Model Context Protocol: een veelbelovende AI-integratielaag, maar (nog) geen standaard

De afgelopen jaren zijn AI-systemen steeds beter in staat gebleken om niet alleen tekst te genereren, maar ook acties uit te voeren, beslissingen te nemen en te integreren met bedrijfssystemen. Dit brengt extra complexiteit met zich mee. Elk AI-model heeft zijn eigen, gepatenteerde manier om met andere software te communiceren. Elk toegevoegd systeem creëert een nieuw integratieprobleem, en IT-teams besteden meer tijd aan het verbinden van systemen dan aan het gebruik ervan. Deze integratiebelasting is niet uniek: het is de verborgen prijs van het huidige gefragmenteerde AI-landschap.

Het Model Context Protocol (MCP) van Anthropic is een van de eerste pogingen om deze lacune te vullen. Het stelt een schoon, stateloos protocol voor waarmee grote taalmodellen (LLM's) externe tools kunnen detecteren en aanroepen met consistente interfaces en minimale ontwikkelaarsproblemen. Dit heeft de potentie om geïsoleerde AI-mogelijkheden om te zetten in samenstelbare, bedrijfsklare workflows. Het zou integraties op zijn beurt gestandaardiseerd en eenvoudiger kunnen maken. Is dit het wondermiddel dat we nodig hebben? Voordat we ons erin verdiepen, laten we eerst begrijpen wat MCP precies inhoudt.

Momenteel is de integratie van tools in LLM-gestuurde systemen op zijn best ad hoc. Elk agentframework, elk pluginsysteem en elke modelleverancier definieert doorgaans zijn eigen manier om toolaanroepen af ​​te handelen. Dit leidt tot verminderde overdraagbaarheid.

MCP biedt een verfrissend alternatief:

• Een client-servermodel, waarbij LLM's de uitvoering van tools aanvragen bij externe services;
• Toolinterfaces gepubliceerd in een machineleesbaar, declaratief formaat;
• Een stateloos communicatiepatroon dat is ontworpen voor samenstelbaarheid en herbruikbaarheid.

Als MCP op grote schaal wordt toegepast, kunnen AI-tools vindbaar, modulair en interoperabel worden, vergelijkbaar met wat REST (REpresentational State Transfer) en OpenAPI hebben gedaan voor webservices.

Hoewel MCP een open-sourceprotocol is, ontwikkeld door Anthropic en recentelijk aan populariteit heeft gewonnen, is het belangrijk om te weten wat het wél is – en wat het niet is. MCP is nog geen formele industriestandaard. Ondanks het open karakter en de toenemende acceptatie wordt het nog steeds onderhouden en beheerd door één leverancier, voornamelijk ontworpen rond de Claude-modelfamilie.

Een echte standaard vereist meer dan alleen open access. Er zou een onafhankelijke governancegroep moeten zijn, vertegenwoordiging van meerdere stakeholders en een formeel consortium om toezicht te houden op de ontwikkeling, versiebeheer en eventuele geschillenbeslechting. Geen van deze elementen is momenteel aanwezig voor MCP.

Dit onderscheid is meer dan alleen technisch van aard. In recente implementatieprojecten in bedrijven met taakorkestratie, documentverwerking en offerte-automatisering is het ontbreken van een gedeelde toolinterfacelaag herhaaldelijk als een knelpunt naar voren gekomen. Teams worden gedwongen adapters te ontwikkelen of logica over systemen heen te dupliceren, wat leidt tot hogere complexiteit en hogere kosten. Zonder een neutraal, breed geaccepteerd protocol is het onwaarschijnlijk dat die complexiteit zal afnemen.

Dit is met name relevant in het huidige gefragmenteerde AI-landschap , waar meerdere leveranciers hun eigen gepatenteerde of parallelle protocollen verkennen. Zo heeft Google zijn Agent2Agent -protocol aangekondigd, terwijl IBM zijn eigen Agent Communication Protocol ontwikkelt. Zonder gecoördineerde inspanningen bestaat het risico dat het ecosysteem versplintert in plaats van convergeert, waardoor interoperabiliteit en stabiliteit op de lange termijn moeilijker te bereiken zijn.

Ondertussen is MCP zelf nog steeds in ontwikkeling, met specificaties, beveiligingspraktijken en implementatierichtlijnen die actief worden verfijnd. Early adopters hebben uitdagingen opgemerkt op het gebied van ontwikkelaarservaring , toolintegratie en robuuste beveiliging , die geen van allen triviaal zijn voor systemen op enterpriseniveau.

Bedrijven moeten in deze context voorzichtig zijn. Hoewel MCP een veelbelovende richting inslaat, vereisen bedrijfskritische systemen voorspelbaarheid, stabiliteit en interoperabiliteit, die het beste worden gerealiseerd door volwassen, door de community aangestuurde standaarden. Protocollen die door een neutrale instantie worden beheerd, zorgen voor investeringsbescherming op de lange termijn en beschermen gebruikers tegen eenzijdige wijzigingen of strategische wendingen door één leverancier.

Voor organisaties die MCP vandaag de dag evalueren, roept dit een cruciale vraag op: hoe omarm je innovatie zonder vast te zitten in onzekerheid? De volgende stap is niet om MCP af te wijzen, maar om er strategisch mee om te gaan: experimenteer waar het waarde toevoegt, isoleer afhankelijkheden en bereid je voor op een multiprotocoltoekomst die mogelijk nog in beweging is.

Hoewel experimenteren met MCP zinvol is, vooral voor degenen die Claude al gebruiken, vereist grootschalige implementatie een meer strategische invalshoek. Hier zijn een paar overwegingen:

Als je tools MCP-specifiek zijn en alleen Anthropic MCP ondersteunt, ben je gebonden aan hun stack. Dat beperkt de flexibiliteit naarmate multimodelstrategieën steeds gebruikelijker worden.

LLM's autonoom tools laten aanroepen is krachtig, maar ook gevaarlijk. Zonder beperkingen zoals beperkte permissies, uitvoervalidatie en fijnmazige autorisatie kan een slecht gedefinieerde tool systemen blootstellen aan manipulatie of fouten.

De "redenering" achter het gebruik van tools is impliciet aanwezig in de output van het model. Dat maakt debuggen lastiger. Logging, monitoring en transparantietools zijn essentieel voor gebruik in bedrijven.

De meeste tools zijn tegenwoordig niet MCP-bewust. Organisaties moeten mogelijk hun API's aanpassen om te voldoen aan de eisen of middleware-adapters bouwen om de kloof te dichten.

Als u agent-gebaseerde producten bouwt, is het de moeite waard om MCP te volgen. De adoptie moet gefaseerd plaatsvinden:

• Prototype met MCP, maar vermijd diepe koppeling;
• Ontwerp adapters die MCP-specifieke logica abstraheren;
• Pleit voor open bestuur, om MCP (of de opvolger daarvan) richting acceptatie door de gemeenschap te helpen sturen;
• Houd de parallelle inspanningen van open source-spelers zoals LangChain en AutoGPT in de gaten, of van brancheorganisaties die leveranciersneutrale alternatieven voorstellen.

Deze stappen behouden de flexibiliteit en stimuleren tegelijkertijd architectuurpraktijken die zijn afgestemd op toekomstige convergentie.

Op basis van ervaringen in bedrijfsomgevingen is één patroon duidelijk zichtbaar: het ontbreken van gestandaardiseerde model-naar-toolinterfaces vertraagt ​​de acceptatie, verhoogt de integratiekosten en creëert operationele risico's.

Het idee achter MCP is dat modellen een consistente taal moeten spreken voor tools. Op het eerste gezicht: dit is niet alleen een goed idee, maar ook een noodzakelijk idee. Het vormt een fundamentele laag voor hoe toekomstige AI-systemen zullen coördineren, uitvoeren en redeneren in echte workflows. De weg naar brede acceptatie is noch gegarandeerd, noch zonder risico.

Of MCP die standaard wordt, valt nog te bezien. Maar de discussie die het op gang brengt, kan de industrie niet langer ontlopen.

Gopal Kuppuswamy is medeoprichter van Cognida .