Wat is MCP (Model Context Protocol) en hoe verbindt het AI met tools zoals Gmail, Drive of Jira?

Question

Accepted Answer

**MCP (Model Context Protocol)** is een open standaard, geïntroduceerd door Anthropic, waarmee AI-apps verbinding kunnen maken met externe tools en gegevens via één uniforme interface — in plaats van voor elke app een op maat gemaakte integratie te schrijven. Denk eraan als een universele adapter tussen een model en de buitenwereld.

## Client en server

```text
MCP SERVER → exposes capabilities to the model:
  - TOOLS     → actions the model can call (send_email, create_issue, search_files)
  - RESOURCES → data the model can read (a file, a Drive doc, a DB row)
  - PROMPTS   → reusable prompt templates the server offers
MCP CLIENT → the AI app (Claude Desktop, Claude Code, an IDE) that connects to servers
TRANSPORT  → stdio (local process) or HTTP (remote), speaking JSON-RPC both ways
```

Het belangrijkste voordeel: elke toolprovider schrijft **één** MCP-server, en **elke** MCP-compatibele client kan deze gebruiken. Je voegt een Gmail-server toe, een Drive-server, een Jira-server — en het model kan alle hun tools aanroepen zonder dat je voor elke app een aangepaste integratie moet maken.

## Een kleine config en flow

```jsonc
// The client config registers servers; the model then sees their tools
{
  "mcpServers": {
    "gmail": { "command": "npx", "args": ["@org/mcp-gmail"] },   // local, stdio
    "jira":  { "url": "https://mcp.acme.com/jira" }              // remote, HTTP
  }
}
```

```text
FLOW:
1. Client starts/connects to each server, asks "what tools do you have?"
2. Server replies with tool schemas (name, description, params) via JSON-RPC
3. User: "file a Jira bug for the login crash" → model picks the jira create_issue tool
4. Client calls the tool on the server → server hits the Jira API → returns the result
5. Model uses the result in its answer
```

Omdat discovery en calls zijn gestandaardiseerd via JSON-RPC, leert het model de tools van elke server bij het verbinden — geen per-tool code in de app zelf.

## Waarom het belangrijk is

Vóór MCP was elke AI-to-tool integratie een eenmalige operatie: aangepaste code, aangepaste authenticatie, aangepast onderhoud, herhaald voor elke app en elk AI-product. MCP vervangt die N×M explosie door één protocol — een toolauteur levert één server en elke compatibele client krijgt de integratie gratis. Die standaardisering is wat het praktisch maakt om een assistent echte bereik te geven in Gmail, Drive, Jira en je eigen interne systemen zonder elke keer de leidingen opnieuw op te bouwen.