bronnen en tools die uw MCP-server aan clients zal blootleggen.
Implementeer serverlogica: Ontwikkel de server-side logica om clientverzoeken voor bronnen en tools af te handelen.
Configureer beveiliging: Implementeer passende beveiligingsmaatregelen, zoals authenticatie en autorisatie, om uw gegevens en services te beschermen.
Maak MCP-client: Ontwikkel een MCP-client om verbinding te maken met de server en toegang te krijgen tot de blootgestelde bronnen en tools.
Integreer met LLM: Integreer de MCP-client met uw LLM om toegang tot externe kennis en functionaliteit mogelijk te maken.
Test en implementeer: Test uw MCP-implementatie grondig en implementeer deze in uw productieomgeving.
Toekomstige trends in MCP
Verbeterde beveiliging: De voortdurende ontwikkeling is gericht op het verbeteren van de beveiligingsfuncties van MCP om opkomende bedreigingen aan te pakken en gegevensprivacy te waarborgen.
Verbeterde schaalbaarheid: Er wordt gewerkt aan het verder verbeteren van de schaalbaarheid en prestaties van MCP om steeds complexere AI-applicaties te ondersteunen.
Uitgebreid ecosysteem: Verwacht wordt dat het MCP-ecosysteem zal blijven groeien, met nieuwe tools, bronnen en platforms die het protocol adopteren.
Integratie met opkomende technologieën: MCP wordt aangepast om te integreren met opkomende technologieën zoals federated learning en gedecentraliseerde AI.
Standaardisatie-inspanningen: Voortdurende standaardisatie-inspanningen zijn erop gericht MCP te consolideren als de industriestandaard voor AI-integratie.
Door de principes, architectuur en implementatie van MCP te begrijpen, kunnen ontwikkelaars het volledige potentieel van AI ontsluiten en innovatieve applicaties bouwen die gebruikmaken van externe kennis, tools en services. Naarmate het AI-landschap zich blijft ontwikkelen, zal MCP een steeds crucialere rol spelen bij het vormgeven van de toekomst van intelligente systemen. Het is essentieel dat ontwikkelaars dit protocol omarmen en de mogelijkheden ervan benutten om krachtigere, contextbewuste en veelzijdige AI-oplossingen te creëren. Naarmate de community groeit en er nieuwe use cases ontstaan, belooft MCP een cruciale technologie te zijn voor het bevorderen van het vakgebied van kunstmatige intelligentie.