5 beste praktijken voor het gebruik van MCP servers

Door Maneeza Malik, Product Marketing Directeur

De Modelcontextprotocol (MCP) is uitgegroeid tot een open standaard voor het koppelen van AI-toepassingen en -agenten met bedrijfsgerelateerde tools, gegevens en systemen. Anthropic in november 2024 MCP biedt het een gemeenschappelijke interface waarmee AI-agenten en applicaties kunnen communiceren:

• Tools: functies die een AI-agent kan activeren, zoals het raadplegen van een database, het aanmaken van een supportticket of het ophalen van klantgegevens
• Bronnen: gegevens en context die een AI-agent kan raadplegen, zoals bestanden, gegevens in een database of bedrijfsdocumentatie
• Plaatsingsprompten: herbruikbare instructies of sjablonen die de manier aangeven waarop een AI-agent met deze functies moet omgaan.

Wat is een MCP server?

Een MCP server maakt middelen en prompts beschikbaar via de MCP interface. In plaats van afzonderlijke integraties voor elke AI-applicatie of -agent te ontwikkelen, kunnen organisaties gedeelde mogelijkheden openstellen via een gemeenschappelijke interface die meerdere AI-agenten kunnen ontdekken en hergebruiken.

MCP Niet ter vervanging van API's

MCP API's hebben verschillende doeleinden. API's onthullen de mogelijkheden van applicaties en systemen, terwijl ze ook een gestandaardiseerde manier MCP bieden om AI-applicaties en -agenten te ontdekken en met tools, bronnen en prompts te communiceren die mogelijk worden ondersteund door deze API's en systemen. Een MCP server kan deze mogelijkheden via bestaande API's en enterprise-systemen onthullen in plaats van ze te vervangen.

Weet wanneer je het nodig hebt MCP

MCP is niet automatisch de juiste keuze voor elke AI-toepassing. Directe API-integraties zijn misschien eenvoudiger als u slechts een klein aantal AI-agenten hebt met stabiele, toepassingsspecifieke workflows.

MCP wordt waardevoller wanneer vaardigheden nodig zijn gedeeld, hergebruikt, consequent toegankelijk en beheerd overal in AI-agenten, teams of toepassingen.

De belangrijkste vraag is niet of het gebruik van MCP.it is, maar MCP waar je waarde kunt toevoegen door de integratiecomplexiteit te verminderen, het hergebruik te vergroten en een sterkere basis te bieden voor AI-toepassingen wanneer deze worden uitgebreid.

De volgende vijf beste praktijken vormen een kader voor het nemen van die beslissing en voor het MCP effectief gebruik ervan op het juiste moment en in de juiste context.

Best Practice #1: Begin met het integratieprobleem, niet met het protocol

Begin niet met: “Waar kunnen we het gebruiken MCP?” Begin in plaats daarvan met: “Welke integratieproblemen willen we oplossen?”

Als u slechts één AI-agent of een handvol AI-agenten hebt die toegang nodig hebben tot enkele stabiele API's en bronnen die niet gedeeld worden, dan kan een directe integratie MCP wellicht alles zijn wat u nodig hebt. In dat geval biedt het niet voldoende extra waarde om de extra abstractie te rechtvaardigen.

MCP wordt nog aantrekkelijker wanneer de gelijksoortige functies moeten door meerdere AI-agenten, teams of AI-applicaties worden gebruikt. In plaats van herhaaldelijk dezelfde integraties voor agenten te bouwen en te onderhouden, kan een MCP server die functies via een gemeenschappelijke interface aanbieden.
Bij het overwegen van een vraag MCP, zoek naar problemen zoals:

• De zelfde bedrijfsgegevens of -functies moeten door meerdere AI-agenten worden benaderd.
• Teams bouwen herhaaldelijk vergelijkbare integraties
• AI-toepassingen hebben constante toegang nodig tot gedeelde mogelijkheden
• De complexiteit van integratie neemt toe naarmate het aantal AI-agenten en -applicaties toeneemt.
• Je wilt een standaardisatie creëren voor hoe hulpmiddelen en functies worden aangeboden aan AI-clients

Het doel is niet om alleen maar gebruik te maken MCP van de technologie. Het doel is integratiecomplexiteit te verminderen, de toegang tot functies te standaardiseren en herbruikbare bouwstenen te creëren die kunnen worden gedeeld door AI-agenten en toepassingen.

Best Practice #2: Identificeer vaardigheden die de moeite waard zijn om te delen

Zodra u een gedeeld integratieprobleem hebt geïdentificeerd, zoek dan naar de functies die meerdere AI-agenten nodig hebben.
Voorbeelden kunnen zijn:

• Naamzoek in klantgegevens
• Voorraad controleren
• Een klantensupportticket aanmaken
• Het raadplegen van financiële gegevens
• Het zoeken naar intern kennis

De sterkste kandidaten zijn functies die breed toepasbaar zijn, relatief stabiel zijn en waarschijnlijk hergebruikt zullen worden door meerdere AI-agenten en toepassingen. Het centraliseren van deze functies achter een MCP server kan dubbele integraties elimineren en AI-agenten een consistente manier bieden om deze te benaderen.

Hier MCP begint AI als gedeelde infrastructuur te functioneren in plaats van simpelweg als een extra integratie-laag.

Best Practice #3: Ontwerp MCP servers voor agents, niet API's

Een MCP server moet meer doen dan alleen bestaande API-endpoints door een gestandaardiseerd interface weergeven. Ontwerp zijn functies op basis van wat AI-agenten moeten bereiken, in plaats van simpelweg de endpoints van de onderliggende API's te repliceren.

Bijvoorbeeld, in plaats van tientallen laagwaardige endpoints bloot te stellen, biedt u doeltreffende hulpmiddelen zoals:

• search_customer
• get_open_orders
• create_support_case

Doelgerichte tools maken het voor AI-agenten gemakkelijker om mogelijkheden te ontdekken, te begrijpen en te integreren in grotere workflows.

Het doel is om AI-agenten de mogelijkheden te geven die ze nodig hebben om hun werk te doen. betrouwbaar ontdekken, begrijpen, selecteren en gebruiken — niet eenvoudig om een bestaande API-omgeving te reproduceren.

Best Practice #4: MCP Servernen behandelen als gedeelde infrastructuur

Een MCP server kan beginnen als een eenvoudige manier voor één AI-agent om toegang te krijgen tot enkele tools of gegevensbronnen. Maar zodra meerdere agenten, applicaties of teams erop vertrouwen, wordt de server effectief een gedeeld infrastructuur. Een wijziging in een tool, toestemming, schema of backend-gedrag kan invloed hebben op elke gebruiker.

Dat betekent dat MCP servers moeten worden ontworpen en geëxploiteerd met dezelfde discipline die ook wordt toegepast op andere gedeelde services en API's: duidelijke contracten, voorspelbaar gedrag, beveiligingscontroles, zichtbaarheid, testen, versiebeheer en governance moeten als topprioriteiten worden beschouwd.

Let goed op:

• Duidelijke toolnamenGebruik namen die een AI-agent vertellen wat het hulpmiddel daadwerkelijk doet.
  • Bijvoorbeeld: “search_customer in plaats van execute_function_7”.
• Nauwkeurige beschrijvingenBeschrijf wat het hulpmiddel doet, welke informatie het verwacht en wanneer het moet worden gebruikt.
  • Bijvoorbeeld: “zoek klanten op basis van e-mailadres, accountnummer of bedrijfsnaam”.
• Goed gedefinieerde inputs en outputsGebruik expliciete schema's en voorspelbare reactiestructuren.
  • Bijvoorbeeld: “customer_id: string → gestructureerde klantobject”.
• Geschikte abstractie-niveaus: Leg de betekenisvolle bedrijfsfuncties bloot in plaats van de implementatiegegevens te lekken.
  • Bijvoorbeeld: bied “create_support_case” aan in plaats van elke onderliggende API-opdracht die nodig is om een supportcase te creëren, openbaar te maken.
• Redelijke grenzen: Zorg ervoor dat er een duidelijk onderscheid wordt gemaakt tussen activiteiten die informatie lezen en activiteiten die gegevens creëren, wijzigen of verwijderen.
  • Bijvoorbeeld: destructieve of gevolgschade veroorzakende handelingen moeten over de juiste expliciete interfaces en bedieningselementen beschikken.
• Sterke evaluatie en testenDe test beoordeelt niet alleen of een tool werkt, maar ook of agenten de juiste tool selecteren, geldige input verstrekken, de output correct interpreteren en de autorisatie- en veiligheidsbeperkingen naleven. De test meet ook de mogelijke storingen en uitzonderingssituaties en de succesvolle uitvoering.
• Veiligheid en machtigingenPas minimum-privilege-toegang toe en zorg ervoor dat AI-agenten alleen de activiteiten kunnen uitvoeren waarvoor ze zijn gemachtigd. Het doorgeven van een tool via MCP een API mag niet de autorisatiecontroles omzeilen of verzwakken die door de onderliggende systemen worden gehanteerd.
• Betrouwbaarheid en waarneembaarheidMonitorer uitschrijvingen van hulpmiddelen, latency, afhankelijkheidsuitval en ongewone usage -patronen. Wanneer een MCP server wordt gedeeld, kan een onbetrouwbaar hulpmiddel een probleem van betrouwbaarheid worden voor veel AI-agenten en workflows.
• Change management en versiebeheerBehandel schema's, beschrijvingen, rechten en gedragsveranderingen van hulpmiddelen als API-veranderingen. Veranderingen die miniem lijken te zijn — zoals wijzigingen aan hulpmiddelnamen, beschrijvingen, schema's of rechten — kunnen invloed hebben op hoe AI-agenten hulpmiddelen ontdekken, selecteren of activeren en kunnen invloed hebben op downstream workflows.

Dit is belangrijk omdat MCP servers AI-agenten toegang kunnen geven tot niet alleen informatie, maar ook tot acties die systemen en gegevens kunnen wijzigen. Zodra deze mogelijkheden worden gedeeld tussen AI-agenten en teams, wordt de MCP server onderdeel van de operationele en beveiligingsgrenzen van de organisatie. Betrouwbaarheid, veiligheid, compatibiliteit en governance Daarom wordt functionaliteit net zo belangrijk als functionaliteit.

Best Practice #5: Gebruik MCP waar het een voordeel creëert

MCP biedt de grootste impact wanneer het een bredere architectuurprobleem oplost, in plaats van eenvoudigweg een andere manier toe te voegen om een API te koppelen aan een AI-agent.

Gebruik deze checklist om te beoordelen waar MCP het zinvol is.

Directe API's kunnen voldoende zijn wanneer:

• Je hebt één of enkele AI-agenten
• De werkstromen zijn nauwkeurig gedefinieerd en stabiel
• Integraties zijn toepassingsspecifiek
• Capaciteiten worden niet gedeeld tussen AI-agenten of -applicaties
• Een enkel team bezit de AI-agenten en hun integraties
• Directe API-integraties zijn eenvoudig, stabiel en onderhoudsvriendelijk

MCP wordt nog aantrekkelijker als:

• Meerdere AI-agenten hebben dezelfde mogelijkheden nodig
• Meerdere teams bouwen en implementeren AI-agenten
• Dezelfde integraties worden herhaald
• Vaardigheden moeten overal in AI-toepassingen worden hergebruikt
• AI-agenten hebben een gestandaardiseerde manier van ontdekken en toegang tot hulpmiddelen nodig
• Je bouwt multi-agent workflows of orkestratie
• Uw integratiearchitectuur wordt een probleem met een gedeeld platform

Zie dit als een spectrum in plaats van een dubbelkeuze.

Je hoeft niet alles achter MCP.Start met de functies waar standaardisatie, hergebruik en gedeeld bestuur duidelijk voordelen opleveren.

Drive AI-integratie op schaal met MCP servers

MCP Het is het meest waardevol wanneer de integratie van AI een gemeenschappelijk architectuurprobleem wordt. Als meerdere AI-agenten, teams of AI-applicaties consistent toegang nodig hebben tot dezelfde functies, kan een MCP server dubbele integraties verminderen en een gestandaardiseerde basis bieden voor het ontdekken, beveiligen en beheren van deze functies.

De beste aanpak is om te beginnen met het probleem. Identificeer wat gedeeld moet worden, ontwerp functies zodat AI-agenten deze kunnen gebruiken en bedien MCP servers met de betrouwbaarheid en governance die van gedeelde infrastructuur wordt verwacht.

De vraag is niet: “Moeten we MCP servers gebruiken?” Het is: “Waar kunnen we genoeg hergebruik, consistentie en schaalbaarheid MCP creëren om het invoeren te rechtvaardigen?”

Het verschil kennen is wat MCP van een andere integratie-laag een strategisch voordeel voor de schaalbaarheid van AI maakt.

Meer informatie Jitterbit MCP over AI-agenten

Bent u klaar om de volgende stap te zetten? Ontdek onze bronnen om meer te weten te komen. Jitterbit MCP en ontdek ons portfolio aan AI-agenten op Jitterbit Marketplace.