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
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?
- Een goed alternatief is langchain. 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
Local vs remote MCP servers: which one you actually want
There are two kinds of MCP server, they solve different problems, and almost nothing tells you which one you are building until you are deep enough in to have already made the wrong choice. I worked t
Appwrite MCP vs Vercel MCP: I benchmarked both
An MCP server should be judged by what an agent can finish, not by how many tools sit in its catalog. So I pointed an agent at the hosted Appwrite and Vercel MCP servers and asked both to do the same
Zero Dependencies, 250KB, 486 Tests: What I Learned Building an MCP Client
Zero Dependencies, 250KB, 486 Tests: What I Learned Building an MCP Client This is not a product pitch. It's an engineering diary. If you want the pitch, the README is here . This is about the cost of
How we expose a full project tracker over MCP (so agents can file and close issues)
Most "AI project tools" wrap a chatbot around a board. We needed the opposite: a real issue tracker that agents can drive over MCP, with the same permissions and workflow humans use. This is the write
MCP x-mcp-header Validation: Keep Bad Tool Schemas Out of tools/list
MCP x-mcp-header validation is easy to miss because the annotation looks like ordinary JSON Schema metadata. On the 2026-07-28 Streamable HTTP transport, it is a wire contract: the client copies selec
A Connected MCP Server Is Not the Same as a Correct Tool Call
If you've wired up an MCP server in the last few months, you've probably noticed the icon turns green, the tool list populates, and it feels like the hard part is done. It isn't. The hard part starts