Introductie
Iedereen die ooit AI-tools heeft geprobeerd te koppelen, kent het wel: je hebt een goed idee. Een slimme workflow. Maar voor je aan de slag kunt, zit je urenlang te rotzooien met scripts, config-bestanden en eindeloze documentatie. Dat is frustrerend, tijdrovend en meestal nét niet betrouwbaar genoeg voor productie. Met de komst van MCP kan dat anders.
Model Context Protocol (MCP) is een open standaard, ontwikkeld door Anthropic. Zie het als de USB-C voor AI: één simpele manier om AI-tools met elkaar te laten praten. Geen maatwerk, geen vendor lock-in en geen afhankelijkheid van specifieke plug-ins.
In plaats van elke keer een nieuwe integratie te bouwen, plug je met MCP gewoon een “AI-server” in je bestaande omgeving. Het resultaat? AI die denkt, handelt en integreert op het moment dat jij het nodig hebt, direct in je workflows.
Bij Datahub worden we daar enthousiast van. Niet omdat het technisch gaaf is (oké, dat ook). Maar omdat dit soort technologie beslissingen activeert in plaats van alleen te informeren. Want dát is waar het om draait:
- Minder dashboards. Meer actie.
- Minder zoeken. Meer doen.
- Minder scripts. Meer beslissingen.
In deze artikel laten we zien hoe MCP-servers je helpen om:
- AI direct te laten samenwerken met tools zoals Obsidian, Supabase en Replicate
- complexe taken stapsgewijs op te lossen
- code veilig te testen zonder aparte omgevingen
- data te bewerken, automatiseren en activeren zonder tussenkomst van IT
Wat is MCP en waarom je het nu moet snappen
We leven in een tijd waarin AI niet meer alleen een speeltje is voor engineers. Het is een werkpaard geworden, maar dan moet die collega wel kunnen samenwerken met de rest van je team en je tools. Daar komt MCP om de hoek kijken.
Wat is MCP?
MCP staat voor Model Context Protocol. Dit is een open standaard, bedacht door Anthropic, waarmee AI-modellen en externe tools met elkaar kunnen praten via een simpele, gestandaardiseerde interface.
In gewone taal: MCP maakt het mogelijk om AI-functies te koppelen als legoblokjes. In plaats van zelf scripts te schrijven, of afhankelijk te zijn van één aanbieder, plug je een “MCP-server” in je AI-omgeving. Die server kan dan:
- data ophalen uit je software
- scripts uitvoeren in een sandbox
- tabellen aanmaken in je database
- afbeeldingen genereren
Zolang de tool MCP begrijpt, werkt het. Net als een USB-stick: inpluggen = gebruiken.
Waarom is dat relevant?
Omdat de meeste organisaties wél AI willen inzetten, maar niet de tijd, capaciteit of governance hebben om alles zelf te bouwen. Met MCP:
- verlaagt de drempel naar productieve AI
- vermindert afhankelijkheid van aparte plug-ins of custom code
- versnelt activatie van inzichten naar actie
- maakt AI schaalbaar én beheerbaar, precies zoals IT dat wil
En nog belangrijker: je kunt nu AI laten handelen waar de beslissing plaatsvindt. Niet in een losse tool. Maar in je notities, in je proces of in je takenlijst.
De krachtigste MCP-servers in actie
Er zijn inmiddels tientallen MCP-servers beschikbaar. Hier zijn een paar die wij zelf gebruiken, omdat ze de workflow echt versnellen:
- Sequential Thinker: Laat je AI redeneren in stappen. Handig bij complexe vragen of code-debugging. Minder “hallucinatierisico”, meer controle.
- dbt MCP: zo ongeveer de belangrijkste MCP op dit moment. Geef AI toegang toegang tot je eigen kwalitatieve data inclusief de bijbehorende metadata, zodat hij alle context heeft.
- E2B Sandbox Run Python of Node zonder je systeem te raken. Dat betekent veiliger testen en sneller itereren. Klaar voor je volgende proof-of-concept.
- Replicate Generator Genereer beelden met AI rechtstreeks in je werkmap. Geen gedoe met third-party sites of exportflows.
- 5. Supabase/Firebase AI die je database aanstuurt via prompts. Allemaal via natuurlijke taal.
Geen van deze tools vereist ingewikkelde installatie. Je voegt één config toe en het werkt. En dat is precies waarom MCP zo krachtig is. Niet omdat het iets nieuws doet, maar omdat het eenvoudig maakt wat altijd te moeilijk was.
Waarom MCP past bij datahub
MCP en Datahub spreken dezelfde taal: analyse die aanzet tot actie. Waar andere tools blijven hangen in rapporten, dashboards en losse inzichten, brengen wij beslissingen tot leven, precies daar waar ze genomen moeten worden.
