MCP, een standaard die AI-agents samenbrengt

“Pak mijn laatste e-mailtje, vat het samen, haal belangrijke datums eruit en zet deze in mijn agenda, maak van de samenvatting een nieuwe taak”. Een voorbeeld waarbij MCP kan helpen. 

Maar wat is MCP?

MCP staat voor Model Context Protocol. Het is een standaard die is ontwikkeld door Anthropic, de makers van Claude AI (een concurrent van OpenAI, de ontwikkelaar van ChatGPT). 

Met MCP kunnen bedrijven en individuen zogeheten tools beschikbaar maken in verschillende AI-toepassingen. Zo’n tool wordt gehost op een zogeheten MCP-server. 

Denk bijvoorbeeld aan: 

• Microsoft Outlook die e-mails uitleest 

• Albert Heijn die boodschappen samenstelt 

• PostNL die track & trace-informatie ophaalt 
  en ga zo maar door. 

Met deze tools kun je direct vanuit je chatbot, zoals ChatGPT, Claude of Bard, informatie ophalen of acties uitvoeren, zonder te hoeven schakelen tussen apps. 

Agentic AI 

MCP past perfect in de zogenaamde agentic fase van AI: de fase waarin AI evolueert van een slimme assistent naar een (semi-)autonome agent. OpenAI beschrijft deze evolutie in vijf levels: 

1. Chatbots - AI met conversatietaal 

1. Reasoners - Probleemoplossend vermogen op menselijk niveau 

1. Agents - Systemen die zelfstandig actie kunnen ondernemen 

1. Innovators - AI die helpt bij uitvindingen 

1. Organizations - AI die het werk van een complete organisatie uitvoert 

Veel AI-experts stellen dat we zijn aangekomen bij level 3: agents. 

Agents zijn AI-systemen die zelfstandig taken kunnen uitvoeren om specifieke doelen te bereiken. In de eerste twee levels stel jij een vraag en krijg je een antwoord. Maar bij agents bedenkt AI zelf welke stappen nodig zijn, en voert ze ook uit, vaak met behulp van tools. 

En dáár komt MCP om de hoek kijken. Met deze standaard voeg je externe tools toe aan een AI-systeem, zodat het ook buiten zijn eigen context acties kan ondernemen. 

Waarom is dit relevant voor jou? 

Als gebruiker 

Je gebruikt waarschijnlijk al ChatGPT of een vergelijkbare AI-dienst. Deze worden steeds krachtiger, met meer ingebouwde functionaliteiten. Maar misschien wil je ook andere applicaties kunnen aansturen vanuit je AI-chatbot. 

Dat kan nu al. Er zijn steeds meer MCP-servers beschikbaar die je kunt gebruiken. Let wel op: nog niet alle AI-platforms ondersteunen MCP volledig. 

Een overzicht van beschikbare MCP-servers vind je op: https://mcpservers.org/. Veel tools zijn nu nog gericht op developers, maar het is een kwestie van tijd voordat er ook veel algemene toepassingen beschikbaar komen. 

Als bedrijf 

Voor bedrijven biedt MCP een kans om je digitale diensten via een gestandaardiseerde manier beschikbaar te stellen. 

En dat is niet alleen voor eindgebruikers. Ook AI-engineers kunnen jouw tools makkelijker integreren in hun workflows. Of gebruik MCP intern, om je processen slimmer en sneller te maken. 

Het grote voordeel: MCP is een open standaard. Je zit dus niet vast aan één leverancier. Een MCP-server werkt bijvoorbeeld met zowel Claude als OpenAI. Geen vendor lock-in dus. 

Enkele voorbeelden van MCP-servers

• Mapbox: zoek naar locaties, maak routes, maakt kaarten, etc.

  • Laat een AI je vakantie plannen en wandelroutes uitstippelen. 

• Notion: zoek naar documenten, maak pagina’s, voeg comments toe, etc  

  • Je zou het kunnen gebruiken om een interne kennisbank om te bouwen en makkelijk informatie op te halen. Het zoekt documenten, maakt pagina’s aan, voegt reacties toe. Perfect voor het bouwen van een interne kennisbank of het versnellen van klantenservice.  

• Stripe: maak klanten, zoek klanten, maak betalingen, maak facturen, etc.  

  • Je zou het kunnen gebruiken om snel klantinformatie op te zoeken voor je webshop. Of om snel een factuur te maken op basis van een mail die je hebt ontvangen. 

• Twilio: Stuur e-mails, notificaties, SMS, etc.  

  • Je kunt het gebruiken om iemand meteen de status van hun bestelling toe te sturen via SMS als die beschikbaar is. 

En dit is nog maar het begin. De lijst groeit snel, en veel processen kun je nu al automatiseren met bestaande tools. 

Wat brengt de toekomst? 

AI gaat zo hard dat het lastig te voorspellen is. En dat maakt voorspellen lastig, net als het schrijven van een blog. Volgende week kan alles weer anders zijn. 

Toch zien we duidelijke signalen: 

• MCP is nu nog vooral gericht op technischere gebruikers. 

• Tools zijn soms nog lastig te installeren of vragen om handmatig configureren (zoals bij Claude). 

• In sommige gevallen moet je zelfs zelf een MCP-server draaien. 

Zoals hierboven al benoemd, lijkt MCP momenteel nog vrij gericht te zijn op technischere gebruikers. Dat zie je momenteel aan tools die beschikbaar zijn, maar ook in hoe je het moet gebruiken. Claude heeft momenteel de beste ondersteuning, maar daar ben je nog genoodzaakt in een verborgen bestandje wat regels toe te voegen om een MCP-server toe te voegen. En in sommige gevallen moet een MCP-server ook zelf “gedraaid” worden op je computer/laptop. 

Dat gaat allemaal vanzelf makkelijker worden. De eerste MCP “App stores” beginnen te ontstaan, en die zullen het ook voor de niet-technische gebruiker mogelijk maken om tools te installeren. 

Conclusie 

MCP begint al grote vormen aan te nemen, en je ziet veel bedrijven die inspringen op de kansen die het biedt. En hoewel het nu misschien nog vrij technisch is, verwachten we dat in de toekomst MCP voor iedereen toegankelijk is. 

Misschien is een MCP-server voor jouw bedrijf (nog) niet direct interessant voor de eindgebruiker. Maar kijk ook eens naar de tools die je intern gebruikt. Zijn daar al MCP-servers voor beschikbaar? Of kun je die zelf (laten) ontwikkelen? Zo kun je interne processen slimmer maken en efficiënter laten verlopen.