Wat is MCP?
MCP is een open standaard, bedacht door de slimme koppen van Anthropic, die ervoor zorgt dat LLM’s (large language models) niet gewoon iets genereren, maar ook effectief iets kunnen doen binnen je bestaande tools. En het beste van al? Geen geknutsel meer met 14 verschillende API’s die om de haverklap breken.
Of het nu over SalesForce, Notion, Slack of je eigen ERP gaat: MCP laat je AI-modellen ermee communiceren alsof het de gewoonste zaak van de wereld is. MCP is een universele taal tussen slimme assistenten en je digitale tools, zodat die eindelijk écht werk kunnen verzetten.
In deze blog bekijken we hoe het protocol werkt, waarom het nog niet overal ingeburgerd is, en hoe je het wél strategisch kan inzetten.
Een wankel kaartenhuisje
Bij Wisemen zijn wij al jaren bezig met systemen die met elkaar moeten babbelen: ERP’s, planningsmodules, maatwerkplatformen, noem maar op. We weten dus hoe delicaat API-integraties kunnen zijn. Elke tool heeft zijn eigen API, met unieke logica. Eén kleine verandering en bam: alles ligt plat.
Voeg daar dan nog AI-modellen bij waar elke week nieuwere én betere opties van op de markt komen (en die je dus liefst meteen integreert), dan krijg je een wankel kaartenhuisje dat veel (te veel) geld en tijd kost.
MCP pakt dat probleem aan. Niet door de API’s zelf overboord te gooien, maar door de manier waarop je ermee werkt te standaardiseren. De onderliggende API’s blijven bestaan, maar worden wel netjes afgeschermd binnen een MCP-server die de vertaling maakt tussen je AI-model en de tool.
In plaats van voor elke tool een aparte integratie te bouwen, volstaat het om één keer te integreren via MCP. Welke API er onder de motorkap draait? Maakt niet uit.
MCP: onder de motorkap
Achter de schermen is MCP netjes opgebouwd uit drie onderdelen. Eerst en vooral heb je de host met de MCP Client – ‘den AI’, zoals Claude of een lokaal LLM. Die stelt een vraag of wil een actie uitvoeren. Dan heb je de MCP Server – dat is een lichtgewicht service die praat met een specifieke tool of databron, zoals je ERP, Notion, Google Calendar of een interne database. En daar tussenin zit het eigenlijke Protocol: de spelregels over hoe die twee met elkaar moeten communiceren.
Wat dit protocol zo krachtig maakt, is de standaardisatie. In plaats van telkens custom integraties te bouwen, weet elke MCP Client hoe zo’n gesprek eruitziet en begrijpt elke MCP Server exact wat er verwacht wordt. Je haalt dus alle fragiele glue code weg, zonder aan controle in te boeten.
En dan zijn er nog twee belangrijke categorieën van bronnen waar de MCP-servers mee kunnen praten:
– Local Data Sources zijn je lokale bestanden, mappen, databases of andere services die draaien binnen je eigen infrastructuur.
– Remote Services zijn externe tools zoals Slack, HubSpot of Google Analytics.
Belangrijk om te weten: die servers maken intern nog steeds gebruik van de officiële API’s van die tools. Alleen: jij (of je AI) moet dat niet meer rechtstreeks doen. De MCP-server fungeert als een soort adapter die die API vertaalt naar de standaard die AI-modellen begrijpen.
Je AI-model werkt met één uniforme interface, terwijl de complexiteit onder de motorkap netjes afgeschermd zit in de server. Daardoor blijft je systeem flexibel.
Van M x N naar M + N
Zonder MCP moet je voor élke AI-model-tool combinatie een aparte integratie bouwen. Claude met Notion? Eén integratie. ChatGPT met je ERP? Nog één. Die wildgroei wordt snel onhoudbaar. Je krijg een M x N probleem. MCP draait dat om: je maakt élk model en élke tool MCP-compatibel, en ze kunnen meteen met elkaar praten. Je werkt dus volgens het M + N-model.
Wissel je van AI-model? Geen probleem – zolang het MCP spreekt, werkt alles nog. Koppel je een nieuwe tool? Voeg gewoon een server toe. En als een externe API wijzigt? Dan update je enkel de server, niet je hele AI-workflow.
Het resultaat is een modulair systeem dat schaalbaar én onderhoudbaar blijft, ook als je bedrijf groeit of je AI-ambities versnellen.
Samengevat
Zonder MCP:
- AI-silo’s: je chatbot blijft beperkt tot het chatvenstertje
- Elke integratie is fragiel. Veranderende tools of modellen? Altijd extra werk.
- M x N integraties (elke AI x elke tool)
Met MCP:
- AI geconnecteerd met je bedrijfssystemen
- Modellen en tools worden modulair
- M + N integraties (1x AI, 1x tool)
Expertise blijft essentieel
MCP maakt AI-integraties radicaal eenvoudiger, maar dat wil niet zeggen dat je geen technische kennis meer nodig hebt. Elk IT-landschap is anders. Je hebt nog steeds inzicht nodig in datastromen, processen, security en architectuur. Zonder die kennis blijf je risico lopen, ook al werk je met een standaard.
En: elke MCP-server moet nog steeds gebouwd worden. Die vertaallaag is nog steeds maatwerk, maar wel één keer. Daarna kan je vrij wisselen van AI-model (Claude, GPT of open-source) zonder je integraties te herschrijven. Zo bouw je een robuuste architectuur die klaar is voor de toekomst.
MCP is dé turbo op je digitale transformatie, maar elk IT‑landschap is anders. Benieuwd hoe MCP in jouw landschap past? Met onze AI Integratie Audit brengen we je huidige architectuur, datastromen en bottlenecks in kaart om zo een roadmap met quick wins én slimme investeringen in AI te definiëren. Benieuwd? Boek jouw AI Integratie Audit hier.
