Model Context Protocol (MCP)

Wat is het Model Context Protocol?

Model Context Protocol, of MCP, is een open en gestandaardiseerd protocol. Je gebruikt het om gestructureerde en betrouwbare communicatie op te zetten tussen clientsoftware en taalmodelservers (LLM’s). In tegenstelling tot gewone API’s geeft MCP je een consistente manier om context, tools en resources uit te wisselen. Dit betekent dat je AI-systemen van verschillende leveranciers kunt koppelen zonder compatibiliteitsproblemen. MCP bepaalt hoe je niet alleen prompts, maar ook extra informatie zoals metadata, toolbeschrijvingen en resource-links verpakt en verstuurt. Hierdoor is communicatie voorspelbaar en eenvoudig uit te breiden als je nieuwe functies wilt toevoegen.

Hoe MCP aansluit op Python serverontwikkeling

Wanneer je MCP gebruikt in Python-serverprojecten, voorkom je verwarring door maatwerk of unieke interfaces. MCP-conforme servers weten hoe ze deze gestructureerde verzoeken moeten lezen en verwerken. Deze aanpak helpt je minder tijd te besteden aan integratie en maakt je code onderhoudsvriendelijker. Je bouwt snel AI-applicaties, schaalt ze op en werkt samen met elke client die MCP ondersteunt, ongeacht het AI-systeem. Dankzij MCP’s duidelijke definities van context, resources en tools schrijf je minder vertaalscripts en bouw je voort op een solide basis van herbruikbare componenten.

Kernprincipes en architectuur

MCP bestaat uit verschillende hoofdonderdelen:

• Servers: Dit zijn de systemen die MCP-endpoints draaien. Ze accepteren contextdetails, toolverzoeken en resource-aanroepen van clients.
• Resources en Tools: Dit zijn modulaire functies, zoals rekenmachines of zoekmachines, die de server via MCP beschikbaar stelt. Clients en LLM’s kunnen deze naar behoefte gebruiken.
• Context en Prompts: MCP maakt het mogelijk om uitgebreide context te versturen, inclusief gebruikersinstructies, gesprekshistorie en extra informatie. Dit ondersteunt nauwkeurigere en persoonlijkere modelantwoorden.
• Uitbreidbaarheid: Je kunt MCP uitbreiden met eigen tools, resources of manieren om context te structureren. Zo kun je eenvoudig nieuwe AI-workflows ondersteunen als je behoeften veranderen.

Als je bouwt met de schema-gebaseerde aanpak van MCP, bereid je je Python-projecten voor op toekomstige veranderingen. MCP-conforme servers kunnen soepel samenwerken met nieuwe LLM’s en AI-tools zodra deze uitkomen. Dit protocol helpt je focussen op structuur, aanpasbaarheid en op het laten samenwerken van al je AI-systemen.

Python-bibliotheken voor MCP Server-basis

Een MCP-server bouwen in Python gaat het beste met specifieke bibliotheken die het protocol ondersteunen, verzoeken soepel afhandelen en goed opschalen bij meer gebruikers of taken.

MCP Python SDK

De MCP Python SDK is het hoofdgereedschap om servers te maken die voldoen aan de MCP-specificaties. Deze toolkit biedt functies voor schema-validatie, contextmanagement en protocolafhandeling. Hiermee definieer je resources en stel je tools snel in. De SDK zorgt dat je server altijd aansluit op de nieuwste MCP-standaarden. Omdat de SDK het grootste deel van de protocol-logica overneemt, hoef je minder maatwerk te programmeren en minder updates te doen als het protocol verandert.

Kern-webframeworks: FastAPI en Flask

FastAPI

FastAPI is een modern en snel webframework dat uitstekend werkt voor MCP-servers. Het ondersteunt asynchroon programmeren, wat betekent dat je server veel verzoeken tegelijk kan verwerken zonder vast te lopen. FastAPI genereert automatisch OpenAPI-documentatie en controleert data met pydantic. Dankzij de ASGI-architectuur (Asynchronous Server Gateway Interface) en niet-blokkerende taken kan FastAPI veel gelijktijdige verzoeken aan. Dit maakt het een sterke keuze voor AI-applicaties of situaties waar veel context tegelijk verwerkt moet worden.

Flask

Flask is een ander populair webframework. Veel mensen kiezen het vanwege de eenvoud en het lichte karakter. Standaard verwerkt Flask één verzoek tegelijk, wat goed werkt voor eenvoudige toepassingen of als taken niet gelijktijdig hoeven te lopen. Wil je Flask meer taken tegelijk laten uitvoeren, dan kun je extra bibliotheken toevoegen. Flask is vooral handig voor snelle prototypes of servers die weinig gelijktijdige gebruikers hoeven te bedienen.

Asynchrone gelijktijdigheid: asyncio en trio

asyncio

asyncio is standaard aanwezig in Python en maakt asynchroon programmeren mogelijk. Hiermee kun je async en await gebruiken, zodat je server veel verzoeken en achtergrondtaken tegelijk kan behandelen zonder te wachten tot één taak is afgerond. Als je FastAPI of een eigen ASGI-applicatie gebruikt, helpt asyncio je om meerdere jobs tegelijk te beheren, zoals achtergrondprocessen of externe aanroepen, zonder extra threads nodig te hebben.

trio

trio is een alternatieve bibliotheek voor asynchroon programmeren, met enkele extra’s. Het gebruikt structurele gelijktijdigheid, waardoor het organiseren en annuleren van groepen taken veiliger en eenvoudiger wordt. trio verbetert foutafhandeling en maakt complexe asynchrone processen overzichtelijker. Ontwikkelaars kiezen trio voor MCP-servers die nauwkeurige controle over veel gelijktijdige taken vereisen.

Basis voor schaalbare MCP-servers

Door de MCP Python SDK te combineren met FastAPI (of Flask) plus asyncio of trio, krijg je een solide basis voor je MCP-server. Deze combinatie ondersteunt gestructureerde communicatie en bereidt je server voor op geavanceerdere features, nieuwe verbindingen en grootschalig gebruik.

Geavanceerde bibliotheken & tools voor extra serverfunctionaliteit

Dataserialisatie en validatie

Om je protocol-gebaseerde server betrouwbaar te houden, is strikte datavalidatie belangrijk. Je kunt pydantic gebruiken, dat Python-typeannotaties uitleest om data tijdens runtime te controleren en te parsen. Dit kost weinig extra rekenkracht en is ideaal voor strikte berichtstructuren voor MCP-berichten en tool-inputs. Pydantic gebruikt moderne parsingmethoden; benchmarks tonen aan dat het typische datamodellen in minder dan een milliseconde kan valideren. Zo voorkom je verkeerde datatypes en blokkeer je verzoeken die niet aan je regels voldoen.
marshmallow is een alternatief voor (de)serialisatie. Het ondersteunt eigen datafields, organiseert complexe data in geneste structuren en biedt hooks voor extra stappen vóór of na verwerking. Dit is nuttig als je data wilt transformeren of opschonen wanneer het je MCP-server binnenkomt.

Real-time communicatie: Websockets en SSE

Veel interactieve AI-systemen vereisen real-time updates. Met websockets kunnen server en client op elk moment berichten uitwisselen via één TCP-verbinding. Zo kun je responses streamen, live updates vanuit tools sturen of samenwerkingsmodellen bouwen. Tests en onderzoeken tonen aan dat websocket-verbindingen doorgaans vertragingen onder de 50 milliseconden houden, veel sneller dan long-polling of standaard HTTP-verzoeken bij doorlopende communicatie.

Wil je alleen updates van server naar client sturen, dan biedt Server-Sent Events (SSE) uitkomst. SSE werkt via standaard HTTP-verbindingen, die vrijwel alle browsers ondersteunen. Het is ideaal voor eenrichtingsberichten, zoals notificaties of statusupdates, en spaart serverresources als tweerichtingscommunicatie niet nodig is.

Beveiliging en authenticatie

Om modelcontexten en gebruikersdata te beschermen, heb je sterke authenticatie nodig. Authlib helpt je bij het opzetten van OAuth2 en OpenID Connect. Dit zijn veelgebruikte methoden voor veilige login en tokenbeheer, volgens gangbare standaarden. Authlib maakt het eenvoudig om met verschillende identity providers te koppelen en verkleint de kans op zwakke plekken in je beveiliging.

Voor sessiebeheer gebruik je PyJWT om JSON Web Tokens te maken en te controleren. Deze tokens zijn cryptografisch ondertekend, zodat je snel kunt verifiëren wie een gebruiker is en welke rechten die heeft, zonder telkens de database te raadplegen. PyJWT ondersteunt geavanceerde ondertekeningsmethodes zoals RS256 en HS512, wat voldoet aan strenge beveiligingsrichtlijnen.

Gebruik je pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib en PyJWT in je MCP-server, dan beschik je over sterke datavalidatie, snelle real-time communicatie en veilige authenticatie. Elke bibliotheek heeft een specifieke taak, waardoor je server modulair, onderhoudbaar en klaar voor productie blijft.

Integratiestrategieën voor MCP-servers

Efficiënte integratie zorgt dat MCP-servers met externe diensten kunnen communiceren, data beheren en betrouwbaar uitgerold kunnen worden. Hieronder vind je specifieke strategieën, heldere uitleg en praktische voorbeelden voor elke belangrijke bibliotheek in moderne Python-gebaseerde MCP-serverontwikkeling.

Verbinden met externe API’s

MCP-servers hebben vaak externe data nodig om de modelcontext te verrijken. Je gebruikt de requests-bibliotheek voor synchrone HTTP-aanroepen als blokkerende operaties geen probleem zijn, bijvoorbeeld bij serverstartup of rustige periodes. Moet je server veel requests tegelijk verwerken of blokkering vermijden, kies dan voor httpx met asynchrone HTTP-functionaliteit. HTTPX ondersteunt connection pooling en HTTP/2, waardoor snelheid en dataverwerking verbeteren (zie HTTPX-benchmarks voor prestatiecijfers).

Voorbeeld:

• Gebruik requests.get() om resources op te halen in scripts of tools die synchroon draaien.
• Gebruik await httpx.AsyncClient().get() binnen asynchrone FastAPI-endpoints om data parallel op te halen.

Database-integratie

MCP-servers moeten vaak data opslaan en beheren op de lange termijn. Voor relationele databases biedt SQLAlchemy een Object Relational Mapper (ORM). Hiermee schrijf je Python-code om database-records aan te maken, lezen, updaten en verwijderen, en het ORM handelt complexe queries en migraties af. SQLAlchemy’s ORM voorkomt dat je ruwe SQL hoeft te schrijven, waardoor je minder snel foutjes maakt en het onderhoud eenvoudiger wordt (zie SQLAlchemy-documentatie en studies over ORM-voordelen).

Voor asynchrone toepassingen biedt asyncpg directe toegang tot PostgreSQL met volledige async-ondersteuning. Deze bibliotheek is ideaal als je veel gelijktijdige databaseverbindingen nodig hebt, bijvoorbeeld in een FastAPI-MCP-server. Benchmarks tonen aan dat asyncpg latency verlaagt en meer requests per seconde aankan dan synchrone drivers.

Voorbeeld:

• Gebruik SQLAlchemy ORM om gebruikersacties of toolgebruik in een database te loggen.
• Gebruik asyncpg voor event-driven taken die niet-blokkerende databaseoperaties vereisen.

Productie-uitrol

Om MCP-API’s voor veel gebruikers te draaien, werkt uvicorn uitstekend als ASGI-server voor FastAPI-apps. Uvicorn gebruikt asyncio om veel requests tegelijk te verwerken. Voor servers die op WSGI-frameworks zoals Flask draaien, beheert gunicorn meerdere workerprocessen zodat je applicatie betrouwbaar blijft bij zware belasting. Wetenschappelijke tests tonen aan dat uvicorn’s eventloop efficiënt werkt voor I/O-intensieve, asynchrone workloads. Gunicorn is ideaal voor traditionele, synchrone toepassingen.

Je kunt Docker gebruiken om je server en alle afhankelijkheden te verpakken in één, reproduceerbaar image. Docker maakt de server makkelijk verplaatsbaar, werkt samen met orkestratietools zoals Kubernetes en ondersteunt betrouwbare CI/CD-processen. Onderzoek toont aan dat Docker installatieproblemen vermindert en eenvoudige schaalbaarheid over meerdere machines biedt.

Voorbeeld:

• Start een FastAPI MCP-server met uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Zet je servercode in een Dockerfile om consistente images te bouwen voor elke omgeving.

Je kunt requests of httpx combineren voor API-aanroepen, SQLAlchemy of asyncpg voor datastorage, uvicorn of gunicorn voor hosting en Docker voor deployment. Deze strategieën helpen MCP-servers efficiënt te koppelen met externe systemen, data goed op te slaan en betrouwbaar te draaien in productie.

Praktisch voorbeeld – Een eenvoudige MCP-server bouwen

Stap 1: Installeer benodigde pakketten

Gebruik eerst pip om alle benodigde libraries voor de MCP-server toe te voegen:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Stap 2: Definieer een calculator-tool en maak de MCP-server

Je gebruikt FastAPI om HTTP-verzoeken te verwerken, pydantic om inputdata te structureren en controleren, en de MCP Python SDK om aan het MCP-protocol te voldoen.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Uitleg:

• FastAPI zet de webapp en de HTTP-routes op.
• pydantic gebruikt de AddInput-klasse om te controleren of de tool-inputs het juiste type en structuur hebben.
• De Tool-decorator van de MCP SDK publiceert de functie add als MCP-resource volgens het protocol.
• MCPServer koppelt je tool aan FastAPI en maakt automatisch MCP-compatibele endpoints aan.

Stap 3: Start de server

Start de ASGI-server met uvicorn zodat de MCP-endpoints beschikbaar worden:

uvicorn main:app --reload

Hoe werkt het

Wanneer de server een correct geformatteerd MCP-verzoek voor de add-tool ontvangt, zorgt FastAPI dat het verzoek bij de juiste functie aankomt. pydantic valideert de data. De MCP SDK handelt alle protocolregels af. De tool add berekent de som en stuurt een JSON-object terug met het resultaat. Je kunt eenvoudig meer tools toevoegen door nieuwe inputmodellen en functies te maken en deze bij de MCP-server te registreren.

Dit voorbeeld geeft je een complete basis voor een eenvoudige, standaardconforme MCP-server. Je gebruikt FastAPI, pydantic, de MCP Python SDK en uvicorn. Op deze manier kun je snel grotere MCP-servers bouwen met meer tools en functionaliteit.