Wat is MCP? Model Context Protocol voor MKB-marketing

Waarom het MCP essentieel is voor de toekomst van digitale marketing

Digitale marketing beweegt richting het agentic web: een AI-agent die werk uitvoert en helder terugrapporteert. Dat lukt alleen wanneer die agent actuele informatie kan ophalen en stappen kan zetten in jouw systemen. MCP vormt daarvoor een soort universele stekker tussen je AI-app en je software. Je AI-app kan via kleine “modules” verbinding maken met je tools: elke module (server) biedt een paar duidelijke functies, zoals bestanden lezen of data ophalen uit een systeem. Zo sluit je meerdere systemen aan via dezelfde standaard, zonder voor elke tool een unieke koppeling te ontwerpen.

Bij Clarq merken we dat dit onderwerp snel praktisch wordt. Teams vragen: wat is MCP, waarvoor wordt MCP gebruikt, en wat doet MCP binnen een stack met CRM, analytics, content en campagnes? In dit inzichtartikel vertaal ik MCP naar concrete situaties. Je ziet wat er technisch gebeurt, wat het vraagt in je operatie, en welke keuzes je vandaag al kunt maken.

Inleiding: wat is MCP en waarom nu?

MCP staat voor Model Context Protocol. Het is een open standaard die beschrijft hoe apps een AI-model de juiste informatie en functies geven om goed te kunnen werken. Je kunt dan denken aan welke gegevens belangrijk zijn, welke hulpmiddelen beschikbaar zijn en welke afspraken bepalen wat de AI wel en niet mag doen.

De kern is daarmee simpel: MCP helpt AI-assistenten om veilig en voorspelbaar samen te werken met software. Niet alleen door informatie aan te leveren, ook door acties mogelijk te maken via tools, resources en prompts. Daarmee kan een AI-agent iets ophalen uit je omgeving, het verwerken en daarna een stap zetten in een ander systeem.

Waarom marketingteams nu over MCP praten

De gemiddelde organisatie heeft de afgelopen jaren een groeiend landschap aan SaaS-tools opgebouwd. Dat geeft snelheid, en tegelijk ontstaan er versnipperde systemen met losse inloggegevens, aparte databronnen en koppelingen die per tool anders werken. Veel teams voelen dat in de uitvoering: een dashboard hier, een export daar, en een campagne die afhankelijk wordt van handwerk.

MCP maakt integratie praktischer doordat systemen op een meer uniforme manier gegevens kunnen uitwisselen. Voor marketing is dat direct relevant, omdat je werk juist over tools heen loopt: CRM, e-mail, advertenties, analytics, content, projectmanagement en soms een database of fileshare. Hoe groter je landschap, hoe groter de kans dat losse API-koppelingen fragiel worden. Met MCP bouw je eerder één consistente route naar je tools, waardoor je sneller kunt uitbreiden zonder elke keer opnieuw te puzzelen.

MCP als universele interface tussen data en AI

Je hoort vaak de term “model-agnostisch”. In normaal Nederlands betekent dat: je maakt één vaste koppeling tussen je systemen en je AI, en je kunt later van AI-model wisselen zonder alles opnieuw te bouwen. Dat geeft flexibiliteit in een markt die snel verandert.

MCP biedt die interface voor drie dingen die in bijna elke organisatie terugkomen:

• Bestanden lezen (briefings, overzichten, productinfo, tone-of-voice)
• Functies uitvoeren (zoeken, rekenen, controleren, samenvatten)
• Context verwerken (de juiste informatie op het juiste moment)

Daarmee kun je op een gestandaardiseerde manier verbinding maken met externe tools, externe bronnen en externe diensten. Het belangrijke gevolg: verschillende AI modellen kunnen met dezelfde set hulpmiddelen werken, zolang de verbinding naar je gegevensbronnen goed staat.

Zo werkt MCP onder de motorkap (voor de techneuten)

Als je bij het woord “protocol” al zachtjes wegkijkt: helemaal oké. De essentie is dat MCP afspraken maakt over wie wat doet en hoe systemen berichtjes naar elkaar sturen.

MCP heeft drie onderdelen:

• MCP server: de service waar hulpmiddelen en data klaarstaan, zodat een agent context kan ophalen en acties kan uitvoeren.
• MCP client: de connector in de host die de communicatie regelt (de boodschapper die heen en weer rijdt).
• MCP hosts: applicaties met een LLM, waar jij in werkt (denk aan ChatGPT, Claude of een interne assistant). Hier start je de verbinding.

Die onderdelen praten met elkaar via vaste berichtjes en duidelijke afspraken. Daardoor kun je klein beginnen met een lokale server op één laptop, en later opschalen naar een centrale server voor het hele team. Er bestaan SDK’s (bouwpakketten) in meerdere programmeertalen, zodat ontwikkelaars sneller kunnen implementeren zonder alles vanaf nul te bouwen. Je kunt in principe verschillende gegevensbronnen aansluiten, zolang je per bron de juiste server of tool beschikbaar hebt.

Wat is een MCP server?

Een MCP server biedt gecontroleerde toegang tot externe systemen. In marketing komt dat meestal neer op drie typen tool-aanroepen:

• Lezen: data ophalen (bijv. campagnes, leads, productinfo).
• Rekenen: data verwerken (bijv. vergelijken, groeperen, samenvatten).
• Schrijven: acties uitzetten (bijv. taken aanmaken, velden bijwerken, een rapport opslaan).

Concreet kan een MCP server bestanden lezen, query’s uitvoeren op databases en API’s aanroepen om bijvoorbeeld een werkitem aan te maken in je projecttool. De host roept een tool aan, de MCP server voert het uit en stuurt gestructureerde data terug die je agent kan gebruiken.

MCP biedt ook kant-en-klare verbindingen met bestandssystemen, databases en netwerktools, mits er een passende server bestaat of je er één bouwt.

Lokale servers, remote servers en beveiliging

Claude Desktop ondersteunt lokale MCP servers via desktop extensions. Dat maakt opzetten laagdrempelig wanneer je snel wilt testen met lokale bestanden.

Remote servers passen beter bij centrale integratie, zoals een CRM-service of datawarehouse. Dan worden inloggegevens, logging en regels belangrijker. Zeker bij third-party servers wil je governance: wie mag wat, met welke rechten, en hoe kun je achteraf terugzien wat er is gebeurd.

Wat is een MCP client?

De MCP client zit in de host-applicatie. Hij beheert verbindingen met één of meerdere servers, roept tools aan en ontvangt resultaten voor je agent. Die resultaten kun je vervolgens verwerken in je rapportage of workflow.

De SDK’s leveren veel standaard functionaliteit, waardoor ontwikkelaars sneller kunnen implementeren en itereren. Voor een marketeer voelt het alsof je “extra knoppen” krijgt in je AI tool. Onder de motorkap zorgt de client dat applicaties en servers blijven uitwisselen op een voorspelbare manier.

MCP workflow: van gegevens naar actie

Een MCP workflow kun je zien als een vaste route van vraag naar uitvoering. In de praktijk komt die route meestal neer op vier stappen:

1. Context ophalen
2. Plan vormen
3. Acties uitvoeren
4. Rapporteren

Het protocol is vooral waardevol wanneer een agent gegevens nodig heeft uit externe systemen en daarna een stap zet in diezelfde omgeving. Dan wil je voorspelbaarheid: wat mag er gebeuren, wat blijft verboden terrein, en hoe ziet de terugkoppeling eruit.

Om dit werkbaar te maken, kun je drie dingen definiëren:

• Acties: welke taken mag de agent uitvoeren? (alleen lezen, of ook schrijven van data?)
• Databronnen: welke gegevensbronnen zijn nodig om goede keuzes te maken?
• Regels: welke grenzen gelden er, en wanneer moet er menselijke controle bij?

Als je dit scherp hebt, begrijpt je team sneller wat mogelijk is. Je bouwt gerichter, en je houdt grip op je processen via duidelijke regels en logging. Handig voor de AI-Act.

Voorbeeld: trendonderzoek voor contentplanning

Stel: je wilt elke week trendonderzoek als input voor je content. Een agent gebruikt via een MCP server een tool die zoekt met Brave Search (een zoekmachine), verwerkt de resultaten en slaat een kort rapport op in je documentmappen. Jij krijgt actuele informatie met bronnen, in een vast format dat je team kan hergebruiken.

Dit scenario werkt extra goed wanneer je meerdere databronnen combineert, zoals interne documenten plus webdata. Je kunt bijvoorbeeld één server gebruiken voor websearch en een tweede server voor interne bronnen zoals Google Drive of Microsoft Teams. De agent deelt alleen wat relevant is, en je houdt de uitvoering stabiel.

Voorbeeld: leadopvolging met acties

Een tweede scenario: leadopvolging. De agent haalt gegevens uit je CRM via API’s, maakt een voorstel voor een e-mail en zet meteen actiepunten klaar in je projecttool. Daardoor blijft opvolging snel en gekoppeld aan de juiste informatie.

Hier laat MCP z’n praktische waarde zien: je verbindt systemen via één open standaard, en je houdt per stap controle over wat er gebeurt. MCP bundelt deze koppelingen in één consistente integratielaag, zodat je minder losse integraties hoeft te bouwen en te beheren.

Use cases die meteen waarde leveren

Voor bijna iedere MKB ondernemer zien we op dit moment praktische use cases in drie categorieën. Je hoeft er maar één goed te doen om de waarde van MCP al te gaan voelen.

1) Automatisering in de operatie

Dit werkt het best bij kleine, herhaalbare taken met duidelijke regels. Je wint tijd en je voorkomt fouten die ontstaan door kopiëren en plakken.

Praktische voorbeelden

• Budgetalerts: laat een agent dagelijks checken of spend of CPA buiten bandbreedte valt en zet een actiepunt klaar.
• UTM-checks: scan links in nieuwe campagnes en meld ontbrekende of afwijkende UTMs voordat je live gaat.
• Opvolgacties: maak automatisch taken aan wanneer een lead een drempel haalt (bijv. demo aangevraagd, whitepaper gedownload).

Minimale set-up

• 1 databron (ads/analytics/CRM)
• 1–3 tools (lezen + simpele controle)
• regels: wat is “afwijking”, en wie krijgt de melding

2) Analyse met databases en dashboards

Dit past wanneer je data verspreid staat over verschillende systemen en je team discussie krijgt over “welke cijfers kloppen”. MCP helpt je om definities en datatoegang stabiel te maken.

Praktische voorbeelden

• Eén overzicht van performance: combineer ads + CRM + revenue in één wekelijkse samenvatting met vaste definities.
• Segmentanalyse: vergelijk campagnes per doelgroep of branche met dezelfde berekening, elke week opnieuw.
• Rapportages standaardiseren: laat een agent automatisch een maandrapport maken in jouw format en opslaan in bestanden.

Minimale set-up

• 1 database of data-export map
• 1 server die query’s of exports kan lezen
• afspraken over definities (lead, MQL, conversie) zodat je team hetzelfde bedoelt

3) Campagne- en contentproductie met de laatste info

Dit past wanneer je snelheid wilt, en tegelijk een vaste kwaliteitslat wilt houden. MCP helpt vooral wanneer een agent toegang krijgt tot je juiste input: tone-of-voice, productinformatie en performance data.

Praktische voorbeelden

• Contentbriefing → concept → review: agent maakt 3 invalshoeken op basis van recente performance en je tone-of-voice bestanden.
• FAQ’s uit support en sales: agent haalt terugkerende vragen op en zet ze om naar webcopy of advertentievarianten.
• Trend + intern bewijs: agent combineert webresearch met interne cases en maakt een voorstel voor een post, blog of nieuwsbrief.

Minimale set-up

• een map met tone-of-voice en productinfo (bestanden)
• toegang tot performance data (analytics/ads)
• een review-stap: wat mag direct, wat moet eerst langs een mens

Je ziet steeds meer losse AI-software voor research, schrijven en publiceren. MCP helpt omdat je de koppelingen met data en systemen op één manier organiseert. Daardoor kun je makkelijker uitbreiden naar grotere AI-workflows zonder dat je elke stap opnieuw hoeft te koppelen.

Implementatie en adoptie: klein starten, daarna opschalen

De officiële SDK’s ondersteunen het bouwen van een mcp server en mcp client in meerdere programmeertalen. Dat helpt om sneller te implementeren en een proof-of-concept netjes op te zetten.

Onze aanpak voor MKB is simpel. Klein starten en herhaalbaar implementeren:

1. Kies één use case en één gegevensbron.
2. Begin read-only. Geef de agent alleen leesrechten en beperkte capabilities.
3. Maak definities concreet. Ga aan de slag met het definiëren van metrics en segmenten in normale taal, zodat mensen ze herkennen en de agent ze kan toepassen.
4. Voeg pas daarna schrijven toe. Koppel een tweede server of tool voor write-acties via API’s, met duidelijke regels en een review-stap.

Dit geeft rust in je integratie. Je bouwt één stabiele route, en je breidt uit wanneer de eerste flow betrouwbaar draait. Daarna kun je makkelijker nieuwe tools toevoegen, omdat je niet elke koppeling opnieuw hoeft uit te vinden.

Ik vergelijk dit met een lange hike: tempo ontstaat door een route die je kunt herhalen. Een stabiele start houdt scope, regels en logs overzichtelijk.

Beperkingen en governance

MCP is een protocol. Het regelt de verbinding en de uitwisseling van context en tools. Jij blijft verantwoordelijk voor datakwaliteit, uitvoering en beveiliging.

Ik zie vier valkuilen die vaak terugkomen:

• Vage definities: metrics blijven impliciet, waardoor de agent verschillende interpretaties kan kiezen.
• Te brede rechten: een tool krijgt meer toegang dan nodig, waardoor een fout meer impact krijgt.
• Onzichtbare afhankelijkheden: een externe dienst valt weg en niemand merkt het op tijd.
• Geen logging: je ziet niet welke acties zijn uitgevoerd en je kunt fouten lastig verbeteren.

MCP helpt ook niet met trainingsdata. Het helpt met context en gegevens op het moment dat een agent ze nodig heeft.

Praktische governance-tip

Wijs één eigenaar aan per integratie. Leg vast wie wijzigingen mag doorvoeren. Voeg een korte review-stap toe bij write-acties. Log elke aanroep met tijdstip, gebruiker, tool en parameters. Bewaar die logs bijvoorbeeld 90 dagen. Zo kun je afwijkingen reconstrueren en rechten gerichter aanscherpen. Daarnaast maakt rollen en rechten definiëren de beheer en audits een stuk overzichtelijker.

Waarom MCP marketing verandert op hoger niveau

MCP verandert de manier waarop teams naar integratie kijken. Je krijgt één vaste laag voor verbinding en je bouwt daarboven je workflows. Dat maakt je operatie rustiger, omdat dezelfde afspraken blijven gelden terwijl je tools en modellen kunnen wisselen.

De winst zit in drie punten:

• Eén verbindingslaag: applicaties en AI modellen kunnen wisselen terwijl de integratie hetzelfde patroon volgt.
• Hergebruik: dezelfde tools en servers werken voor meerdere teams en producten.
• Betrouwbare uitvoering: regels, review en logging maken agent-handelingen voorspelbaar en controleerbaar.

Volgende stap: een mini-checklist de MKB’er

Gebruik deze checklist om vandaag een eerste keuze te maken:

• Welke drie taken kosten elke week het meeste handwerk?
• Welke gegevensbron is nodig om die taken goed te doen?
• Welke tools blijven read-only, en waar wil je gecontroleerde write-acties?
• Welke KPI past bij adoptie: uren bespaard, doorlooptijd, of foutreductie?

Conclusie

MCP (Model Context Protocol) is een open standaard en universeel protocol waarmee applicaties context, data en hulpmiddelen beschikbaar maken voor AI modellen. Met een MCP server geef je gecontroleerde toegang tot externe systemen. Met een MCP client in MCP hosts laat je applicaties communiceren met servers en API’s.

Model Context Protocol MCP verwijst naar dezelfde standaard. MCP gebruiken past vooral bij organisaties met meerdere gegevensbronnen, meerdere tools en herhaalbare processen. Je bouwt dan een route van context naar actie die je gecontroleerd kunt uitbreiden.

Wil je weten wat dit in jouw organisatie oplevert?
Plan een korte call met mij. In 15 minuten brengen we één use case terug naar een praktische start: welke bron eerst, welke tool read-only, en welke meetbare winst je binnen 2–4 weken kunt verwachten. Je gaat weg met een concreet eerste stappenplan.