Open protocol
Gestandaardiseerde manier om LLM's aan externe tools en data te koppelen.
InfrastructuurGratisVolledig gratis te gebruiken, geen creditcard nodig.Open SourceDe broncode is openbaar. Je kunt de tool gratis gebruiken, aanpassen en zelf hosten.
MCP
Open standaard voor LLM-tool-integratie — laat agents lokale tools en bestanden veilig bereiken
Het Model Context Protocol (MCP) is dé open standaard om AI-modellen aan externe tools, bestanden en API's te koppelen. Gelanceerd door Anthropic in november 2024 en in december 2025 ondergebracht bij de Agentic AI Foundation onder de Linux Foundation — mede opgericht door Anthropic, OpenAI en Block, met steun van Google, Microsoft, AWS en Cloudflare. Daarmee is het van Anthropic-project tot industriestandaard uitgegroeid: de SDK's passeerden begin 2026 de grens van bijna 100 miljoen maandelijkse downloads en het officiële register telt zo'n 10.000 servers. Een MCP-server schrijf je één keer en werkt daarna in elke client die het protocol ondersteunt — Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code, Gemini en tientallen andere. De 2026-roadmap richt zich op enterprise-auth (SSO in plaats van statische secrets), audit trails en beter schaalbare remote servers.
Setup neemt enkele dagenHoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?Enige ervaring vereistHoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?
Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen
Model Context Protocol ís de industriestandaard voor tool-integraties in AI-applicaties — sinds eind 2025 ondergebracht bij de Linux Foundation en gedragen door Anthropic, OpenAI, Google en Microsoft. Essentieel voor developers die agents en externe tools willen verbinden.
Waarom op de site: MCP groeide in anderhalf jaar uit van Anthropic-experiment tot dé industriestandaard voor AI-tool-integraties, nu beheerd door de Agentic AI Foundation (Linux Foundation) en omarmd door alle grote AI-toolmakers.
Beste alternatief: langchain
Ideaal voor
Developers en teams die AI-agents willen verbinden met eigen tools, data en systemen — via één standaard die in vrijwel elke AI-client werkt.
Functies
Kern
Prompts
Herbruikbare prompt-templates die servers aan clients aanbieden.
Lokale & remote servers
Zelf-hostbaar op je machine of draaiend in cloud-infrastructuur.
Invoer
Resources
Expose read-only context (databases, bestanden, API's) aan het model.
Uitvoer
Tools
Definieer callable functies die het model zelfstandig kan aanroepen.
Integraties
stdio & Streamable HTTP
Draai lokale servers via stdio of remote via Streamable HTTP (vervanger van het oudere SSE-transport).
Multi-language SDK's
Officiële SDK's voor TypeScript, Python, Kotlin, Java en Rust.
Brede client-support
Ondersteund door Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, VS Code, Cline, Goose en meer.
Officieel server-register
Centraal register met ~10.000 MCP-servers voor discovery en distributie.
Enterprise
Open-source (MIT)
Volledig open specificatie en referentie-implementaties onder MIT-licentie.
Experimenteel
Sampling
BetaServers kunnen zelf LLM-aanroepen initiëren voor agentic workflows.
Gebruiksscenario's
- Een AI-agent toegang geven tot interne databases, bestanden of API's
- Eén integratie bouwen die in Claude, ChatGPT, Cursor én VS Code werkt
- Bedrijfssystemen als tools beschikbaar maken voor agent-workflows
- Vendor-onafhankelijke agent-infrastructuur opzetten
Sterk
- Industriestandaard, gedragen door Anthropic, OpenAI, Google en Microsoft samen
- Eén server werkt in alle MCP-compatibele clients
- Volledig open (MIT) met officiële SDK's in meerdere talen
- Enorm ecosysteem: ~10.000 servers in het officiële register
Beperkingen
- Authenticatie en authorisatie voor enterprise-gebruik nog in ontwikkeling
- Remote servers op schaal (load balancing, sessies) vergen workarounds
- Kwaliteit en veiligheid van community-servers wisselt — audit nodig voor productie
Zo ga je aan de slag met MCP
Setup neemt enkele dagen
- Bepaal eerst of je een MCP-server nodig hebt of alleen een bestaande wilt gebruiken. Voor het tweede hoef je niets te bouwen: er staan er zo'n 10.000 in het officiële register.
- Wil je een bestaande server gebruiken, koppel hem dan in je client — Claude, ChatGPT, Cursor en VS Code ondersteunen MCP allemaal. Eén configuratie, en de tools verschijnen in je gesprek.
- Audit een community-server vóór productiegebruik. De kwaliteit en veiligheid wisselen sterk; lees wat de server met je data doet en welke rechten hij vraagt.
- Bouw je zelf een server, pak dan de officiële SDK in je eigen taal. Begin met één tool die één ding goed doet, en test hem lokaal tegen een client.
- Beschrijf je tools precies: naam, wat ze doen en welke parameters ze nemen. Het model kiest op basis van die beschrijving, dus een vage omschrijving levert verkeerde aanroepen op.
- Wil je de server remote draaien, houd dan rekening met de open punten: authenticatie en autorisatie voor enterprise-gebruik zijn nog in ontwikkeling, en load balancing over sessies vraagt nu nog eigen workarounds.
Wanneer kies je MCP? Als je AI-agents wilt koppelen aan eigen tools, data of systemen zonder vast te zitten aan één leverancier: dezelfde server werkt in elke MCP-compatibele client. Bouw je geen agent-architectuur, dan is MCP overkill — voor gestandaardiseerde no-code koppelingen zijn Zapier of Make directer.
Wat kost MCP?
Gratis versie
Gratis — open standaard onder MIT-licentie, beheerd door de Agentic AI Foundation (Linux Foundation). Kosten zitten in je eigen hosting en LLM-gebruik.
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Specificaties
Zakelijk
Inzetbaarheid & UX
Geschiktheid
Primaire taken
- Een AI-agent verbinden met bestanden, databases of API's via een gestandaardiseerd protocol
- Eigen MCP-servers bouwen die domeinspecifieke tools blootstellen
- Vendor-onafhankelijke integraties opzetten tussen LLM-clients en backends
Wanneer NIET gebruiken
- Teams die geen agent-architectuur opzetten — MCP is overkill voor simpele chat
- Use cases waar vendor-lock-in geen issue is en SDK-niveau koppelingen volstaan
- Sterk gestandaardiseerde no-code workflows — Zapier/Make zijn directer
Zo leer je MCP
Hands-on tutorials en uitleg om snel productief te worden met MCP.
Video-tutorials
Veelgestelde vragen over MCP
- Voor wie is MCP het meest geschikt?
- Developers en teams die AI-agents willen verbinden met eigen tools, data en systemen — via één standaard die in vrijwel elke AI-client werkt.
- Wat kost MCP?
- MCP hanteert een gratis prijsmodel. Gratis — open standaard onder MIT-licentie, beheerd door de Agentic AI Foundation (Linux Foundation). Kosten zitten in je eigen hosting en LLM-gebruik.
- Hoe moeilijk is MCP te implementeren?
- De setup is complex. Tijd tot eerste waarde: dagen.
- Wat zijn de alternatieven voor MCP?
- Vergelijkbare tools zijn: OpenAI function calling, LangChain Tools, Zapier. Kies een alternatief als: Teams die geen agent-architectuur opzetten — MCP is overkill voor simpele chat.
- Voor welke bedrijfsgrootte is MCP geschikt?
- MCP is geschikt voor: Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
RankForge vs ContextBolt SEO: Honest MCP Comparison (2026)
Choosing the right standalone SEO MCP server for your AI coding environment is becoming essential. Here is an honest, technical breakdown comparing tool suites, pricing models, BYOK economics, and age
MCP’s Biggest Update Made AI Agents Scale. It Also Turned a Prompt Into a Password.
Signing a handle stops forgery. It does not stop theft. Here are the four checks every MCP server now needs. People love posting a photo of their boarding pass before a trip. But that barcode is not d
MCP Explained: How AI Connects to the Outside World
Understanding Model Context Protocol (MCP), its architecture, how it works, and why it matters for modern AI engineering. Continue reading on Medium »
VMware Tanzu Agent Deployment: Build Packs, MCP Gateways, and Multi-Tenant Security
AI agents are crossing the chasm from developer laptops to enterprise infrastructure. When that happens, security boundaries, multi-tenancy, and compliance become non-negotiable. VMware Tanzu Platform
Claude says "Couldn't reach the MCP server" on WordPress — usually it is not the plugin
What WPPilot provides, honestly WPPilot is a self-hosted WordPress MCP plugin. The Free version provides the MCP endpoints, OAuth and Application Password options, safety profiles, preview-before-writ
MCP Events for the official Python MCP SDK, tested end to end with ChatGPT
I wanted to try MCP Events after DevDay, but the official Python SDK (mcp 2.2.0) doesn’t support it yet, and neither does the TypeScript one. So I built the missing piece and published it, in case it