Wat is MCP in AI?

Als je je hebt afgevraagd wat MCP is – en waarom mensen het steeds de USB-C van AI-apps blijven noemen – dan ben je hier aan het juiste adres. Kort gezegd: MCP (Model Context Protocol) is een open manier voor AI-apps en -agents om verbinding te maken met externe tools en data zonder stapels aangepaste lijmcode. Het standaardiseert hoe modellen tools detecteren, acties aanvragen en context ophalen, zodat teams één keer kunnen integreren en overal opnieuw kunnen gebruiken. Denk aan adapters, niet aan spaghetti. De officiële documentatie leunt zelfs op de USB-C-analogie. [1]

Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:

🔗 Wat is edge AI?
Begrijp edge AI, hoe het werkt en de belangrijkste toepassingen in de praktijk.

🔗 Wat is generatieve AI?
Ontdek hoe generatieve AI content, gemeenschappelijke modellen en zakelijke toepassingen creëert.

🔗 Wat is agentische AI?
Ontdek agentische AI, autonome agenten en hoe zij complexe taken coördineren.

🔗 Wat is AI-schaalbaarheid?
Ontdek de uitdagingen op het gebied van AI-schaalbaarheid, infrastructuuroverwegingen en optimalisatiestrategieën.

Wat is MCP in AI? Het snelle antwoord ⚡

MCP is een protocol waarmee een AI-app (de host ) via een MCP-client in de app MCP-server bronnen , prompts en tools . Communicatie verloopt via JSON-RPC 2.0 - een eenvoudig verzoek-/antwoordformaat met methoden, parameters, resultaten en fouten - dus als u RPC's kent, zal dit vertrouwd aanvoelen. Zo voorkomen agenten dat ze vastzitten in hun chatbox en nuttig werk gaan doen. [2]

Waarom mensen zich er druk om maken: het N×M-probleem, min of meer opgelost 🧩

Zonder MCP heeft elke model-naar-tool-combinatie een eenmalige integratie nodig. Met MCP implementeert een tool één server die elke compatibele client kan gebruiken. Uw CRM, logs, documenten en buildsysteem zijn niet langer eenzame eilanden. Het is geen magie - UX en beleid zijn nog steeds belangrijk - maar de specificatie modelleert expliciet hosts, clients en servers om het integratieoppervlak te verkleinen. [2]

Wat maakt MCP nuttig ✅

• Interoperabiliteit die saai is (op een goede manier). Bouw een server één keer en gebruik hem in meerdere AI-apps. [2]

• Mentaal model van "USB-C voor AI". Servers normaliseren vreemde API's tot een vertrouwde vorm voor modellen. Niet perfect, maar het brengt teams snel op één lijn. [1]

• Ontdekbare tooling. Clients kunnen tools weergeven, invoer valideren, ze aanroepen met gestructureerde parameters en gestructureerde resultaten ontvangen (met meldingen wanneer de toollijsten veranderen). [3]

• Ondersteund waar ontwikkelaars zich bevinden. GitHub Copilot verbindt MCP-servers via belangrijke IDE's en voegt een registerstroom plus beleidscontroles toe - enorm voor adoptie. [5]

• Flexibiliteit in transport. Gebruik stdio voor lokale communicatie; stap over op streambare HTTP wanneer u een grens nodig hebt. Hoe dan ook: JSON-RPC 2.0-berichten. [2]

Hoe MCP eigenlijk onder de motorkap werkt 🔧

Tijdens runtime heb je drie rollen:

1. Host – de AI-app die eigenaar is van de gebruikersessie

2. Client – ​​de connector in de host die MCP spreekt

3. Server – een proces dat bronnen , prompts en hulpmiddelen

Ze spreken met JSON-RPC 2.0- berichten: verzoeken, reacties en meldingen, bijvoorbeeld een melding over wijzigingen in de toollijst, zodat de gebruikersinterface live kan worden bijgewerkt. [2][3]

Transporten: gebruik stdio voor robuuste, sandboxbare lokale servers; ga naar HTTP als u een netwerkgrens nodig hebt. [2]

Serverfuncties:

• Bronnen – statische of dynamische gegevens voor context (bestanden, schema's, records)

• Prompts – herbruikbare, geparametriseerde instructies

• Hulpmiddelen – aanroepbare functies met getypte invoer en uitvoer

Dit trio is wat MCP praktisch maakt in plaats van theoretisch. [3]

Waar je MCP in het wild tegenkomt 🌱

• GitHub Copilot – Verbind MCP-servers in VS Code, JetBrains en Visual Studio. Er is een register en er zijn besturingselementen voor bedrijfsbeleid om het gebruik te beheren. [5]

• Windows – Ondersteuning op besturingssysteemniveau (ODR/register) zodat agenten MCP-servers veilig kunnen ontdekken en gebruiken met toestemming, logging en beheerbeleid. [4]

Vergelijkingstabel: opties om MCP vandaag nog in te zetten 📊

Het is opzettelijk een beetje rommelig gemaakt, omdat tafels in het echte leven nooit perfect op één lijn staan.

Beveiliging, toestemming en beschermingsmaatregelen 🛡️

MCP is het draadformaat en de semantiek; vertrouwen leeft in de host en het besturingssysteem . Windows benadrukt toestemmingsprompts, registers en beleidshaken, en serieuze implementaties behandelen het aanroepen van tools als het uitvoeren van een ondertekend binair bestand. Kortom: uw agent moet vragen voordat hij de scherpe details aanraakt . [4]

Pragmatische patronen die goed werken met de specificatie:

• Houd gevoelige tools lokaal via stdio met de minste privileges

• Toegang tot externe tools met expliciete scopes en goedkeuringen

• Registreer elke oproep (invoer/resultaten) voor audits

De gestructureerde methoden en JSON-RPC-meldingen van de specificatie zorgen ervoor dat deze controles consistent zijn op alle servers. [2][3]

MCP versus alternatieven: welke hamer voor welke spijker? 🔨

• Eenvoudige functieaanroep in één LLM-stack – Ideaal wanneer alle tools onder één leverancier vallen. Niet ideaal wanneer u hergebruik in meerdere apps/agents wilt. MCP ontkoppelt de tools van één modelleverancier. [2]

• Aangepaste plugins per app – Werkt… tot je vijfde app. MCP centraliseert die plugin in een herbruikbare server. [2]

• RAG-only architecturen – Retrieval is krachtig, maar acties zijn belangrijk . MCP biedt u gestructureerde acties plus context. [3]

Een terechte kritiek: de analogie met "USB-C" kan implementatieverschillen verdoezelen. Protocollen helpen alleen als de gebruikerservaring en het beleid goed zijn. Die nuance is gezond. [1]

Minimaal mentaal model: verzoeken, reageren, melden 🧠

Stel je dit eens voor:

• Client vraagt ​​server: methode: "tools/call", params: {...}

• Server antwoordt met een resultaat of een fout

• Server kan op de hoogte stellen van wijzigingen in de toollijst of nieuwe bronnen, zodat gebruikersinterfaces live worden bijgewerkt

Dit is precies hoe JSON-RPC gebruikt moet worden, en hoe MCP de ontdekking en aanroeping van tools specificeert. [3]

Implementatienotities die u tijd besparen ⏱️

• Begin met stdio. Het gemakkelijkste lokale pad; eenvoudig te sandboxen en te debuggen. Stap over op HTTP wanneer u een grens nodig hebt. [2]

• Schema de inputs en outputs van uw tool. Sterke JSON-schemavalidatie = voorspelbare aanroepen en veiligere herhalingen. [3]

• Geef de voorkeur aan idempotente bewerkingen. Herhaalde pogingen komen voor; maak niet per ongeluk vijf tickets aan.

• Zorg voor menselijke betrokkenheid bij schrijfacties. Toon verschillen/goedkeuringen vóór destructieve acties; dit is in lijn met toestemming en beleidsrichtlijnen. [4]

Realistische use cases die u deze week kunt leveren 🚢

• Interne kennis + acties: Verpak wiki-, ticketing- en implementatiescripts als MCP-tools, zodat een teamgenoot kan vragen: “draai de laatste implementatie terug en koppel het incident.” Eén verzoek, niet vijf tabbladen. [3]

• Repo-bewerkingen vanuit chat: gebruik Copilot met MCP-servers om repo's te vermelden, PR's te openen en problemen te beheren zonder uw editor te verlaten. [5]

• Desktop-workflows met veiligheidsrails: laat agenten op Windows een map lezen of een lokale CLI aanroepen met toestemmingsprompts en audit trails. [4]

Veelgestelde vragen over MCP ❓

Is MCP een bibliotheek of een standaard?
Het is een protocol . Leveranciers leveren clients en servers die het implementeren, maar de specificatie is de bron van de waarheid. [2]

Kan MCP mijn plugin-framework vervangen?
Soms. Als je plugins "roep deze methode aan met deze argumenten en krijg een gestructureerd resultaat", kan MCP ze verenigen. Deep app lifecycle hooks hebben mogelijk nog steeds op maat gemaakte plugins nodig. [3]

Ondersteunt MCP streaming?
Ja, transportopties omvatten streambare HTTP en u kunt incrementele updates via meldingen verzenden. [2]

Is JSON-RPC moeilijk te leren?
Nee hoor. Het is een eenvoudige methode+params+id in JSON, die veel bibliotheken al ondersteunen – en MCP laat precies zien hoe het gebruikt wordt. [2]

Een klein protocoldetail dat zijn vruchten afwerpt 📎

Elke aanroep heeft een methodenaam en getypte parameters . Deze structuur maakt het eenvoudig om scopes, goedkeuringen en audit trails toe te voegen, veel moeilijker met vrije-vormprompts. De Windows-documentatie laat zien hoe deze controles in de OS-ervaring kunnen worden geïntegreerd. [4]

Snelle architectuurschets die je op een servetje kunt krabbelen 📝

Host-app met chat → bevat een MCP-client → opent een transport naar een of meer servers → servers stellen mogelijkheden beschikbaar → model plant een stap, roept een tool aan, ontvangt een gestructureerd resultaat → chat toont diffs/previews → gebruiker keurt goed → volgende stap. Geen magie, gewoon een soort leidingwerk dat uit de weg blijft. [2]

Slotopmerkingen – Te lang, ik heb het niet gelezen 🎯

MCP verandert een chaotisch tool-ecosysteem in iets waar je over kunt nadenken. Het schrijft je beveiligingsbeleid of gebruikersinterface niet voor, maar het geeft je een saaie, voorspelbare basis voor acties en context . Begin waar de adoptie soepel verloopt - gebruik copilot in je IDE of Windows-agents met toestemmingsprompts - en verpak interne systemen vervolgens als servers, zodat je agents echt werk kunnen doen zonder een doolhof van aangepaste adapters. Zo winnen standaarden. [5][4]

Referenties

1. MCP-overzicht & “USB-C”-analogie – Model Context Protocol: Wat is MCP?

2. Gezaghebbende specificatie (rollen, JSON-RPC, transporten, beveiliging) – Model Context Protocol Specification (2025-06-18)

3. Hulpmiddelen, schema's, detectie en meldingen – MCP-serverfuncties: Hulpmiddelen

4. Windows-integratie (ODR/register, toestemming, logging, beleid) – Model Context Protocol (MCP) op Windows – Overzicht

5. IDE-acceptatie en -beheer – Uitbreiding van GitHub Copilot Chat met MCP-servers

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons