Model Context Protocol (MCP)

Voor MCP bouwde elke AI-tool zijn eigen aangepaste integraties voor databases, API's en externe diensten. Dit betekende dubbel werk over tools heen en vendor lock-in voor gebruikers. MCP lost dit op door een standaardprotocol te definieren: toolmakers bouwen een MCP-server en die werkt met elke AI-agent die MCP ondersteunt — Claude Code, Cursor, Windsurf en andere.

MCP gebruikt een client-server-architectuur. De AI-agent (client) verbindt met MCP-servers die tools, resources en prompts beschikbaar stellen. Wanneer de agent een database moet bevragen, documentatie moet doorzoeken of een API moet aanroepen, stuurt het een gestandaardiseerd verzoek naar de betreffende MCP-server. De server handelt de daadwerkelijke interactie af en retourneert gestructureerde resultaten waarover de agent kan redeneren.

// Voorbeeld: MCP-serverconfiguratie in Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

MCP-servers zijn beschikbaar voor GitHub, PostgreSQL, Slack, Google Drive, bestandssystemen en tientallen andere diensten. Bekijk het MCP-serverregister voor een volledige lijst van door de community gebouwde integraties.