Ontdek waarom vooraanstaande engineers afstand nemen van MCP-servers en verken drie bewezen alternatieven—CLI-gebaseerde benaderingen, scriptgebaseerde tools en code-executie—die het tokenverbruik tot wel 98% verminderen en tegelijkertijd de autonomie en prestaties van agents verbeteren.
Het landschap van AI-agentontwikkeling ondergaat een fundamentele transformatie. Wat ooit de gouden standaard was voor het koppelen van AI-agents aan externe tools—het Model Context Protocol (MCP)—wordt steeds vaker verlaten door top engineers en leidende bedrijven ten gunste van efficiëntere alternatieven. Het probleem zit niet in het concept van MCP, maar in de praktische realiteit van het inzetten van agents op schaal. Als een MCP-server 10.000 tokens verbruikt puur om te initialiseren en daarmee 5% van het volledige context window van een agent inneemt voordat deze überhaupt begint te werken, is er iets dat moet veranderen. Dit artikel onderzoekt waarom engineers MCP-servers verlaten en presenteert drie bewezen alternatieven die gebruikt worden door marktleiders zoals Anthropic en top engineers die productie-AI-systemen bouwen. Deze methoden behouden de flexibiliteit en kracht van agentgebaseerde automatisering, terwijl ze het tokenverbruik drastisch verminderen en de autonomie van agents vergroten.
Het Model Context Protocol is een van de belangrijkste standaardisatie-inspanningen in AI-agentontwikkeling. In de kern is MCP een open standaard die bedoeld is als universele brug tussen AI-agents en externe systemen, API’s en databronnen. Het fundamentele concept is elegant en krachtig: in plaats van dat elke ontwikkelaar zelf integraties bouwt tussen zijn AI-agent en externe tools, biedt MCP een gestandaardiseerd protocol waarmee je integraties één keer bouwt en dan kunt delen binnen het hele ecosysteem. Deze standaardisatie heeft de AI-gemeenschap getransformeerd, door ongekende samenwerking en tooldeling mogelijk te maken tussen ontwikkelaars wereldwijd.
Vanuit technisch perspectief functioneert MCP als een API-specificatie die specifiek is geoptimaliseerd voor AI-agents in plaats van menselijke ontwikkelaars. Waar traditionele API’s de nadruk leggen op ontwikkelaarservaring en leesbaarheid, zijn MCP’s juist ontworpen om geconsumeerd te worden door large language models en autonome agents. Het protocol definieert hoe agents informatie moeten opvragen, hoe tools omschreven worden en hoe resultaten geformatteerd worden voor optimaal begrip door de agent. Toen Anthropic en andere grote spelers MCP standaardiseerden, ontstond er een verenigd ecosysteem waarin ontwikkelaars tools slechts één keer hoefden te bouwen, waarna ze naadloos werkten op meerdere agentplatforms en implementaties. Deze doorbraak in standaardisatie zorgde voor een snelle verspreiding van MCP-servers in de industrie, met gespecialiseerde servers voor alles van database-toegang tot externe API-integraties.
Het waardevoorstel van MCP is op papier bijzonder aantrekkelijk. Het belooft een heel ecosysteem van integraties te ontsluiten, de ontwikkeltijd te verkorten en agents toegang te geven tot duizenden tools zonder voor elke integratie maatwerk te hoeven doen. Deze standaardisatie resulteerde in de creatie van honderden MCP-servers, elk met toegang tot verschillende mogelijkheden en diensten. Het idee was dat naarmate het aantal beschikbare MCP-servers groeide, agents steeds capabeler en autonomer zouden worden en complexere taken aankonden dankzij een rijk ecosysteem aan vooraf gebouwde tools. Voor veel toepassingen is deze belofte waargemaakt—MCP heeft het inderdaad makkelijker gemaakt om agents met uiteenlopende mogelijkheden te bouwen.
Toch is er, naarmate AI-agents geavanceerder en op grotere schaal ingezet worden, een kritiek probleem opgedoken dat bij het ontwerp van MCP niet volledig werd onderkend: overmatig tokenverbruik. Dit probleem raakt direct zowel de kosten als de prestaties van AI-agents, en wordt steeds ernstiger naarmate organisaties hun agentdeployments opschalen. Begrijpen waarom dit gebeurt, vereist een blik op hoe MCP-servers doorgaans geïmplementeerd worden en hoe agents hier in de praktijk mee omgaan.
Wanneer een AI-agent verbinding maakt met een MCP-server, ontvangt deze uitgebreide documentatie over elke beschikbare tool in die server. Een typische MCP-server bevat tussen de 20 en 30 verschillende tools, elk met gedetailleerde beschrijvingen, parameterspecificaties, gebruiksvoorbeelden en metadata. In de praktijk koppelen organisaties zelden slechts één MCP-server aan hun agents. Meestal worden vijf, zes of zelfs meer MCP-servers geïntegreerd om agents toegang te geven tot diverse functionaliteiten. Dit betekent dat zelfs als een agent maar één specifieke tool nodig heeft, het volledige context window gevuld wordt met beschrijvingen en metadata van alle beschikbare tools van alle gekoppelde servers.
De eerste grote bron van tokenverspilling is deze verplichte opname van irrelevante toolinformatie. Agents moeten informatie meenemen over tools die ze niet nodig hebben, wat zowel de latentie als de kosten verhoogt, en mogelijk het aantal hallucinaties vergroot. Stel je voor: een organisatie koppelt zes MCP-servers aan haar agent, elk met 25 tools. Dat zijn 150 tooldefinities, beschrijvingen en metadata die elke keer dat de agent opstart in het context window geladen moeten worden. Zelfs als de agent er slechts twee gebruikt, nemen alle 150 een kostbaar deel van de contextruimte in beslag.
De tweede grote bron van tokenverbruik ontstaat door tussentijdse toolresultaten. Stel dat een agent een transcript uit Google Drive moet ophalen om specifieke informatie te extraheren. De MCP-tool voor documentopvraging kan 50.000 tokens aan content teruggeven, of bij grotere documenten zelfs de grenzen van het context window overschrijden. Toch heeft de agent misschien alleen de eerste alinea of een bepaald deel van het transcript nodig. Ondanks dat wordt het hele document door het context window gehaald, met onnodig tokenverbruik en mogelijk overschrijding van het context window. Deze inefficiëntie stapelt zich op bij meerdere toolaanroepen, en in complexe agentworkflows met tientallen stappen wordt de tokenverspilling enorm—mogelijk 20%, 30% of zelfs meer van het totale contextraam van de agent.
Naast tokenverbruik is er een dieper architecturaal probleem: MCP beperkt de autonomie van agents. Elke abstractielaag die je toevoegt aan een agentsysteem beperkt wat de agent kan doen en hoe flexibel deze problemen kan oplossen. Wanneer agents gedwongen worden te werken binnen de beperkingen van vooraf gedefinieerde toolomschrijvingen en vaste MCP-interfaces, verliezen ze het vermogen om zich aan te passen, data op nieuwe manieren te transformeren, of maatwerkoplossingen te creëren voor unieke problemen. Het fundamentele doel van AI-agents is autonome taakuitvoering, maar juist de abstractielaag van MCP werkt hiertegen door de flexibiliteit en het beslissingsvermogen van de agent te beperken.
Top engineers en leidende bedrijven hebben drie bewezen alternatieven geïdentificeerd voor traditionele MCP-servers die deze beperkingen aanpakken, terwijl ze de flexibiliteit en kracht van agentgebaseerde automatisering behouden. Deze benaderingen ruilen wat initiële complexiteit in voor veel betere controle, efficiëntie en agentautonomie. De gemene deler: gebruik ruwe code als tools in plaats van te vertrouwen op gestandaardiseerde protocolabstraheringen.
Het eerste alternatief maakt gebruik van command-line interfaces (CLI’s) om agents te leren hoe ze met externe tools kunnen werken. In plaats van verbinding te maken met een MCP-server, gebruik je een specifieke prompt die de agent leert hoe hij een CLI moet gebruiken—een set functies die de agent vervolgens kan aanroepen om te interacteren met wat hij nodig heeft. De schoonheid van deze aanpak is de eenvoud en effectiviteit.
Hoe de CLI-First Benadering Werkt
De implementatie is eenvoudig: in plaats van een hele MCP-serverdefinitie te laden, maak je een beknopte prompt die je agent leert hoe hij specifieke CLI-tools gebruikt. Deze prompt bestaat meestal uit een README-bestand dat de beschikbare tools uitlegt en een CLI-specificatie die exact toont hoe je ze gebruikt. De agent leest deze twee bestanden, begrijpt de tools, hun instellingen en leert de standaardworkflows. Een goed ontworpen prompt voor deze aanpak is vaak maar 25 regels code—opmerkelijk compact vergeleken met de overdaad aan informatie bij traditionele MCP-implementaties.
Het kernprincipe is selectief context laden. In plaats van “hier zijn een hoop tools, alle beschrijvingen, alle context die je elke keer moet laden”, zeg je: “hier is de readme, hier is de CLI, dit moet je doen, en lees geen andere Python-bestanden.” Zo houd je volledige controle over wat de agent wel en niet kan. Je biedt niet alleen tools aan, maar begrenst ook expliciet waar de agent bij kan en hoe.
Praktische Voordelen en Prestatieverbeteringen
Bij implementatie van de CLI-first aanpak zijn de prestatieverbeteringen direct zichtbaar. Door alleen de specifieke tool die een agent nodig heeft in het context window te plaatsen, in plaats van alle tools van alle gekoppelde servers, daalt het tokenverbruik voor tooldefinities drastisch. In de praktijk rapporteren organisaties ongeveer 4-5% besparing in het context window puur door over te stappen van MCP naar CLI-gebaseerde benaderingen. Dit lijkt misschien beperkt, maar dit gaat alleen nog maar om de overhead van tooldefinities—de echte besparingen stapelen zich op als je slimmer omgaat met tussentijdse resultaten.
Met de CLI-aanpak kunnen agents tussentijdse resultaten intelligent verwerken. In plaats van een document van 50.000 tokens direct door het context window te halen, kan de agent het document opslaan op het bestandssysteem en alleen de benodigde informatie eruit halen. De agent kan CLI-commando’s aanroepen om data te verwerken, resultaten te filteren en informatie te transformeren zonder enorme hoeveelheden context te verbruiken. Hier ontstaan de echte efficiëntiewinsten.
Implementatieoverwegingen
De CLI-first aanpak vereist meer initiële engineeringinspanningen dan het simpelweg koppelen van een MCP-server. Je moet investeren in prompt engineering—het zorgvuldig opstellen van instructies die de agent leren hoe hij de CLI-tools gebruikt. Maar deze investering betaalt zich terug in betere controle, meer efficiëntie en voorspelbaarder agentgedrag. Je bent niet afhankelijk van een standaardprotocol dat misschien niet perfect aansluit op jouw use case; je bouwt een interface die geoptimaliseerd is voor jouw behoeften.
Het tweede alternatief lijkt op de CLI-methode, maar gebruikt een geavanceerd principe genaamd progressive disclosure. Dit concept, benadrukt door Anthropic in hun engineeringblog, betekent een fundamentele verschuiving in hoe agents met tools omgaan. In plaats van alle tools vooraf te laden, laat progressive disclosure agents tools on-demand ontdekken en laden wanneer ze die nodig hebben.
Progressive Disclosure Begrijpen
Progressive disclosure is het basisontwerpprincipe waardoor agenttoegang tot tools flexibel en schaalbaar wordt. Zie het als een goed georganiseerd handboek dat begint met de basis en alleen geavanceerdere informatie toont wanneer nodig. Bij traditionele MCP beperkt de grootte van het context window hoeveel tools je kunt koppelen voordat het te vol wordt. Bij progressive disclosure via scriptgebaseerde benaderingen verdwijnt deze beperking vrijwel geheel.
Een agent kan in theorie toegang hebben tot duizenden MCP-servers en tools, maar laadt alleen de tools die op dat moment nodig zijn. Dit gebeurt via een zoekmechanisme waarmee agents beschikbare tools en MCP-servers kunnen vinden. Wanneer een agent een taak tegenkomt waarvoor een onbekende tool nodig is, kan hij zoeken, importeren en gebruiken. Zo ontstaat een schaalbare architectuur waarbij het aantal aangesloten tools niet ten koste gaat van de prestaties.
Praktische Implementatie
In deze aanpak onderhoud je een gestructureerde mappenstructuur, waarbij elke map een MCP-server vertegenwoordigt en submappen per toolcategorie eenvoudige TypeScript-bestanden bevatten die individuele tools implementeren. Wanneer een agent een tool nodig heeft, zoekt hij geen vooraf gedefinieerde definitie in het context window op, maar genereert hij code die de juiste tool importeert uit de bestandsstructuur en deze direct aanroept. Dit verandert fundamenteel hoe informatie door het systeem stroomt en hoe agents met externe functionaliteiten omgaan.
De praktische gevolgen zijn groot. Een groot bedrijf kan honderden interne API’s, databases en diensten hebben waartoe agents toegang moeten krijgen. Bij MCP zou dat leiden tot een onwerkbaar vol context window. Met progressive disclosure kunnen agents het hele ecosysteem efficiënt gebruiken, tools ontdekken en toepassen wanneer nodig. Zo krijg je werkelijk allesomvattende agentmogelijkheden zonder de prestatieproblemen die MCP met zich meebrengt.
Voordelen in de Praktijk
De voordelen van progressive disclosure zijn aanzienlijk. Je kunt tooldefinities ophalen als dat nodig is en specifieke toolsets activeren op het moment dat de agent ze gebruikt. Dit is veel dynamischer dan MCP-servers, die alles vooraf laden. Organisaties die deze aanpak toepassen, zijn in staat honderden tools te koppelen zonder de context window-overhead die bij MCP onvermijdelijk zou zijn. De agent kan tools ontdekken via zoeken, hun mogelijkheden begrijpen en ze gebruiken—zonder enorm veel contextruimte te verbruiken.
Het derde en krachtigste alternatief is de code-executie benadering, die een fundamenteel andere kijk geeft op hoe agents met externe systemen moeten interacteren. In plaats van vooraf gedefinieerde tooldefinities en vaste MCP-interfaces, kunnen agents direct code genereren en uitvoeren, en APIs en tools als code aanroepen in plaats van via een standaardprotocol.
De Architectuur van Code-Executie
De architectuur voor code-executie is elegant eenvoudig. In plaats van verbinding te maken met MCP-servers, onderhoudt het systeem een gestructureerde mappenstructuur waarbij elke map een MCP-server vertegenwoordigt en submappen per toolcategorie eenvoudige TypeScript-bestanden bevatten die de tools implementeren. Als een agent een tool nodig heeft, zoekt hij niet een vooraf gedefinieerde beschrijving op in het context window, maar genereert hij code die de juiste tool importeert uit de structuur en deze direct aanroept.
Dit verandert fundamenteel hoe informatie door het systeem stroomt. In plaats van dat de agent een beschrijving van een tool krijgt en moet proberen die te gebruiken, kan hij direct de code van de tool bekijken, exact begrijpen wat deze doet en hem met de juiste parameters aanroepen. Dit is directer, flexibeler en uiteindelijk krachtiger dan welke abstractielaag dan ook.
Dramatische Prestatieverbeteringen
De prestatieverbeteringen van code-executie zijn enorm. Door alleen de specifieke tool die een agent nodig heeft in het context window te plaatsen, in plaats van alle tools van alle servers, daalt het tokenverbruik voor tooldefinities drastisch. Belangrijker nog: agents kunnen nu slim omgaan met tussentijdse resultaten. In plaats van bijvoorbeeld een document van 50.000 tokens direct door het context window te halen, kan een agent het opslaan op het bestandssysteem en daaruit alleen de benodigde informatie halen.
In de praktijk heeft deze aanpak geresulteerd in tot wel 98% minder tokenverbruik vergeleken met traditionele MCP-implementaties, terwijl tegelijkertijd de prestaties en autonomie van agents verbeteren. Dit is geen marginale verbetering, maar een fundamentele verschuiving in efficiëntie. Een agent die eerst 10.000 tokens verbruikte om met MCP-servers te initialiseren, heeft nu slechts 200 tokens nodig met code-executie, waardoor die contextruimte beschikbaar blijft voor daadwerkelijk taakuitvoering en redeneren.
Verbeterde Agentautonomie
Naast tokenbesparing vergroot code-executie de autonomie van agents aanzienlijk. Agents zijn niet langer beperkt tot vooraf gedefinieerde toolomschrijvingen en vaste interfaces. Ze kunnen de code van tools direct bestuderen, het volledige potentieel ervan benutten en betere beslissingen nemen over hoe problemen op te lossen. Als een tool niet precies doet wat een agent wil, kan hij zijn aanpak aanpassen of meerdere tools combineren. Deze flexibiliteit is onmogelijk met traditionele MCP, waarbij agents vastzitten aan de gegeven tooldefinities.
FlowHunt erkent dat de toekomst van AI-agentontwikkeling ligt in efficiëntere en flexibelere manieren van toolintegratie. In plaats van gebruikers te dwingen tot de beperkingen van traditionele MCP-servers, biedt FlowHunt componenten en workflows waarmee je CLI-gebaseerde, scriptgebaseerde en code-executie benaderingen voor AI-agents kunt implementeren. Het platform maakt het mogelijk om tooldefinities te beheren, contextverbruik te controleren en agentprestaties te optimaliseren via verschillende architectuurpatronen.
Met FlowHunt bouw je agents die de flexibiliteit en kracht van autonome taakuitvoering behouden, terwijl ze het tokenverbruik drastisch beperken en de prestaties verbeteren. Of je nu een CLI-first aanpak gebruikt voor specifieke use cases, progressive disclosure toepast voor brede tooltoegang, of code-executie inzet voor maximale efficiëntie—FlowHunt biedt de infrastructuur en componenten die je nodig hebt om te slagen.
Een belangrijk voordeel van deze alternatieve benaderingen dat vaak over het hoofd wordt gezien, is de mogelijkheid om dataprivacy en beschermingsmaatregelen te implementeren. Grote organisaties, zeker in gereguleerde sectoren, maken zich terecht zorgen over privacy en datavrijgave. Bij gebruik van traditionele MCP met externe modelproviders zoals Anthropic of OpenAI wordt alle data die door de agent stroomt—including gevoelige bedrijfsinformatie, klantdata en vertrouwelijke gegevens—doorgestuurd naar de infrastructuur van de modelprovider. Dit is vaak onacceptabel voor organisaties met strenge data governance of compliance-eisen.
De code-executie benadering biedt hiervoor een oplossing met een “data harness”. Door code-executie in een gecontroleerde omgeving te implementeren, kun je een laag toevoegen die automatisch gevoelige data anonimiseert of redigeert voordat deze aan externe modelproviders wordt blootgesteld. Zo kan een tool die klantdata uit een spreadsheet haalt automatisch e-mailadressen, telefoonnummers en andere persoonsgegevens onherkenbaar maken. De agent krijgt nog steeds de benodigde informatie om zijn taak uit te voeren, maar gevoelige data blijft beschermd tegen derden.
Deze mogelijkheid is bijzonder waardevol voor organisaties in de gezondheidszorg, financiële sector, juridische sector en andere gereguleerde branches waar dataprivacy essentieel is. Je profiteert van geavanceerde AI-modellen van bijvoorbeeld Anthropic of OpenAI, terwijl je zorgt dat gevoelige informatie je infrastructuur niet verlaat of automatisch geanonimiseerd wordt voor verzending.
Weten wanneer je welke benadering toepast is cruciaal voor de juiste architectuurkeuze:
| Benadering | Beste Voor | Tokenbesparing | Complexiteit | Autonomie |
|---|---|---|---|---|
| Traditionele MCP | Simpele integraties, snelle prototypes | Basis (0%) | Laag | Beperkt |
| CLI-First | Specifieke toolsets, gecontroleerde toegang | 4-5% | Gemiddeld | Gematigd |
| Scriptgebaseerd (Progressive Disclosure) | Grote toolecosystemen, dynamische ontdekking | 10-15% | Middel-hoog | Hoog |
| Code-Executie | Maximale efficiëntie, enterprise-deployments | Tot 98% | Hoog | Maximaal |
Traditionele MCP blijft nuttig voor snelle prototypes en eenvoudige integraties met één of twee MCP-servers. De standaardisatie en het gebruiksgemak maken het aantrekkelijk om snel te starten.
CLI-First benaderingen zijn ideaal als je een specifieke set tools wilt gebruiken en expliciete controle wilt over wat een agent wel en niet mag. Perfect voor situaties waar je agentgedrag wilt beperken omwille van veiligheid of compliance.
Scriptgebaseerde aanpak met progressive disclosure is ideaal voor grote toolecosystemen waarbij agents tools dynamisch moeten kunnen ontdekken en gebruiken zonder context-overload. Dit past bij grote ondernemingen met honderden interne API’s en diensten.
Code-executie is dé keuze als je maximale efficiëntie en autonomie wilt en bereid bent te investeren in de initiële engineering. Dit is wat leidende bedrijven en top engineers gebruiken voor productieomgevingen waar prestaties en kosten tellen.
De overstap van MCP-servers draait niet alleen om tokenbesparing—het betekent een fundamenteel nieuwe kijk op hoe AI-agents zouden moeten werken. Als je het tokenverbruik met 98% vermindert, bespaar je niet alleen geld op API-calls (al is dat zeker waardevol). Je maakt het mogelijk dat agents:
Dit zijn geen marginale verbeteringen—het zijn fundamentele verschuivingen in wat mogelijk is met AI-agents. Een agent die voorheen alleen simpele, kortdurende taken aankon, kan nu complexe, meerstaps workflows aan met langdurige redenering en contextbeheer.
Ontdek hoe FlowHunt je AI-content- en SEO-workflows automatiseert — van research en contentgeneratie tot publicatie en analyse — allemaal op één plek. Bouw efficiënte agents die autonomie behouden en het tokenverbruik drastisch verlagen.
De beweging weg van MCP-servers is een teken van volwassenwording in het AI-agentontwikkelveld. Naarmate organisaties agents op grotere schaal inzetten en de beperkingen van tokenverbruik en contextlimieten ondervinden, ontdekken ze dat de voordelen van MCP-standaardisatie niet opwegen tegen de efficiëntiekosten. De toekomst van agentarchitectuur ligt bij benaderingen die efficiëntie, autonomie en controle vooropstellen—benaderingen die agents behandelen als volwaardige actoren die complexe redeneringen en beslissingen kunnen nemen, in plaats van als beperkte tools binnen voorgedefinieerde interfaces.
Dit betekent niet dat MCP dood is of geen rol meer heeft. Voor specifieke use cases—vooral snelle prototypes en eenvoudige integraties—blijft MCP waardevol. Maar voor productieomgevingen, enterprise-systemen en elk scenario waar efficiëntie en autonomie belangrijk zijn, blijken de alternatieven superieur. De engineers en bedrijven die vooroplopen in AI-agentontwikkeling hebben hun keuze al gemaakt en ervaren aanzienlijke verbeteringen in prestaties, kosten en mogelijkheden.
De vraag is niet of je MCP volledig moet verlaten—maar of je deze alternatieven voor jouw specifieke use cases moet evalueren en architectuurbeslissingen moet baseren op je eigen eisen, in plaats van automatisch de standaardoplossing te kiezen. Voor veel organisaties zal die evaluatie leiden tot forse verbeteringen in agentprestaties en efficiëntie.
De verschuiving van MCP-servers door top engineers en toonaangevende bedrijven markeert een fundamentele evolutie in AI-agentarchitectuur. Hoewel MCP het standaardisatieprobleem oploste, bracht het nieuwe uitdagingen met zich mee rond tokenverbruik, contextbloat en beperkte agentautonomie. De drie bewezen alternatieven—CLI-first benaderingen, scriptgebaseerde methoden met progressive disclosure en code-executie—pakken deze beperkingen aan en behouden tegelijkertijd de flexibiliteit en kracht van agentgebaseerde automatisering. Door deze methoden toe te passen, kunnen organisaties het tokenverbruik tot 98% verminderen, agents urenlang laten draaien in plaats van minuten, en betere controle houden over agentgedrag en dataprivacy. De toekomst van AI-agentontwikkeling is voorbestemd voor diegenen die efficiëntie, autonomie en controle centraal stellen—en die toekomst is nu al werkelijkheid voor engineers en bedrijven die verder durven denken dan MCP.
Organisaties die code-executie toepassen, rapporteren tot wel 98% minder tokenverbruik vergeleken met traditionele MCP-implementaties. De exacte besparing hangt af van je specifieke use case, het aantal gekoppelde tools en hoe vaak agents verschillende tools moeten gebruiken.
Progressive disclosure is een ontwerpprincipe waarbij agents alleen de specifieke tools laden die ze op dat moment nodig hebben, in plaats van alle beschikbare tools vooraf te laden. Hierdoor kunnen agents in theorie duizenden tools gebruiken zonder prestatieverlies of onnodig veel contextruimte te verbruiken.
Ja, code-executie werkt met externe modelproviders. Voor organisaties met strenge privacy-eisen kun je een datalaag (data harness) implementeren die automatisch gevoelige informatie anonimiseert of redigeert voordat deze aan externe providers wordt blootgesteld.
Code-executie vereist meer initiële engineeringinspanningen voor prompt engineering en toolconfiguratie, maar levert veel betere controle op over agentgedrag en tooltoegang. De complexiteit is beheersbaar en de prestatievoordelen rechtvaardigen meestal de extra investering aan het begin.
FlowHunt biedt componenten en workflows waarmee je CLI-gebaseerde, scriptgebaseerde en code-executie benaderingen voor AI-agents kunt implementeren. Het platform laat toe om tooldefinities te beheren, contextgebruik te controleren en agentprestaties te optimaliseren over verschillende architectuurpatronen.
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.
Bouw efficiënte, schaalbare AI-agents zonder de token-overhead van traditionele MCP-servers. Met FlowHunt implementeer je geavanceerde agentpatronen die het contextverbruik beperken en de autonomie maximaliseren.
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 tokenv...
Ontdek waarom de MCP-beperkingen van Claude tekortschieten voor AI-agentworkflows en hoe de geavanceerde MCP-server van FlowHunt superieure integratie biedt met...
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.
