Wat is het Model Context Protocol? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard, ontwikkeld door Anthropic, die een universele interface definieert waarmee AI-modellen en agents veilig kunnen verbinden met externe databronnen, tools en services.

Technische uitleg

MCP standaardiseert de manier waarop AI-agents communiceren met de buitenwereld via een client-server architectuur. Een MCP-server exposeert capabilities — tools (functies die acties uitvoeren), resources (databronnen die gelezen kunnen worden) en prompts (herbruikbare instructies) — via een gestandaardiseerd JSON-RPC protocol. MCP-clients (zoals AI-agents of IDE's) ontdekken beschikbare capabilities via capability negotiation en roepen ze aan via een type-safe interface. Het protocol ondersteunt meerdere transportlagen: stdio voor lokale communicatie, HTTP met Server-Sent Events voor remote verbindingen en WebSocket voor bidirectionele real-time communicatie. In 2026 is MCP uitgegroeid tot de de facto standaard voor AI-toolgebruik, vergelijkbaar met hoe HTTP de standaard werd voor het web. Grote platformleveranciers waaronder OpenAI, Google en Microsoft hebben MCP-ondersteuning geïntegreerd. MCP-servers bestaan voor databases (PostgreSQL, MySQL), cloud services (AWS, GCP), ontwikkeltools (GitHub, Jira), CRM-systemen (Salesforce, HubSpot) en vele andere services. Het protocol bevat ingebouwde beveiligingslagen: permissiemodellen, authenticatie via OAuth 2.0 en audit logging van alle tool-aanroepen.

Hoe MG Software dit toepast

MG Software gebruikt MCP als standaardprotocol voor de AI-agents die we bouwen. We ontwikkelen custom MCP-servers die bedrijfsspecifieke tools en databronnen ontsluiten, zodat AI-agents veilig kunnen interacteren met CRM-systemen, databases en interne applicaties van onze klanten. MCP stelt ons in staat om agents modulair en herbruikbaar te bouwen.

Praktische voorbeelden

• Een bedrijf dat een MCP-server bouwt voor hun CRM-systeem, waardoor AI-agents klantinformatie kunnen opzoeken, interactiegeschiedenis kunnen raadplegen en follow-up taken kunnen aanmaken — alles via een gestandaardiseerde, beveiligde interface.
• Een ontwikkelteam dat in hun IDE een AI-assistent gebruikt die via MCP verbinding maakt met hun GitHub-repository, Jira-bord en documentatiesite, waardoor de assistent code kan lezen, issues kan aanmaken en documentatie kan bijwerken.
• Een data-analyseplatform dat MCP-servers implementeert voor hun databases en BI-tools, zodat een AI-agent ad-hoc analyses kan uitvoeren, grafieken kan genereren en rapportages kan samenstellen op basis van natuurlijke taalvragen.

Gerelateerde begrippen