Ontdek waarom Model Context Protocol (MCP) mogelijk niet de ideale abstractie is voor AI agents, en ontdek de superieure aanpak van code-executie die het tokenverbruik met 98% vermindert en tegelijkertijd de autonomie en prestaties van agents verbetert.
Het landschap van AI agent-ontwikkeling ondergaat een fundamentele verschuiving. Recente inzichten van marktleiders hebben één van de meest gebruikte standaarden in het veld ter discussie gesteld: het Model Context Protocol (MCP). Hoewel MCP bedoeld was om te standaardiseren hoe AI agents met externe systemen interacteren, blijkt uit nieuwe inzichten dat deze abstractie agents juist kan beperken in prestaties, kosten kan verhogen en autonomie kan verminderen. In deze uitgebreide gids verkennen we waarom code-executie zich ontwikkelt als een superieur alternatief voor MCP, hoe het het tokenverbruik tot wel 98% kan verminderen en wat dit betekent voor de toekomst van AI agent-architectuur. Of je nu enterprise AI-systemen bouwt of agent-gebaseerde automatisering onderzoekt, inzicht in deze paradigmawisseling is cruciaal voor het nemen van doordachte architectuurkeuzes.
Het Model Context Protocol vormt een belangrijke poging om AI agent-ontwikkeling te standaardiseren. In de kern is MCP een open standaard die is ontworpen om AI agents te verbinden met externe systemen, API’s en databronnen. Het fundamentele idee achter MCP is elegant: in plaats van dat elke ontwikkelaar handmatig integraties bouwt tussen hun AI agents en externe tools, biedt MCP een universeel protocol waarmee ontwikkelaars integraties één keer kunnen bouwen en vervolgens kunnen delen binnen het hele ecosysteem. Deze standaardisatie is transformerend geweest voor de AI-gemeenschap, omdat het ongekende samenwerking en het delen van tools tussen ontwikkelaars wereldwijd mogelijk maakt.
Vanuit technisch perspectief is MCP in wezen een API-specificatie die is geoptimaliseerd voor consumptie door AI agents in plaats van door menselijke ontwikkelaars. Waar traditionele API’s worden gebouwd met de ontwikkelaarservaring in gedachten, zijn MCP’s specifiek ontworpen om geconsumeerd te worden door grote taalmodellen en autonome agents. Het protocol bepaalt hoe agents informatie moeten opvragen, hoe tools moeten worden beschreven en hoe resultaten moeten worden geformatteerd voor optimaal begrip door de agent. De doorbraak van MCP was niet zozeer het protocol zelf, maar de brede adoptie ervan binnen de sector, waardoor een verenigd ecosysteem ontstond. Toen Anthropic en andere grote spelers standaardiseerden rond MCP, betekende dit dat ontwikkelaars tools één keer konden bouwen en ze probleemloos konden laten werken op meerdere agentplatforms en implementaties.
De waardepropositie van MCP is overtuigend: het belooft een heel ecosysteem van integraties te ontsluiten, ontwikkeltijd te verkorten en agents toegang te geven tot duizenden tools zonder voor elke integratie maatwerk te hoeven bouwen. Deze standaardisatie heeft geleid tot een snelle toename van MCP-servers binnen de industrie, met ontwikkelaars die gespecialiseerde servers bouwen voor alles van database-toegang tot integraties met externe API’s. De belofte was dat naarmate het aantal beschikbare MCP-servers groeide, agents steeds capabeler en autonomer zouden worden, zodat ze complexere taken aankonden dankzij een rijk ecosysteem van vooraf gebouwde tools.
Hoewel MCP het standaardisatieprobleem oploste, introduceerde het een nieuwe reeks uitdagingen die steeds duidelijker worden naarmate AI agents geavanceerder worden en op schaal worden ingezet. Het belangrijkste probleem is buitensporig tokenverbruik, wat rechtstreeks invloed heeft op zowel de kosten als de prestaties van AI agents. Om te begrijpen waarom dit gebeurt, moeten we kijken naar hoe MCP-servers doorgaans worden geïmplementeerd en hoe agents er in de praktijk mee interacteren.
Wanneer een AI agent verbinding maakt met een MCP-server, ontvangt deze uitgebreide documentatie over elke beschikbare tool binnen die server. Een typische MCP-server bevat tussen de 20 en 30 verschillende tools, elk met gedetailleerde beschrijvingen, parameterspecificaties en gebruiksvoorbeelden. In praktijk verbinden organisaties zelden slechts één MCP-server met hun agents. Meestal integreren ze vijf, zes of zelfs meer MCP-servers om agents toegang te geven tot diverse mogelijkheden. Dit betekent dat zelfs als een agent slechts één specifieke tool nodig heeft, het volledige contextvenster wordt gevuld met beschrijvingen en metadata van alle beschikbare tools van alle verbonden servers. Dit is de eerste grote bron van tokenverspilling: agents worden gedwongen informatie mee te nemen over tools die ze niet nodig hebben, wat zowel de latency als de kosten verhoogt en mogelijk het aantal hallucinaties vergroot.
De tweede grote bron van tokenverbruik komt voort uit tussentijdse toolresultaten. Stel je voor: een agent moet een transcript ophalen uit Google Drive om specifieke informatie te extraheren. De MCP-tool voor het ophalen van documenten kan 50.000 tokens aan content retourneren, of bij grotere documenten zelfs de limieten van het contextvenster overschrijden. Maar de agent heeft misschien alleen de eerste alinea of een specifiek gedeelte van dat transcript nodig. Toch wordt het hele document via het contextvenster geleid, wat onnodig tokens verbruikt en mogelijk de beschikbare contextlimieten overschrijdt. Deze inefficiëntie stapelt zich op bij meerdere tool-aanroepen, en in complexe agent-workflows met tientallen stappen wordt de tokenverspilling enorm.
Naast het tokenverbruik is er een dieper architecturaal probleem: MCP vermindert de agentautonomie. Elke abstractielaag die wordt toegevoegd aan een agentsysteem beperkt wat de agent kan doen en hoe flexibel deze problemen kan oplossen. Wanneer agents worden gedwongen te werken binnen de beperkingen van vooraf gedefinieerde tooldefinities en vaste MCP-interfaces, verliezen ze het vermogen zich aan te passen, data op nieuwe manieren te transformeren of maatwerkoplossingen te creëren voor unieke problemen. Het fundamentele doel van het bouwen van AI agents is het bereiken van autonome taakexecutie, maar de abstractielaag van MCP werkt juist tegen dit doel door de flexibiliteit en het beslissingsvermogen van de agent te beperken.
De alternatieve aanpak die steeds meer terrein wint, adresseert deze beperkingen door gebruik te maken van het fundamentele vermogen van moderne grote taalmodellen: codegeneratie. In plaats van te vertrouwen op vooraf gedefinieerde tooldefinities en vaste MCP-interfaces, mogen agents met deze aanpak direct code genereren en uitvoeren, waarbij ze API’s en tools aanroepen via code in plaats van via een gestandaardiseerd protocol. Deze verschuiving betekent een fundamenteel herdenken van hoe agents met externe systemen zouden moeten interacteren.
De architectuur voor deze code-executie-aanpak is elegant in zijn eenvoud. In plaats van verbinding te maken met MCP-servers, onderhoudt het systeem een gestructureerde mappenhiërarchie waarbij elke map een MCP-server vertegenwoordigt, en binnen elke map zijn submappen voor specifieke toolcategorieën, met eenvoudige TypeScript-bestanden die individuele tools implementeren. Wanneer een agent een tool nodig heeft, zoekt het niet naar een vooraf gedefinieerde definitie in het contextvenster—het genereert in plaats daarvan code die de benodigde tool uit de juiste map importeert en direct aanroept. Deze aanpak verandert fundamenteel hoe informatie door het systeem stroomt en hoe agents interacteren met externe mogelijkheden.
De prestatieverbeteringen van deze aanpak zijn enorm. Door alleen de specifieke tool die een agent nodig heeft in het contextvenster te laden, in plaats van alle beschikbare tools van alle verbonden servers, daalt het tokenverbruik voor tooldefinities drastisch. Belangrijker nog: agents kunnen nu tussentijdse resultaten intelligent verwerken. In plaats van een document van 50.000 tokens via het contextvenster te sturen, kan een agent dat document opslaan in het bestandssysteem en vervolgens alleen de specifieke informatie extraheren die nodig is. In praktijk is gebleken dat deze aanpak het tokenverbruik tot wel 98% vermindert ten opzichte van traditionele MCP-implementaties, terwijl tegelijkertijd de prestaties en autonomie van agents verbeteren.
Een van de krachtigste voordelen van de code-executie-aanpak is wat “progressieve onthulling” wordt genoemd. Met traditioneel MCP zijn agents beperkt door de grootte van het contextvenster—er is een praktische bovengrens aan hoeveel tools aangesloten kunnen worden voordat het contextvenster te vol raakt. Met code-executie verdwijnt deze beperking vrijwel volledig. Een agent kan theoretisch toegang hebben tot duizenden MCP-servers en tools, maar laadt alleen de specifieke tools die op dat moment nodig zijn.
Dit wordt mogelijk gemaakt door een zoekmechanisme waarmee agents kunnen ontdekken welke tools en MCP-servers beschikbaar zijn. Wanneer een agent een taak tegenkomt waarvoor een tool nodig is die nog niet eerder is gebruikt, kan deze zoeken tussen de beschikbare tools om de juiste te vinden, vervolgens importeren en gebruiken. Dit creëert een fundamenteel schaalbare architectuur waarbij het aantal beschikbare tools de prestaties van de agent niet negatief beïnvloedt. Organisaties kunnen uitgebreide toolecosystemen bouwen zonder zich zorgen te hoeven maken over de limieten van het contextvenster, en agents kunnen nieuwe tools ontdekken en gebruiken wanneer dat nodig is, zonder heruitrol of herconfiguratie.
De praktische implicaties zijn aanzienlijk. Een groot bedrijf kan honderden interne API’s, databases en services hebben waartoe ze hun agents toegang willen geven. Met traditioneel MCP zou het verbinden van al deze bronnen leiden tot een onwerkbaar vol contextvenster. Met progressieve onthulling via code-executie kunnen agents dit hele ecosysteem efficiënt benaderen en tools ontdekken en gebruiken naar behoefte. Dit maakt werkelijk uitgebreide agentmogelijkheden mogelijk zonder de prestatieproblemen van traditionele MCP-implementaties.
Grote organisaties, vooral in gereguleerde sectoren, maken zich terecht zorgen over privacy en gegevensblootstelling. Bij gebruik van traditioneel MCP met externe modelproviders zoals Anthropic of OpenAI, wordt alle data die door de agent stroomt—including gevoelige bedrijfsinformatie, klantgegevens en vertrouwelijke informatie—verzonden naar de infrastructuur van de modelprovider. Dit is vaak onacceptabel voor organisaties met strikte gegevensbeheervereisten of wettelijke verplichtingen rond compliance.
De code-executie-aanpak biedt een oplossing via een zogenaamde “data harness”. Door code-executie te implementeren in een gecontroleerde omgeving, kunnen organisaties een laag toevoegen die automatisch gevoelige gegevens anonimiseert of redigeert voordat deze worden blootgesteld aan externe modelproviders. Een tool die bijvoorbeeld klantdata uit een spreadsheet haalt, kan automatisch e-mailadressen, telefoonnummers en andere persoonlijk identificeerbare informatie anonimiseren. De agent heeft nog steeds toegang tot de benodigde gegevens voor de taak, maar gevoelige informatie wordt beschermd tegen inzage door derden.
Deze mogelijkheid is vooral waardevol voor organisaties die werken met zorgdata, financiële gegevens of andere gereguleerde datatypes. In plaats van te kiezen tussen agentmogelijkheden en privacy, kunnen organisaties beide hebben. De agent kan de data gebruiken die nodig is om zijn taken uit te voeren, maar gevoelige informatie wordt automatisch beschermd via de data harness-laag. Deze aanpak blijkt bijzonder aantrekkelijk voor zakelijke klanten die AI agents willen inzetten, maar niet de privacy-implicaties van traditionele MCP-implementaties kunnen accepteren.
Misschien wel het meest transformerende voordeel van de code-executie-aanpak is het vermogen van agents om eigen vaardigheden te creëren, te bewaren (persistente skills) en te ontwikkelen. In traditionele MCP-implementaties is de set beschikbare tools vastgelegd bij uitrol. Een agent kan alleen de tools gebruiken die hij heeft gekregen, maar kan geen nieuwe tools maken of bestaande aanpassen. Met code-executie kunnen agents nieuwe functies genereren en opslaan op het bestandssysteem, waardoor ze blijvende vaardigheden creëren die in toekomstige taken opnieuw gebruikt kunnen worden.
Deze mogelijkheid sluit aan bij het opkomende concept “skills” in agentarchitectuur, recent geïntroduceerd door toonaangevende AI-onderzoeksorganisaties. In plaats van agents te zien als systemen met een vaste set mogelijkheden, kunnen we ze beschouwen als systemen met een vaardighedenset die groeit en evolueert in de tijd. Wanneer een agent een taak tegenkomt waarvoor een vaardigheid nodig is die nog niet aanwezig is, kan hij die vaardigheid zelf creëren, testen en opslaan voor toekomstig gebruik. Na verloop van tijd worden agents daardoor steeds capabeler en meer gespecialiseerd voor hun domein en use-cases.
De implicaties voor agentontwikkeling zijn diepgaand. In plaats van dat ontwikkelaars elke mogelijke tool vooraf moeten bouwen, kunnen agents hun eigen tools maken wanneer dat nodig is. Dit creëert een meer adaptieve, lerende benadering van agentontwikkeling waarbij mogelijkheden organisch ontstaan op basis van daadwerkelijk gebruik en vereisten. Een agent die in een bepaald domein werkt, kan een uitgebreide set gespecialiseerde vaardigheden ontwikkelen die zijn afgestemd op dat domein—vaardigheden die een ontwikkelaar mogelijk nooit handmatig zou hebben gebouwd.
FlowHunt heeft de beperkingen van traditionele MCP-implementaties onderkend en zijn agentinfrastructuur opgebouwd rond de code-executie-aanpak. Deze architecturale keuze weerspiegelt een diepgaand begrip van wat agents echt autonoom en effectief maakt. Door code-executie als primair mechanisme voor agent-toolinteractie te implementeren, stelt FlowHunt gebruikers in staat agents te bouwen die efficiënter, autonomer en kosten-effectiever zijn dan agents die op traditionele MCP-grondslagen gebouwd zijn.
Het FlowHunt-platform biedt de infrastructuur die nodig is om code-executie veilig en betrouwbaar te implementeren. Dit omvat een veilige sandbox-omgeving waarin agents veilig code kunnen genereren en uitvoeren, uitgebreide logging en monitoring om agentgedrag te volgen en ingebouwde mechanismen voor gegevensbescherming om te zorgen dat gevoelige informatie correct wordt behandeld. In plaats van dat gebruikers deze infrastructuur zelf moeten bouwen, biedt FlowHunt dit als een beheerde dienst, zodat gebruikers zich kunnen richten op het bouwen van effectieve agents in plaats van infrastructuurbeheer.
De aanpak van FlowHunt omvat ook progressieve onthullingsmogelijkheden, waarmee gebruikers honderden of duizenden tools en API’s kunnen verbinden zonder prestatieverlies. Het platform verzorgt toolontdekking, codegeneratie en -uitvoering op een manier die geoptimaliseerd is voor zowel prestaties als betrouwbaarheid. Gebruikers kunnen uitgebreide agentecosystemen bouwen die groeien en evolueren, waarbij agents nieuwe mogelijkheden ontdekken en gebruiken waar nodig.
Hoewel de code-executie-aanpak aanzienlijke voordelen biedt, is het belangrijk om de beperkingen en afwegingen te erkennen. De eerste belangrijke beperking is betrouwbaarheid. Wanneer agents elke keer code moeten genereren om een tool aan te roepen, is er meer kans op fouten. Een agent kan syntactisch onjuiste code genereren, logische fouten maken in het aanroepen van een tool, of parameters van een API verkeerd begrijpen. Dit vereist robuuste foutafhandeling, herhaalmechanismen en mogelijk menselijke controle bij kritieke handelingen. Traditioneel MCP, met zijn vooraf gedefinieerde tooldefinities en vaste interfaces, is inherent betrouwbaarder omdat er minder ruimte is voor fouten door de agent.
De tweede grote beperking is infrastructuuroverhead. Het veilig implementeren van code-executie vereist het opzetten van een veilige sandbox-omgeving waarin agents code kunnen uitvoeren zonder de systeemveiligheid in gevaar te brengen of ongeautoriseerde bronnen te benaderen. Deze sandbox moet geïsoleerd zijn van het hoofdsysteem, gecontroleerde toegang hebben tot externe API’s en worden gemonitord op beveiligingsissues. Het opzetten van deze infrastructuur vereist aanzienlijke technische inspanning en expertise. Organisaties die de code-executie-aanpak overwegen, moeten deze infrastructuur zelf bouwen of gebruikmaken van een platform als FlowHunt dat deze als dienst aanbiedt.
Er zijn ook operationele overwegingen. Code-executie vereist geavanceerdere monitoring en logging om te begrijpen wat agents doen en om problemen te debuggen als die zich voordoen. Traditioneel MCP, met zijn vaste tooldefinities, is eenvoudiger te monitoren omdat de mogelijke acties meer beperkt zijn. Met code-executie hebben agents meer vrijheid, en dat betekent ook meer mogelijkheden voor onverwacht gedrag dat onderzocht en begrepen moet worden.
Ondanks de voordelen van code-executie wordt MCP niet overbodig. Er zijn specifieke scenario’s waarin MCP de juiste keuze blijft. Eenvoudige, goed gedefinieerde use-cases met lage API-complexiteit zijn goede kandidaten voor MCP. Bijvoorbeeld: klantenservicescenario’s waarbij een agent supporttickets moet aanmaken, ticketstatus moet ophalen of toegang moet krijgen tot een kennisbank vereisen niet de flexibiliteit van code-executie. De API’s zijn rechttoe rechtaan, datatransformaties zijn minimaal en de betrouwbaarheid van MCP’s vaste interfaces weegt zwaarder dan de flexibiliteit van code-executie.
MCP is ook logisch wanneer je tools bouwt die door veel verschillende agents en organisaties gebruikt moeten worden. Als je een tool wilt delen binnen het ecosysteem, maakt implementatie als MCP-server deze toegankelijk voor een breed scala aan gebruikers en platforms. MCP’s standaardisatie is waardevol voor distributie van tools en ecosysteemopbouw, ook al is het niet optimaal voor individuele agentprestaties.
Daarnaast biedt MCP voor organisaties zonder de technische expertise of middelen om code-executie veilig te implementeren een eenvoudigere route naar agentontwikkeling. De afweging is minder prestaties en autonomie, maar de eenvoud en betrouwbaarheid kunnen zwaarder wegen voor bepaalde organisaties of use-cases.
De verschuiving van MCP naar code-executie weerspiegelt een breder architecturaal principe: elke abstractielaag die je toevoegt aan een agentsysteem vermindert de autonomie en flexibiliteit ervan. Wanneer agents gedwongen worden te werken via vooraf gedefinieerde interfaces en vaste tooldefinities, beperk je hun mogelijkheden. Moderne grote taalmodellen zijn bijzonder goed geworden in het genereren van code, dus het is logisch ze direct met code en API’s te laten werken in plaats van ze door tussenliggende abstractielagen te dwingen.
Dit principe gaat verder dan alleen MCP. Het suggereert dat, naarmate AI agents capabeler worden, we moeten nadenken over hoe we ze meer directe toegang geven tot de systemen en data waarmee ze moeten werken, in plaats van steeds meer abstractielagen toe te voegen. Elke laag voegt complexiteit toe, verhoogt het tokenverbruik en vermindert het aanpassingsvermogen en probleemoplossend vermogen van de agent. De meest effectieve agentarchitecturen zijn waarschijnlijk die welke onnodige abstractie minimaliseren en agents zo direct mogelijk laten werken met de onderliggende systemen.
Dat betekent niet dat alle abstractie overboord moet—een zekere mate van structuur en veiligheidswaarborgen blijft noodzakelijk. Maar het betekent wel dat je bewust moet zijn van welke abstracties je toevoegt en waarom. De code-executie-aanpak vertegenwoordigt een meer directe, minder geabstraheerde manier van agents bouwen, en de prestatieverbeteringen tonen aan dat deze aanpak de extra infrastructuurcomplexiteit waard is.
Voor organisaties die overwegen van MCP naar code-executie over te stappen, zijn er verschillende implementatieoverwegingen van belang. Ten eerste moet je een veilige sandbox-omgeving opzetten. Dit kan een containeromgeving zijn, een virtuele machine of een gespecialiseerde dienst voor veilige code-executie. De sandbox moet geïsoleerd zijn van je hoofdsysteem, gecontroleerde netwerktoegang hebben en worden gemonitord op beveiligingsproblemen. Ten tweede moet je uitgebreide foutafhandeling en herhaallogica implementeren. Omdat agents code genereren, moet je voorbereid zijn op syntaxfouten, logische fouten en API-fouten. Je systeem moet deze fouten kunnen detecteren, zinvolle feedback kunnen geven aan de agent en herhalingen of alternatieven toestaan.
Ten derde moet je duidelijke conventies vaststellen voor hoe tools zijn georganiseerd en benoemd. De mappenstructuur en naamgevingsconventies beïnvloeden direct hoe makkelijk agents tools kunnen vinden en correct gebruiken. Goed georganiseerde, helder benoemde tools zijn makkelijker voor agents om te vinden en toe te passen. Ten vierde is het belangrijk om vanaf het begin gegevensbescherming te implementeren. Of dit nu via anonimisering, redactie of andere technieken gebeurt, je moet een duidelijke strategie hebben om gevoelige gegevens te beschermen terwijl ze door je agentsysteem stromen.
Tot slot moet je investeren in monitoring en observability. Code-executie brengt meer complexiteit en meer mogelijkheden voor onverwacht gedrag met zich mee. Uitgebreide logging, monitoring en alerting helpen om te begrijpen wat je agents doen en om snel problemen te identificeren en op te lossen.
De verschuiving van MCP naar code-executie vertegenwoordigt een bredere evolutie in hoe we denken over AI agentarchitectuur. Nu agents capabeler worden en breder worden ingezet, blijkt dat de abstracties die we bouwden voor eerdere, minder capabele systemen steeds meer beperkingen opleggen in plaats van mogelijkheden creëren. De toekomst van agentarchitectuur zal waarschijnlijk bestaan uit nog directere interactie tussen agents en de systemen waarmee ze moeten werken, met minder tussenliggende abstractielagen.
Deze evolutie zal waarschijnlijk gepaard gaan met verbeteringen in betrouwbaarheid en veiligheid van agents. Naarmate we agents meer directe toegang geven tot systemen, hebben we betere mechanismen nodig om te waarborgen dat ze die toegang verantwoordelijk gebruiken. Dit kan betekenen: meer geavanceerde sandboxing, betere monitoring en auditing, of nieuwe benaderingen voor agent alignment en controle. Het doel is om agentautonomie en effectiviteit te maximaliseren terwijl passende veiligheidswaarborgen behouden blijven.
We zullen waarschijnlijk ook verdere evolutie zien in hoe agents tools ontdekken en gebruiken. Progressieve onthulling is een stap vooruit, maar er zullen waarschijnlijk nog geavanceerdere benaderingen ontstaan voor toolontdekking en -selectie naarmate het veld volwassen wordt. Agents kunnen leren voorspellen welke tools ze nodig zullen hebben, of hun toolselectie optimaliseren op basis van prestatiekenmerken en kosten.
De code-executie-aanpak opent ook mogelijkheden voor agents om hun eigen prestaties in de tijd te optimaliseren. Een agent kan code genereren om een probleem op te lossen, vervolgens die code analyseren om optimalisaties of verbeteringen te identificeren. Na verloop van tijd kunnen agents steeds geavanceerdere en efficiëntere oplossingen ontwikkelen voor terugkerende problemen, feitelijk lerend en verbeterend door ervaring.
De opkomst van code-executie als alternatief voor MCP betekent een fundamentele verschuiving in hoe we denken over AI agentarchitectuur. Door agents direct code te laten genereren en uitvoeren, in plaats van te werken via vooraf gedefinieerde tooldefinities en vaste interfaces, kunnen we het tokenverbruik drastisch verminderen, de autonomie van agents verbeteren en meer geavanceerde agentmogelijkheden mogelijk maken. Hoewel MCP een rol zal blijven spelen in specifieke scenario’s en voor tooldistributie, blijkt code-executie de superieure aanpak voor het bouwen van hoogpresterende, autonome AI agents. De 98% reductie in tokenverbruik, gecombineerd met verbeterde prestaties en autonomie, bewijst dat deze architecturale verschuiving niet alleen theoretisch maar ook praktisch waardevol is. Naarmate organisaties geavanceerdere AI agent-systemen bouwen, wordt inzicht in deze architecturale evolutie en het maken van doordachte keuzes over welke aanpak te gebruiken cruciaal voor succes. De toekomst van AI agents ligt niet in het toevoegen van meer abstractielagen, maar in het verwijderen van onnodige lagen en agents de directe toegang en flexibiliteit geven die ze nodig hebben om complexe problemen autonoom en efficiënt op te lossen.
MCP is een open standaard voor het verbinden van AI agents met externe systemen en API's. Het biedt een universeel protocol waarmee ontwikkelaars tools één keer kunnen bouwen en deze kunnen delen binnen het AI agent-ecosysteem, waardoor samenwerking en integratie eenvoudiger worden.
MCP verbruikt om twee hoofdredenen buitensporig veel tokens: ten eerste worden tooldefinities van alle verbonden MCP-servers vooraf in het contextvenster geladen, zelfs als er maar één tool nodig is; ten tweede worden tussentijdse toolresultaten (zoals volledige documenttranscripten) via het contextvenster doorgegeven, ook wanneer slechts een deel van de data noodzakelijk is.
Met code-executie kunnen agents alleen de specifieke tools importeren en aanroepen die zij nodig hebben, in plaats van alle tooldefinities vooraf te laden. Daarnaast kunnen agents tussentijdse resultaten opslaan als variabelen of bestanden en alleen de benodigde details ophalen, waardoor de hoeveelheid data die via het contextvenster loopt met tot wel 98% wordt verminderd.
De voornaamste voordelen zijn verminderd tokenverbruik (tot 98% minder), verbeterde agentautonomie, progressieve onthulling van tools, betere privacy door data-anonimisering, staatspersistentie en het vermogen van agents om zelfstandig nieuwe vaardigheden te creëren en te ontwikkelen.
Ja, de belangrijkste beperkingen zijn verminderde betrouwbaarheid (agents moeten elke keer correcte code genereren) en verhoogde infrastructuuroverhead (er is een veilige sandbox-omgeving nodig voor veilige code-executie en API-interacties).
Nee, MCP blijft nuttig voor eenvoudigere use-cases zoals klantenservice, waar de API-complexiteit laag is en minimale datatransformatie vereist is. Voor complexe use-cases die hoge autonomie en efficiëntie vereisen, is code-executie echter de superieure aanpak.
Arshia is een AI Workflow Engineer bij FlowHunt. Met een achtergrond in computerwetenschappen en een passie voor AI, specialiseert zij zich in het creëren van efficiënte workflows die AI-tools integreren in dagelijkse taken, waardoor productiviteit en creativiteit worden verhoogd.
Ontdek hoe FlowHunt's geavanceerde agentarchitectuur het tokenverbruik vermindert en de autonomie voor jouw AI-workflows maximaliseert.
Ontdek waarom de MCP-beperkingen van Claude tekortschieten voor AI-agentworkflows en hoe de geavanceerde MCP-server van FlowHunt superieure integratie biedt met...
Agentische AI herdefinieert workflowautomatisering met het Model Context Protocol (MCP), waarmee schaalbare, dynamische integratie van AI-agenten met diverse br...
Ontdek wat MCP (Model Context Protocol) servers zijn, hoe ze werken en waarom ze AI-integratie revolutioneren. Leer hoe MCP het koppelen van AI-agenten aan tool...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.
