MCP Server Ontwikkeling

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard waarmee AI-assistenten via één consistente interface verbinding maken met externe tools en databronnen. Zie het als een universele adapter tussen AI-agents en je eigen systemen.

MCP werd eind 2024 geïntroduceerd door Anthropic en is intussen ver buiten die oorsprong opgepikt — OpenAI, Google en Microsoft kondigden alle drie ondersteuning aan, en een brede reeks client-applicaties spreekt het protocol. Bouw een MCP server één keer, en hij werkt in clients zoals Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code (GitHub Copilot), Windsurf, Cline en Goose — zonder integratiecode per tool.

Waarom MCP ertoe doet:

• Standaardisatie — Eén integratie werkt in de clients die het protocol ondersteunen
• Beveiliging — Gecontroleerde toegang met expliciete permissies tot je data en API's
• Uitbreidbaarheid — Voeg mogelijkheden toe aan AI-assistenten zonder te wachten op de leverancier
• Open en geversioneerd — Een gepubliceerde, geversioneerde spec in plaats van een propriëtair integratievlak waar je niet meer van weg kunt

Maatwerk MCP Server Ontwikkeling — Ik bouw productieklare MCP servers op maat. Of het nu gaat om AI koppelen aan je interne API's, databases, SaaS-tools of eigen databronnen: ik lever robuuste servers met degelijke foutafhandeling, authenticatie en documentatie.

API-integratie — Verbind AI-assistenten met externe diensten zoals CRM's, projectmanagementtools, analyseplatformen of eender welke REST/GraphQL API. Ik regel de authenticatiestromen, rate limiting en datatransformatie voor een betrouwbare koppeling.

Connectoren voor databronnen — Geef AI-assistenten toegang tot je databases, kennisbanken of documentarchieven. Ik implementeer veilige, efficiënte queries met correcte toegangscontrole en caching.

Tool chains — Bouw samengestelde tool chains die meerdere bewerkingen tot één samenhangende workflow combineren. Bijvoorbeeld een server die documentatie doorzoekt, code analyseert en implementatievoorstellen genereert in één enkele vraag.

Open source bijdragen — Nodig je een MCP server voor een populaire dienst? Ik kan die ontwikkelen en open sourcen: goed voor de hele MCP-community en tegelijk precies wat jij nodig hebt.

De meeste MCP servers geven tekst terug en hopen dat het model die netjes opmaakt. Voor een simpele opzoeking werkt dat. Het valt uit elkaar zodra je iets moet vergelijken, doorzoeken of goedkeuren.

MCP Apps verandert dat. Een tool kan een View declareren — een interface die de AI-client inline rendert, precies daar waar het antwoord verschijnt. Geen aparte webapplicatie om te bouwen, hosten, beveiligen en op in te loggen.

Ik lever dit in productie. Mijn YouTube-intelligence server biedt 31 tools, waarvan er zeven hun resultaat als interactieve View renderen — analytics, zoekresultaten, kanaalvergelijkingen, transcripties met tijdcodes — geserveerd als ui:// resources, met een geautomatiseerde testsuite over de UI-build.

Waar het zich terugverdient:

• Dashboards — vergelijkende data als sorteerbare tabel of grafiek, niet als lap tekst die je elke ochtend opnieuw moet doorworstelen
• Goedkeuringsstappen — een voorgestelde wijziging gerenderd als beoordeelbare diff met een akkoord-knop, zodat je de werkelijke payload goedkeurt en niet de beschrijving die het model ervan geeft
• Selectie — direct kiezen uit zoekresultaten, in plaats van in woorden uitleggen welke van de negen je bedoelde
• Audit — een zichtbaar spoor van wat een tool gedaan heeft, in een vorm die ook een niet-technische collega kan lezen

Dit is werkelijk nieuw terrein — de extensie bestaat pas enkele maanden en weinig teams hebben het al in productie. Als je integratie gezien moet worden en niet alleen uitgevoerd, is dit het verschil tussen een werkend prototype en iets waar mensen op durven vertrouwen.

Ontwikkeltools:

• GitHub-integratie voor PR-reviews, issuebeheer en code doorzoeken
• GitLab/Bitbucket connectoren voor self-hosted versiebeheer
• CI/CD-koppeling voor buildstatus en deployment-informatie
• Documentatie doorzoeken over interne wiki's en kennisbanken heen

Bedrijfssystemen:

• CRM-integratie (Salesforce, HubSpot, eigen systemen)
• Projectmanagement (Jira, Linear, Asana, eigen tools)
• Analyseplatformen (Google Analytics, Mixpanel, eigen dashboards)
• Klantenservicesystemen (Zendesk, Intercom, helpdesks)

Data & content:

• Query-interfaces op databases met degelijke toegangscontrole
• Contentmanagementsystemen (WordPress, Contentful, eigen CMS'en)
• Documentarchieven (SharePoint, Google Drive, interne opslag)
• Zoekmachines en kennisgrafen

Gespecialiseerde domeinen:

• Financiële data-API's en marktinformatie
• Zorgsystemen met HIPAA-compliance
• Onderwijsplatformen en leermanagementsystemen
• E-commerceplatformen en voorraadsystemen

1. Requirements in kaart — We bepalen welke tools, resources en prompts je MCP server moet aanbieden. Ik help je doordenken wat je nodig hebt op het vlak van authenticatie, permissies en foutafhandeling.

2. Architectuurontwerp — Ik ontwerp de serverarchitectuur en kies TypeScript of Python op basis van wat past. Bij complexere integraties maak ik een technisch ontwerpdocument ter review.

3. Implementatie — Ik bouw de MCP server met schone, onderhoudbare code, grondige foutafhandeling en volledige TypeScript-typing (of Python type hints). Elke server krijgt logging en debugmogelijkheden.

4. Testen & documentatie — Grondig testen met echte AI-clients (Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, VS Code, enz.) borgt de betrouwbaarheid. De documentatie dekt installatie, configuratie en gebruiksvoorbeelden.

5. Uitrolbegeleiding — Ik adviseer over de uitrolopties (lokaal, npx, Docker) en help de server in de werkwijze van je team te krijgen.

• Geleverd, niet theoretisch — Een eigen MCP server in productie met 31 tools, persistente opslag en zeven interactieve MCP Apps views, plus substantiële bijdragen aan bestaande open source servers
• Vroeg op het protocol — 7e plaats in de oTTomator hackathon (december 2024 – januari 2025) met een agent die MCP-tools beschikbaar maakte voor OpenAI-compatibele modellen, gebouwd binnen enkele weken na de lancering van het protocol
• Community moderator voor Goose — actief in het ecosysteem rond de open source AI-agent van Block, niet alleen gebruiker ervan
• Productiekwaliteit — Professionele code met degelijke foutafhandeling, logging en beveiliging
• Documentatie eerst — Heldere, volledige documentatie die adoptie van de server makkelijk maakt
• TypeScript & Python — Vlot in beide grote MCP-talen
• Korte doorlooptijd — Eenvoudige servers in 1-2 weken, complexe integraties in 4-6 weken
• Open source waar het kan — Servers open sourcen doe ik graag wanneer dat past