Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) is een open standaard voor het verbinden van AI-assistenten en grote taalmodellen met externe databronnen, tools en systemen op een uniforme, herbruikbare manier. In plaats van voor elke combinatie van model en tool een aparte, op maat gemaakte integratie te bouwen, definieert MCP een gestandaardiseerd protocol waarmee AI-applicaties toegang krijgen tot bestanden, databases, API's en bedrijfsapplicaties via zogeheten MCP-servers. Een AI-assistent die MCP ondersteunt, kan dynamisch ontdekken welke tools en databronnen beschikbaar zijn en deze aanroepen zonder dat daarvoor telkens nieuwe, model-specifieke code nodig is. Dit lost een fundamenteel schaalprobleem op: zonder een gedeeld protocol groeit het aantal benodigde integraties exponentieel naarmate zowel het aantal modellen als het aantal tools toeneemt. MCP werkt via een client-server architectuur, waarbij de AI-applicatie (de client) verbinding maakt met een of meerdere MCP-servers die specifieke functionaliteit — zoals toegang tot een CRM, een bestandssysteem of een zoekmachine — beschikbaar stellen via een gestandaardiseerde interface. Het protocol wint sinds de introductie snel aan populariteit als de facto standaard voor het bouwen van agentic AI-systemen die betrouwbaar met de buitenwereld moeten interacteren.

De opkomst van MCP heeft in korte tijd een nieuwe vraag gecreëerd naar engineers die AI-agents kunnen verbinden met bedrijfssystemen op een schaalbare en veilige manier. In Nederland zien bedrijven in sectoren als financiële dienstverlening, logistiek en softwareontwikkeling toenemende interesse in het bouwen van agentic AI-oplossingen die toegang nodig hebben tot interne data en tools, en MCP wordt daarbij steeds vaker als bouwsteen genoemd in vacatureteksten voor AI- en platformengineers. Werkgevers zoeken specifiek naar kennis van het bouwen en beveiligen van MCP-servers, het beheren van authenticatie en autorisatie binnen agentic workflows, en ervaring met het integreren van MCP in bestaande enterprise-architecturen. Omdat de standaard nog relatief nieuw is, wordt praktijkervaring hiermee vaak gezien als een onderscheidend kenmerk voor engineers die willen instromen in agentic AI-ontwikkeling.

• Protocolkennis: MCP-specificatie, Client-server architectuur, Tool discovery, Resource- en prompt-primitieven

• Ontwikkeling: Bouwen van MCP-servers, Integreren van MCP-clients, SDK's voor MCP

• Beveiliging: Authenticatie en autorisatie, Sandboxing, Scoping van toolrechten, Auditing van agentacties

• Integraties: API's, Databases, Bestandssystemen, Enterprise SaaS-applicaties

• Concepten: Agentic AI, Tool calling, Context management, Interoperabiliteit tussen modellen

• Talen: Python, TypeScript/JavaScript

• AI Integration Engineer

• Agentic AI Engineer

• AI Platform Engineer

• Backend Engineer (AI Tooling)

• Solutions Architect (AI)