Introductie tot Model Context Protocol (MCP)

Waarom leren over het Model Context Protocol?

Grote taalmodellen hebben geen toegang tot realtimegegevens en kunnen niet zelfstandig acties uitvoeren, en elk hulpmiddel of elke API met maatwerkcode koppelen is niet schaalbaar. Het Model Context Protocol (MCP) lost dit op met één gestandaardiseerde manier voor AI-toepassingen om verbinding te maken met externe tools, data en services—vaak de "USB-C-poort voor AI" genoemd. In deze cursus bouw je MCP-servers en -clients vanaf nul in Python en koppel je ze aan een LLM.

Hoe bouw en verbind ik mijn eerste MCP-server?

Je begint met het leren van de MCP-architectuur—host, client en server—en de drie basiscomponenten die elke server aanbiedt: tools, resources en prompts. Dan bouw je een valutaconversieserver met FastMCP, voeg je docstrings en type hints toe zodat een LLM je tools kan ontdekken, en schrijf je een asynchrone Python-client die die tools via stdio-transport opsomt en aanroept.

Hoe geef ik een LLM realtime tools en context?

Alleen tools zijn niet genoeg—modellen hebben ook data en gedragsinstructies nodig. Je voegt resources toe voor alleen-lezen context en prompts om het model te sturen wanneer inputs vaag zijn, en koppelt vervolgens alle drie de primitives aan een OpenAI LLM met behulp van de vijfstaps tool-calling workflow, zodat het vol vertrouwen kan antwoorden of om verduidelijking kan vragen wanneer dat nodig is.

Hoe breng ik MCP-servers naar productie?

Servers in de praktijk hebben meer nodig dan code voor het ideale scenario. Je vervangt op bestanden gebaseerde resources door database-gestuurde queries, voegt request timeouts toe, gestructureerde foutafhandeling en veilige API-authenticatie die sleutels server-side houdt. Tot slot maak je verbinding met een MCP-server van een derde partij en zie je dat dezelfde clientcode werkt met elke server die het protocol spreekt.