Inzichten over MCP- en AI-connectiviteit met Ray Bogman, hoofd innovatie, Alumio
Het Model Context Protocol of MCP is in 2024 ontwikkeld door Anthropic, de makers van de Claude LLM, en is snel in opkomst als een fundamentele standaard voor het verbinden van AI-assistenten en LLM-tools met duizenden zakelijke toepassingen en gegevensbronnen. MCP biedt een gestandaardiseerde, modelonafhankelijke interface die elke AI-assistent of -tool kan gebruiken voor interactie met een grote verscheidenheid aan toepassingen en datasets, zonder op maat gemaakte integraties te creëren. Als zodanig wordt het beschreven als de USB-C voor AI.
Om de toepassingen van MCP in de praktijk beter te begrijpen, interviewden we onze vaste AI-expert en hoofd innovatie, Ray Bogman, om ons een meer gefundeerd perspectief te geven op deze nieuwe universele standaard voor AI-connectiviteit. Dit is wat hij te zeggen had:
Wat is MCP en welke invloed heeft dit op AI-integraties?
„MCP, of Model Context Protocol, is een soort plug-and-play-oplossing die de manier standaardiseert waarop AI-modellen, met name LLM's, gegevens uit externe toepassingen en gegevensbronnen kunnen ophalen en aanvullen. Het lijkt erg op wat we doen met de Alumio iPaaS: systemen en gegevens overbruggen. De impact van MCP in de wereld van AI is behoorlijk groot sinds Anthropic het in 2024 introduceerde. Het heeft niet alleen invloed op de werking van AI; het verandert de manier waarop integratie volledig wordt benaderd. Het is niet alleen een vooruitgang op het gebied van AI, het is een nieuwe manier van denken over connectiviteit.”
Hoe kunnen Alumio iPaaS-gebruikers effectief gebruikmaken van MCP?
„Een van de belangrijkste voordelen van MCP is dat AI-modellen op een contextbewuste manier rechtstreeks kunnen interageren met bedrijfssystemen. Met Alumio als integratielaag wordt dit ongelooflijk krachtig voor onze klanten.
Neem bijvoorbeeld onze klanten die de Alumio iPaaS gebruiken om verbinding te maken met Magento (nu bekend als Adobe Commerce). In de nabije toekomst zijn we van plan een MCP-serververbinding aan te bieden, specifiek voor Magento binnen het Alumio-ecosysteem. Dit betekent dat een AI-assistent via MCP gegevens uit Magento kan opvragen met behulp van eenvoudige prompts. Een gebruiker kan bijvoorbeeld vragen: „Welke T-shirts zijn beschikbaar in de zomercollectie?” of „" Welke SKU's behoren tot onze categorie 'essentials'? "”.” Met MCP kunnen deze prompts het ophalen van gegevens uit Magento via Alumio in realtime activeren, zonder dat er aangepaste vragen of aanvullende configuraties nodig zijn.
Dit verandert wat vroeger complexe gegevensopzoekingen waren in natuurlijke, AI-gestuurde interacties. Alumio ziet het als een kans om onze klanten in staat te stellen AI niet alleen te gebruiken voor inhoud of automatisering, maar ook om hun productcatalogi, bestelsystemen of elke verbonden app dynamisch uit te breiden, rechtstreeks vanuit Alumio. Het is een slimmere, flexibelere manier om AI in het hele integratielandschap te gebruiken.”
Wat zijn enkele andere toepassingen voor MCP?
„Er zijn nogal wat veelbelovende toepassingen van MCP, waarbij het potentieel van elk ervan afhangt van de beschikbaarheid van bestaande connectoren en hoe een toepassing zijn gegevens blootlegt. Hoewel Magento (Adobe Commerce) een voorbeeld is, werken we ook met applicaties zoals Spryker, Shopify, Shopware, BigCommerce en vele andere, die elk MCP-compatibele verbindingen via de Alumio iPaaS kunnen ondersteunen.
Het mooie van MCP is dat het voortbouwt op wat er al is. Met Magento vragen we klanten bijvoorbeeld niet om hun systemen aan te passen of nieuwe eindpunten bloot te leggen. We gebruiken gewoon de standaard REST API's die al bestaan. Alumio helpt bij het configureren van alle intelligentie en logica, zoals de contextopmaak en modelcommunicatie, die de AI nodig heeft om de gegevens via MCP te begrijpen en er toegang toe te krijgen. Met andere woorden, door gebruik te maken van basis-API's, kunnen klanten de gegevens opvragen die al zijn gekoppeld aan hun Alumio-routes.
Dat betekent dat hetzelfde principe ook op andere platforms kan worden toegepast. Als een bedrijf bijvoorbeeld Shopify gebruikt, kunnen ze een AI-assistent vragen om realtime voorraadniveaus op te halen, de bestelgeschiedenis op te halen of zelfs een verkoopoverzicht te genereren, zonder nieuwe integraties te hoeven maken. Het gaat erom de toegang tot bestaande bedrijfsgegevens te ontsluiten op een manier die snel klaar is en compatibel is met AI.
Uiteindelijk zorgt MCP ervoor dat Alumio als brug kan fungeren, zodat elk systeem waarmee we vandaag via API's verbinding maken, morgen AI-toegankelijk kan worden, met minimale wrijving. Dat maakt het zo schaalbaar.”
Hoe maakt MCP AI-assistenten en workflows voor agenten mogelijk?
„Er is een sterke en groeiende relatie tussen MCP en AI-assistenten, vaak agenten genoemd. Deze agenten zijn in feite door AI aangedreven autonome besluitvormers of orkestratoren. Je geeft ze een opdracht of een doel, en ze komen erachter hoe ze dat voor elkaar kunnen krijgen door contact op te nemen met de juiste tools, services of gegevensbronnen.
MCP fungeert als de gateway die deze agenten toegang geeft tot de realtime gegevens of hulpmiddelen die ze nodig hebben om een taak te voltooien, zonder dat ze nieuwe aangepaste integraties hoeven te bouwen. Dus als je een agent vraagt: „Wat waren mijn bestverkopende categorieën vandaag?” , MCP maakt het mogelijk om dat rechtstreeks van uw systeem op te halen, met behulp van de API's die er al zijn.
En dit is nog maar het begin. Momenteel voeren de meeste agenten één taak tegelijk uit. Maar waar we naar toe gaan is iets genaamd werkstromen voor agenten, waar meerdere agenten samenwerken, taken automatiseren en zelfs zelf kleine beslissingen nemen. Stel je voor dat een agent dagelijks voorraadgegevens verzamelt, een andere de trends controleert en een derde een verkooprapport maakt, terwijl alles stilletjes op de achtergrond draait.
In die zin is MCP niet zomaar een connectiviteitsmethode, het heeft de potentie om de manier waarop organisaties integraties ontwerpen, implementeren en schalen in een AI-native wereld te transformeren. Het geeft AI-agenten een gemeenschappelijke taal en een veilige manier om met bedrijfssystemen te communiceren. Het gaat erom een ecosysteem te creëren waarin je echte bedrijfsprocessen begint te delegeren aan AI.”
Is MCP de toekomst van AI-gestuurde integraties, of gewoon een andere connectiviteitslaag?
„In de loop der jaren zijn integratieprotocollen aanzienlijk geëvolueerd, van vroege technologieën zoals FTP en XML-RPC tot modernere standaarden zoals SSH, SFTP, SOAP, REST API's, GraphQL, gRPC en Webhooks. Elk van hen introduceerde nieuwe mogelijkheden, waardoor de manier waarop systemen verbinding maken en gegevens uitwisselen, werd verbeterd. MCP (Model Context Protocol) vertegenwoordigt de volgende grote verschuiving in deze evolutie, speciaal ontworpen voor AI.
Wat MCP onderscheidt, is dat juist dit gouden middelpunt AI naar de integratielaag brengt, niet alleen om systemen met elkaar te verbinden, maar ook om de manier waarop we ermee omgaan te verbeteren. In tegenstelling tot traditionele protocollen die simpelweg gegevens verplaatsen, stelt MCP AI-modellen in staat om die gegevens contextueel te benaderen en ermee te interageren. Met andere woorden, tot nu toe konden we AI-modellen alleen vragen stellen op basis van waar ze al op getraind waren. Met MCP kunnen we nu dezelfde vragen stellen, maar dan op alle soorten echte gegevens, vanuit live systemen, waar u prompts kunt typen om gegevens of antwoorden van applicaties in realtime te krijgen.
We betreden een wereld waarin elke gegevensbron, applicatie of service onderdeel kan worden van een breder AI-gestuurd systeem. Terwijl huidige frameworks zoals RAG (Retrieval Augmented Generation) gegevens uit één bron ophalen, biedt MCP ons toegang tot meerdere bronnen. Elk systeem kan fungeren als een server of een client, waarbij we AI kunnen gebruiken om uw verbonden gegevens dynamisch in realtime op te vragen. Dus ja, ik denk dat MCP het potentieel heeft om de manier waarop integraties werken volledig te hervormen.”
Voorbereiding op MCP als de volgende grote verschuiving in AI en integraties
Wat MCP onthult is niet alleen een technische innovatie, maar ook een verschuiving in de manier waarop we integratie benaderen in een AI-gestuurde wereld. Het duidt op een verschuiving van het bouwen van eenmalige verbindingen of het handmatig opvragen van API's, naar een model waarin AI gegevens uit verschillende systemen kan navigeren, ophalen en bewerken, met behulp van de integraties die bedrijven al hebben.
Voor bedrijven die deze integraties bouwen en beheren met oplossingen zoals de Alumio iPaaS, opent dit een nieuwe waardelaag. Bestaande verbindingen worden meer dan integratieroutes, ze worden toegangspunten voor intelligente, snelle interacties. En naarmate MCP op grotere schaal wordt toegepast, kunnen klanten dankzij Alumio de basis leggen om veilig met AI te experimenteren, zonder de complexiteit van het opnieuw uitvinden van hun architectuur.
Het herformuleert ook de toekomstige rol van integratie zelf. Met MCP gaat integratie niet meer alleen over het synchroniseren van gegevens tussen systemen. Het gaat erom een contextbewuste, realtime dialoog mogelijk te maken tussen AI en de tools die bedrijven gebruiken. Dat maakt AI bruikbaarder, praktischer en impactvoller voor alle teams. En naarmate organisaties meer taken aan AI gaan delegeren, kunnen protocollen zoals MCP de lijm worden die de complexe workflows van agenten samenhoudt.
Het gaat niet alleen om wat AI kan doen, het gaat erom hoe naadloos het past in de systemen die we al hebben gebouwd”.
Ray Bogman
Hoofd innovatie, Alumio
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
