MCP: Hoe Claude en andere AI-modellen slim met jouw gegevens werken

Wat is MCP eigenlijk?

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard die Anthropic heeft ontwikkeld om AI-modellen zoals Claude te verbinden met externe gegevensbronnen en hulpmiddelen. Je kan het zien als een brug die AI in staat stelt om direct met jouw bestanden, code en gegevens te werken.

Waarom is MCP belangrijk?

Tot nu toe werkten AI-systemen vaak in een afgesloten omgeving: je moest informatie handmatig kopiëren en plakken of specifieke koppelingen bouwen voor elke gegevensbron. MCP lost dit probleem op door één gemeenschappelijke taal te bieden waarmee AI kan communiceren met verschillende systemen:

• Lokale bestanden op jouw computer
• Codebeheer via platforms zoals GitHub
• Databases zoals SQLite
• Externe diensten zoals GoogleDrive of Slack

Hoe werkt MCP in de praktijk?

MCP volgt een duidelijke structuur met drie hoofdrolspelers:

1. Host: Dit is de AI-toepassing (zoals de Claude desktop app) die de verbinding start
2. Client: Onderhoudt de verbinding tussen de host en de server
3. Server: Beheert de gegevensbronnen en stelt deze beschikbaar voor de AI

De communicatie tussen deze componenten verloopt via JSON-RPC berichten, een gestandaardiseerd formaat dat zorgt voor betrouwbare gegevensuitwisseling.

Wat kan je ermee doen?

Codebeheer en ontwikkeling

Met MCP kan Claude rechtstreeks verbinding maken met GitHub. Als ontwikkelaar hoef je dan niet tussen verschillende interfaces te schakelen. Je kan Claude vragen om:

• Code te schrijven of te analyseren
• Repositories aan te maken
• Code te pushen
• Issues en pull requests te maken

Dit alles zonder de chat-interface te verlaten.

Lokaal bestandsbeheer

Claude kan via MCP veilig verbinding maken met bestanden op jouw computer. Dit betekent dat je Claude kan vragen om:

• Bestanden te maken, te lezen of te bewerken
• Gegevens uit databases te halen of aan te passen
• Complexe bestandsanalyses uit te voeren

Slimme assistenten bouwen

Door MCP kan Claude uitgroeien van een eenvoudige chatbot tot een volwaardige assistent die daadwerkelijk taken kan uitvoeren. Dit is vooral nuttig voor bedrijven die interne AI-assistenten willen bouwen die:

• Toegang hebben tot bedrijfsgegevens
• Kunnen werken met projectbeheersystemen
• Gegevens kunnen ophalen uit verschillende bronnen

Voordelen van MCP

• Vereenvoudigde connecties: Eén protocol voor alle verbindingen in plaats van aparte code voor elke gegevensbron
• Betere beveiliging: Gecontroleerde gegevensstromen zonder dat je API-sleutels aan de AI-provider hoeft te geven
• Uitgebreide mogelijkheden: AI die echt taken kan uitvoeren in plaats van alleen antwoorden te geven
• Flexibiliteit: Ondersteuning voor verschillende gegevensformaten, van tekstbestanden tot afbeeldingen

Huidige beperkingen

• MCP werkt momenteel alleen lokaal (servers moeten op jouw eigen machine draaien)
• Er is concurrentie van andere standaarden in de industrie
• Mogelijke compatibiliteitsproblemen met sommige legacy-systemen

Hoe begin je met MCP?

Als je Claude wilt gebruiken met MCP, heb je nodig:

1. Een MCP-compatibele versie van Claude (zoals de desktop-applicatie)
2. Een MCP-server voor de specifieke gegevensbronnen waarmee je wilt werken
3. De juiste toestemmingen voor toegang tot deze gegevensbronnen

Ontwikkelaars kunnen ook hun eigen MCP-servers bouwen met TypeScript of andere programmeertalen om specifieke integraties mogelijk te maken.

De toekomst van MCP

Anthropic werkt aan uitbreidingen van MCP om ondersteuning te bieden voor externe servers met bedrijfsauthenticatie. Dit zal het mogelijk maken om MCP breder in te zetten binnen organisaties, zodat meerdere gebruikers kunnen profiteren van dezelfde verbindingen.

Met MCP neemt de bruikbaarheid van AI een grote sprong voorwaarts: van het beantwoorden van vragen naar het daadwerkelijk uitvoeren van nuttige taken met jouw gegevens.