MCP (Model Context Protocol)

Organisaties worden continu geconfronteerd met een groeiende complexiteit in informatiebeheer: verspreide kennisbanken, overlappende procedures en versnipperde data over talloze systemen.

Slimmer werken met AI dankzij het Model Context Protocol (MCP)

Large Language Models (LLM) zijn geavanceerde AI-modellen die op basis van enorme tekstdatabases slimme antwoorden genereren. Ze missen echter vaak actuele of specifieke bedrijfsdata. Het Model-Context-Protocol (MCP) biedt hier de oplossing: je verstrekt gestructureerde aanvullende gegevens via MCP-servers, je AI-agent combineert deze met de LLM-kern om contextbewuste, op jouw data gebaseerde output te leveren.

Wat is het MCP (Model Context Protocol)?

Het Model Context Protocol (MCP) is een open-source standaard om gestructureerde data, zoals database-records, wiki’s en API-info, veilig te koppelen aan Large Language Models. Zo combineert je chatbot LLM-taalkennis met jouw eigen informatie en levert hij onderbouwde antwoorden.

Dankzij deze opzet haal je snel, veilig en schaalbaar AI-inzichten die zowel slim als nauwkeurig zijn, in deze illustratie zie je de doorloop van het proces uitgelegd:

Hoe werken bedrijven met het MCP?

Hieronder staan een aantal concrete voorbeelden, deze cases uit de praktijk laten zien hoe bedrijven MCP slim inzetten bij diverse bedrijfsprocessen. 

1. Veilige databasevragen en grafieken binnen de organisatie

   Met MCP kunnen organisaties vragen over privé databases zoals CRM of ERP laten beantwoorden, zonder dat gevoelige gegevens kunnen worden ingezien. De AI-agent ontvangt alleen wat nodig is, zoals klant‑ of productinformatie, gecontroleerd via gestelde toegangsregels. Dit maakt directe en veilige beantwoording van vragen mogelijk, zonder dat data in verkeerde handen valt.

2. Grafieken genereren op basis van je eigen data met MCP

   Bedrijven gebruiken MCP‑gebaseerde tools om automatisch grafieken te laten maken van bedrijfsdata. De AI‑agent transformeert vragen als “Toon omzet per regio” naar grafieken (bar, line, pie) op basis van live database‑waarden. Deze aanpak bespaart integratiecodering en maakt datavisualisatie eenvoudig en direct beschikbaar.

3. MCP toepassen om complexe kennisbank-vraagstukken te beantwoorden

   Stel: een medewerker stelt een vraag omtrent HR, belastingen of CAO. De MCP‑server haalt relevante informatie op uit diverse interne kennisbanken, waarna een LLM deze data combineert met wet‑ en regelgeving. Zo ontvangt de aanvrager een helder, contextspecifiek en compliant antwoord, volledig afgestemd op de organisatie én het individu.

Onze ervaring met MCP-servers

Bij Silicon Low Code hebben we onze eigen broncode en interne wiki’s via MCP ontsloten voor al onze medewerkers. Dit stelt ons in staat om:

• Sneller te ontwerpen door realtime toegang tot projectdocumentatie;
• Efficiënter te ontwikkelen dankzij vragen over API’s en modules direct beantwoord via AI;
• Betrouwbaar te testen, met up-to-date specificaties en bugfixes in één chatinterface.

Dankzij deze opzet besparen we extra tijd op ontwikkelcycli én vergroten we de kwaliteit van onze output.

Conclusie: De impact van het MCP (Model Context Protocol)

Het Model Context Protocol verandert losse databronnen in één betrouwbare kennislaag, waardoor LLM’s eindelijk foutloze, organisatie-specifieke antwoorden geven. Bedrijven die MCP omarmen versnellen besluitvorming, verlagen fouten en verkorten merkbaar doorlooptijden. Benieuwd hoe jij datzelfde voordeel kunt behalen?

Een eigen MCP-server laten bouwen

We hebben ruime praktijkervaring en begeleiden organisaties bij het veilig ontsluiten van data voor AI. Zo combineer je de generieke kracht van LLM’s met jouw eigen kennisbasis én verhoog je innovatie, efficiëntie en betrouwbaarheid.

Geïnteresseerd? Vraag nu een demo aan, of plan een technisch intakegesprek. Ontdek hoe MCP jouw organisatie helpt slimmer te werken, zonder complexe AI-projecten op te zetten.

Neem nu contact op