Woordenlijst

Model Context Protocol (MCP)

Wat is Model Context Protocol (MCP)?

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard waarmee AI-toepassingen op een uniforme manier toegang krijgen tot externe tools, gegevensbronnen en diensten. Een MCP-server biedt functies aan en een MCP-client, bijvoorbeeld een AI-assistent, kan die aanroepen. Anthropic introduceerde MCP in november 2024; sinds december 2025 wordt het doorontwikkeld onder de Agentic AI Foundation van de Linux Foundation (stand oktober 2026). Zo hoeft niet elke koppeling afzonderlijk te worden gebouwd.

Hoe KI.ordo helpt

KI.ordo biedt een MCP-server aan op /mcp, beveiligd met een API-sleutel, die agents en workflows beschikbaar maakt als tools voor andere AI-programma’s.

Meer informatie

Onderwerpen

interface
standaard
agents

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Remote MCP

Remote MCP verwijst naar een MCP-server die niet lokaal op uw eigen computer draait, maar via HTTP over internet bereikbaar is. Het Model Context Protocol is een open standaard waarmee AI-toepassingen externe tools en gegevens kunnen gebruiken; voor externe servers voorziet de specificatie in het transport “Streamable HTTP” en in authenticatie, bijvoorbeeld via OAuth of een API-sleutel. Het voordeel is dat een centraal gehoste dienst beschikbaar is voor veel gebruikers en AI-programma’s zonder lokale installatie.

MCP
interface
+1

Intelligente agents

Een intelligente agent is een systeem dat zijn omgeving waarneemt, informatie verwerkt en zelfstandig acties kiest om een doel te bereiken. Tegenwoordig verwijst de term meestal naar software op basis van grote taalmodellen die instructies opvolgt, kennis raadpleegt en tools aanroept zoals een zoekfunctie of een API. Hoeveel een agent zelfstandig mag doen, moet bewust worden bepaald. Voorbeeld: een agent beantwoordt klantvragen aan de hand van de productdocumentatie.

Agents
Autonomie
+1

Agentisch

“Agentisch” beschrijft AI-systemen die meer doen dan één vraag beantwoorden: ze streven over meerdere stappen een doel na, plannen, gebruiken tools zoals webzoekopdrachten of API’s, controleren tussenresultaten en beslissen wat ze vervolgens doen. Een voorbeeld is een assistent die een verzoek categoriseert, informatie opzoekt en een conceptantwoord voorbereidt. Duidelijke grenzen, logging en menselijke goedkeuring op kritieke punten zijn essentieel.

AI-agents
Automatisering
+1

LangChain

LangChain is een open-sourceframework voor Python en JavaScript waarmee ontwikkelaars toepassingen op basis van taalmodellen bouwen. Het biedt uniforme interfaces naar veel modelaanbieders en bouwstenen voor tool calling, agents, documentverwerking en retrieval-augmented generation. Sinds versie 1.0 (oktober 2025) zijn de agents van LangChain gebouwd op LangGraph. Typische toepassingen zijn chatbots die interne documenten doorzoeken en agents die externe diensten aanroepen.

Framework
Ontwikkeling
+1