Hoe MCP We herdefiniëren iPaaS voor het tijdperk van agentische AI.

Door Maneeza Malik, Product Marketing Directeur

Moderne ondernemingen draaien op een steeds verder uitbreidend web van applicaties, API's, workflows, datastromen en event-driven systemen. Alles moet 24/7 verbonden, synchroon en responsief blijven.

Hoewel traditionele iPaaS-platforms deze complexiteit met succes beheersen, richten ze zich voornamelijk op de vaste logica en voorspelbare resultaten die door menselijke ontwikkelaars zijn ontworpen. Het tijdperk van agentieke AI luidt het tijdperk in van intelligente agenten die in staat zijn om te plannen en autonome beslissingen te nemen.

De evolutie naar intelligente connectiviteit

Het traditionele iPaaS is opgebouwd rond vooraf gedefinieerde workflows. Bijvoorbeeld: als X gebeurt, doe dan Y. Deze workflows zijn deterministisch, relatief star en door mensen opgesteld.

Die aanpak werkt wanneer processen stabiel en vooraf bekend zijn. Het begint echter te haperen naarmate beslissingen dynamischer worden, vooral wanneer autonome AI-agenten beginnen te schalen (van enkele tientallen tot honderden, duizenden en daarboven).

In deze omgevingen voeren agents niet zomaar enkele stappen uit. Ze voeren gespecialiseerde taken uit en coördineren met andere AI-agents om complexe, uit meerdere stappen bestaande workflows binnen de hele onderneming te orchestreren.

De realiteit is dat autonome AI-agenten geen vaste paden volgen. Ze evalueren doelen, interpreteren de context en beslissen in realtime wat ze gaan doen. Om dit gedrag in statische werkstromen te dwingen, ontstaat wrijving, fragiliteit, systeemuitval en constant herwerk.

Deze verschuiving vereist dat iPaaS-platforms zich verder ontwikkelen van ‘connected systems’ naar echte digitale intelligentie. Leveranciers van strategische integratieoplossingen werken aan de verdere ontwikkeling van hun platforms om aan deze nieuwe eisen te voldoen:

• Dynamische beslissingspaden

  Integratiekaders moeten tegenwoordig open, zich voortdurend ontwikkelende besluitvormingstrajecten ondersteunen. In een traditioneel iPaaS-model moet elk traject van tevoren expliciet worden gedefinieerd. Elk randgeval vormt een nieuwe vertakking in de workflow.

  Maar autonome AI-agenten werken niet op vooraf gedefinieerde vertakkingen. Ze genereren acties tijdens de uitvoering. Dit betekent dat integraties niet langer vooraf volledig kunnen worden ontworpen.

• Natuurlijk contextueel bewustzijn

  Moderne platformen moeten het situationeel bewustzijn bieden dat agents nodig hebben om data te interpreteren, intentie te begrijpen en beslissingen te nemen die aansluiten bij omstandigheden in de echte wereld.

  Traditionele iPaaS-platforms zijn ontworpen om gegevens tussen systemen uit te wisselen, maar ze brengen deze gegevens niet samen en interpreteren ze ook niet. Ze beschikken niet over een gemeenschappelijke laag die geschiedenis, intentie, status en zakelijke betekenis samenbrengt.

  Zonder de juiste context wordt integratie een “blinde overdracht”. Data verplaatst zich wel, maar intelligentie niet.

• Schaalbare agent-tot-agent-coördinatie

  Nieuwe protocollen ondersteunen samenwerking tussen meerdere agenten die aan gedeelde resultaten werken.

  Traditionele integraties zijn systeem-tot-systeem, niet agent-tot-agent. Ze ondersteunen geen dynamische samenwerking tussen meerdere agents die aan een gezamenlijk doel werken. Elke workflow werkt in aanzienlijke isolement, zonder een intrinsiek mechanisme voor coördinatie, onderhandeling of gedeelde uitvoering. Naarmate agent-ecosystemen groeien, wordt dit een cruciaal hiaat.

Maak kennis met MCP: de onmisbare integratielaag

Om agentgebaseerde AI op grote schaal en klaar voor productie te ondersteunen, mag de integratie in iPaaS-platforms niet langer statisch of in silo’s plaatsvinden. Ook mag deze niet louter datagestuurd blijven. De integratie moet dynamisch, contextbewust en agent-native worden.

En daar komt MCP om de hoek kijken.

Volgens Gartner, tegen 2027, meer dan 50% van de AI-agenten die in bedrijven worden ingezet, zullen gebruikmaken van gestandaardiseerde raamwerken zoals het MCP-protocol voor veilige, cross-systemen interoperabiliteit.

MCP is een opkomende standaard waarmee AI-agenten veilig toegang hebben tot tools, gegevens en diensten via een uniforme interface, met behulp van de context die nodig is om intelligent te handelen.

In plaats van integraties hard te coderen, introduceert MCP een dynamische laag waarin agents in realtime tools en diensten kunnen ontdekken, selecteren en gebruiken. Het abstraheert de complexiteit van de onderliggende systemen en stelt deze op een consistente, agentvriendelijke manier beschikbaar.

Waarom MCP belangrijk is: iPaaS opnieuw gedefinieerd aan de hand van de 3 C’s

MCP is niet zomaar een integratielaag. Het betekent een fundamentele verschuiving in de manier waarop systemen met elkaar worden verbonden en hoe werkzaamheden worden gecoördineerd in het tijdperk van agentische AI.

MCP standaardiseert de manier waarop systemen context delen, niet alleen gegevens, en dat onderscheid is van cruciaal belang. Het transformeert integraties van statische verbindingen naar dynamische, intelligente interacties. Het definieert een nieuwe, contextbewuste integratielaag voor iPaaS, die is opgebouwd rond drie kernmogelijkheden: Verbinding, Samenwerking en Context.

1. Connectiviteit: Van Statische Integraties naar Dynamische Toegang

Bij het traditionele iPaaS wordt gebruikgemaakt van vooraf gedefinieerde koppelingen, waarbij elk systeem expliciet moet worden geïntegreerd. MCP maakt dynamische connectiviteit mogelijk. Het standaardiseert de manier waarop agents tools, API’s en diensten detecteren en er verbinding mee maken, waardoor ze op verzoek gebruik kunnen maken van functionaliteiten zonder vooraf gebouwde integraties.

In plaats van talloze op maat gemaakte koppelingen en starre workflows te ontwikkelen en te onderhouden, stellen organisaties hun mogelijkheden één keer beschikbaar via MCP. Medewerkers kunnen vervolgens zelf ontdekken wat ze nodig hebben en daar toegang toe krijgen, wanneer ze dat nodig hebben.

Voorbeeld:
In plaats van binnen elke workflow afzonderlijke integraties voor Salesforce, Slack en Jira te bouwen, vraagt een medewerker via MCP eenvoudigweg de beschikbare tools op en haalt hij tijdens de uitvoering de juiste functionaliteit op, zonder dat er nieuwe connectoren hoeven te worden ontwikkeld.

2. Samenwerking: Van geïsoleerde workflows naar gecoördineerde agenten

MCP introduceert een gedeeld protocol voor samenwerking tussen agents. Agents kunnen in realtime communiceren, taken delegeren en afstemmen, over taken, workflows en systemen heen. Hierdoor kunnen meerdere agents naadloos samenwerken, waardoor ze capaciteiten kunnen delen, verantwoordelijkheden kunnen verdelen en kunnen voortbouwen op elkaars resultaten om complexe doelstellingen te verwezenlijken.

Voorbeeld:
In een scenario voor incidentafhandeling detecteert de ene medewerker een systeemstoring, analyseert een andere medewerker de logbestanden en brengt een derde medewerker de klanten op de hoogte van de laatste ontwikkelingen. Via MCP werken ze in realtime samen, in plaats van losstaande workflows in afzonderlijke systemen in gang te zetten.

Dit maakt een nieuwe categorie gedistribueerde, intelligente processen mogelijk die het traditionele iPaaS nooit heeft kunnen ondersteunen.

3. Context: Van Gegevensverplaatsing tot Intelligente Uitvoering

Zoals eerder vermeld, verwerken traditionele iPaaS-platforms gegevens, geen intelligentie. MCP introduceert een gedeelde contextlaag die bij traditionele iPaaS-platforms ontbreekt. Het brengt gegevens, geschiedenis, intentie en status samen, zodat agents in realtime weloverwogen beslissingen kunnen nemen. MCP integreert in wezen context in elke interactie, waardoor AI-agents zowel de gegevens als de intentie erachter kunnen begrijpen.

Voorbeeld:
Een medewerker die een terugbetalingsverzoek behandelt, ziet niet zomaar een transactieregel. Deze analyseert en begrijpt de aankoopgeschiedenis, de klantwaarde op lange termijn, eerdere geschillen en het huidige sentiment voordat wordt besloten om het verzoek goed te keuren, te escaleren of af te wijzen.

 
Dit is het verschil tussen simpelweg workflows uitvoeren en echte autonomie mogelijk maken.

Jitterbit MCP: De basis voor Agentic AI

Jitterbit MCP biedt een voor bedrijfsgebruik geschikte, schaalbare en goed beheerde basis voor het in productie nemen van AI-agenten. Ingebouwd in de Jitterbit Harmony platform, het zorgt voor betrouwbare prestaties, volledige controle en inzicht in de uitvoering.

In de kern, Jitterbit MCP bestaat uit drie componenten:

• Een gecentraliseerde Besturingsvlak die governance, beleidshandhaving, toegangscontrole en volledig overzicht biedt over alle AI-interacties
• Een MCP Looptijd die bestaande API’s en integraties omzet in functies die door medewerkers kunnen worden gebruikt, waardoor organisaties MCP-servers kunnen aanmaken en beheren zonder dat daarvoor maatwerk nodig is
• Een veilige MCP Gateway dat al het verkeer tussen AI-agenten en bedrijfssystemen beheert in cloud-, on-premise- en hybride omgevingen

Samen bieden deze componenten een veilige, schaalbare basis voor het op grote schaal in productie draaien van AI-agenten, met ingebouwde governance, controle, beveiliging, compliance en inzicht in de uitvoering.