MCP servers: zo praat je AI eindelijk met de rest van de wereld

Er is een moment geweest waarop elke nieuwe AI-integratie opnieuw van nul moest beginnen. Wil je dat Claude je agenda kan lezen? Bouw een connector. Wil je dat ChatGPT in je database kan kijken? Schrijf een plugin. Wil je een andere AI? Begin opnieuw. Dat is het probleem dat het Model Context Protocol wil oplossen — en inmiddels doet het dat op flinke schaal.

Wat is MCP?

MCP staat voor Model Context Protocol. Anthropic introduceerde het in november 2024 als open standaard voor de manier waarop AI-systemen verbinding maken met externe tools, data en services. De vergelijking die overal opduikt klopt: het is de USB-C van AI-integraties. Eén stekker, duizenden apparaten.

Technisch gezien is MCP gebouwd op JSON-RPC 2.0, geïnspireerd op het Language Server Protocol — hetzelfde protocol dat je code-editor laat werken met autocomplete en foutopsporing. Dezelfde aanpak, nu voor AI-agents.

Een MCP-server is een lichtgewicht proces dat één tool of databron omhult en via het protocol beschikbaar stelt. Een Postgres MCP-server accepteert queries van een AI, vertaalt die naar SQL, voert ze uit en stuurt het resultaat terug. De AI hoeft niet te weten hoe Postgres werkt — alleen hoe MCP werkt.

Drie bouwstenen

Elke MCP-server werkt met drie primitieven. Tools zijn uitvoerbare acties met bijeffecten: als een AI een tool aanroept, gebeurt er iets in de buitenwereld — een rij wordt ingevoegd, een e-mail verstuurd, een API-call gemaakt. Resources zijn alleen-lezen databronnen: bestanden, databases, API-responses. En Prompts zijn herbruikbare instructiesjablonen die een server aanbiedt, zodat de AI op een consistente manier met een tool kan werken.

Simpel in principe, maar de kracht zit in de combinatie. Eén server kan tools, resources én prompts aanbieden — een volledige integratie in één pakket.

Van Anthropic-experiment naar industriestandaard

Wat er daarna gebeurde ging snel. In maart 2025 adopteerde OpenAI officieel het MCP, inclusief integratie in de ChatGPT-desktopapp. Google DeepMind volgde. Microsoft bouwde ondersteuning in via Semantic Kernel en Azure OpenAI. Cloudflare maakte het mogelijk om MCP-servers op hun edge-netwerk te draaien.

In december 2025 deed Anthropic iets dat je niet vaak ziet: het schonk MCP weg. De standaard werd ondergebracht bij de Agentic AI Foundation (AAIF), een onderdeel van de Linux Foundation, mede opgericht door Anthropic, Block en OpenAI. Daarmee is MCP geen Anthropic-product meer maar een open standaard onder onafhankelijk beheer.

In april 2026 trok de eerste MCP Dev Summit in New York City circa 1.200 bezoekers. Er zijn inmiddels meer dan 500 publieke MCP-servers beschikbaar, voor tools als GitHub, Slack, PostgreSQL, Stripe, Figma, Docker en Kubernetes.

Hoe ik het zelf gebruik

Ik gebruik MCP dagelijks in Claude Code. Een TradingView MCP-server haalt live aandelenkoersen en screener-data op. Een Home Assistant MCP-server leest en stuurt mijn slimme apparaten aan. Een eigen server haalt portfolio-data op uit IBKR.

Het resultaat: Claude kan in een gesprek gewoon zeggen "de koers van ARCC staat nu op $21,40" of "de verlichting in de woonkamer staat aan." Niet omdat ik die informatie eerst heb opgezocht en ingeplakt, maar omdat Claude het zelf ophaalt via een tool-call naar de juiste server.

Dat is het verschil. Een AI zonder MCP werkt met wat je er zelf instopt. Een AI met MCP werkt met de wereld zoals die nu is.

Beveiliging: nog volop in ontwikkeling

MCP is krachtig, maar de beveiligingslaag loopt achter. Onderzoek uit juli 2025 waarbij bijna 2.000 publiek beschikbare MCP-servers werden gescand, liet zien dat vrijwel geen enkele server authenticatie had. Daarnaast zijn er bekende kwetsbaarheden: prompt injection via kwaadaardige toolbeschrijvingen, en lookalike-servers die betrouwbare tools stilletjes kunnen vervangen.

De MCP-roadmap voor 2026 adresseert dit expliciet. Enterprise-readiness — betere authenticatie, auditing en toegangscontrole — staat als prioriteit benoemd. Dat is goed nieuws, maar wie vandaag MCP-servers publiek beschikbaar maakt zonder authenticatie, vraagt om problemen.

Waarom dit de moeite waard is

MCP lost een infrastructuurprobleem op dat tot nu toe werd genegeerd. AI-integraties waren telkens maatwerk: elke AI had zijn eigen plugin-formaat, zijn eigen manier om tools te beschrijven, zijn eigen auth-flow.

Nu is er één standaard. Bouw één MCP-server voor je tool, en elke AI die MCP ondersteunt kan er mee werken. Dat geldt voor Claude, ChatGPT, en de agents die je zelf bouwt.

Het is precies het moment waarop infrastructuur interessant wordt: niet als de eerste server live gaat, maar als het ecosysteem groot genoeg is dat je er echt op kunt bouwen. MCP is op dat punt aangekomen.