AI Agent vs MCP? Wanneer gebruik je elk? (& Wanneer heb je beide nodig)

Een AI-agent is software die zelf zijn eigen acties en tool-aanroepen bepaalt om een specifiek doel te bereiken, en het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard voor hoe AI-toepassingen verbinding maken met externe tools en data. MCP stelt AI-agents dus in staat om met apps te communiceren en databases op te vragen om taken uit te voeren.

Het artikel legt uit wat agents en MCP's zijn, hoe ze van elkaar verschillen en hoe ze werken. Je leert ook wanneer je elk van beide moet gebruiken en wanneer je agents en MCP's samen gebruikt.

Waarin verschilt een AI-agent van MCP? Belangrijkste verschillen.

Een AI-agent is de onafhankelijke actor die beslist wat te doen om een probleem op te lossen, en MCP is de verbinding die AI-tools gebruiken om toegang te krijgen tot data en taken uit te voeren met andere apps.

Wat is een AI-agent en hoe werkt het?

Een AI-agent is een softwaresysteem dat zelfstandig de beste handelwijze kiest om een taak te voltooien.

Bijvoorbeeld: wanneer een AI-agent wordt gebruikt voor onderzoek, analyseert de AI-agent de onderzoeksvraag, splitst die op in deelvragen, delegeert elke vraag aan een sub-agent die zoekt naar relevante informatie in verschillende bronnen, en "rapporteert" terug.

De hoofdagent analyseert de bevindingen, past de onderzoeksstrategie aan, schakelt meer agents in om hiaten op te vullen en bundelt de output in een rapport. Na verloop van tijd leert hij ook hoe hij de subtaken het efficiëntst kan uitvoeren.

De AI-agent is afhankelijk van drie componenten:

• Redeneerkern: De LLM die input interpreteert, plant en beslist wat te doen
• Toolintegraties: Verbindingen met externe systemen. Bijvoorbeeld databases of API's waarmee het informatie kan ophalen en acties kan uitvoeren.
• Geheugen: Korte-termijnsessiecontext en opgeslagen kennis voor de lange termijn die over sessies heen wordt gebruikt

De agents werken binnen vooraf ingestelde vangrails (bijvoorbeeld geen bronnen gebruiken die ouder zijn dan 3 jaar of secundaire statistische overzichten), maar zij bepalen zelf hoe de taak wordt voltooid.

Deze autonomie om te kiezen hoe een doel wordt bereikt, onderscheidt AI-agents van AI-workflows. Die laatste volgen een vooraf bepaald, deterministisch pad, wat perfect is voor gestructureerde, repetitieve taken die geen redenering en besluitvorming vereisen.

Wat is MCP en hoe werkt het?

MCP staat voor Model Context Protocol en is een veilige, gestandaardiseerde manier voor AI-toepassingen zoals Perplexity om verbinding te maken met externe tools en databronnen.

Bijvoorbeeld: mijn persoonlijke AI-assistent gebruikt MCP om verbinding te maken met Notion, waar ik alle informatie over klantprojecten bewaar, mijn Google Agenda en Clockify, dat ik gebruik voor tijdregistratie.

Dankzij dit weet het welk werk ik in een bepaalde maand moet doen en hoe lang vergelijkbare taken in het verleden duurden, zodat het genoeg tijd in mijn agenda kan blokkeren en mijn beschikbaarheid voor extra werk kan inschatten.

MCP is een gedeeld protocol, dus elke AI-tool kan met elke app communiceren zolang beide MCP ondersteunen, zonder dat een ontwikkelaar een aangepaste verbinding hoeft te coderen, zoals het geval is bij een REST API.

Op technisch niveau bestaat MCP uit drie elementen:

• MCP-host: De AI-applicatie die clients coördineert en beheert (bijv. Perplexity)
• MCP-client: Een "broker" in de host die een verbinding met de MCP-server ondersteunt en informatie doorgeeft aan de MCP-host
• MCP-server: De toegangspoort tot een resource zoals een database of een SaaS-app die de MCP-client toegang geeft tot de mogelijkheden ervan (Notion, Google Agenda, Clockify, enz.).

Wanneer je een agent, MCP of beide moet gebruiken. En wanneer geen van beide.

De keuze tussen een AI-agent en MCP komt neer op één vraag: heb je hulp nodig bij het voltooien van een complex taak, of wil je een AI-tool verbinden met externe resources?

Niet alle taken hebben echter agentische AI nodig, en taken die dat wel nodig hebben, hebben vaak ook MCP nodig.

Hier is een genuanceerdere uitsplitsing van wanneer je elk van beide moet gebruiken, wanneer je ze samen moet gebruiken en wanneer je andere opties moet gebruiken:

• Gebruik een AI-agent om complexe taken uit te voeren waarbij je de exacte stappen niet kunt voorspellen en elke stap beoordelingsvermogen en besluitvorming vereist.
• Gebruik een workflow met directe tool-aanroepen om routinetaken met vaste stappen uit te voeren.
• Gebruik als ontwikkelaar MCP wanneer je wilt dat je app compatibel is met bestaande en toekomstige AI-tools.
• Gebruik als eindgebruiker MCP om de mogelijkheden van je AI-assistent uit te breiden door deze te verbinden met andere apps en resources.
• Gebruik AI-agents en MCP samen wanneer je complexe, unieke taken wilt oplossen die autonomie en toegang tot tools en databronnen van derden vereisen.

Vergroten

Hoe werken AI-agents en MCP samen?

De AI-agent bepaalt wat te doen, en MCP draagt elk verzoek over naar de betrokken apps.

Stel je voor dat je de eigenaar bent van een kleine online winkel en wilt weten waarom je omzet vorige maand is gedaald, dus vraag je je AI-assistent om dit te onderzoeken. De AI-assistent zet een agent in die MCP gebruikt om de benodigde informatie te verkrijgen:

1. Agent: De assistent besluit de omzet van vorige maand te vergelijken met die van de maand ervoor.
2. MCP: Het vraagt het e-commerceplatform om de omzet per product voor beide maanden.
3. Agent: Het ziet dat één product verantwoordelijk is voor het grootste deel van de daling, dus besluit het de voorraad en advertenties van dat product te controleren.
4. MCP: Het vraagt het winkelplatform om de voorraadniveaus van het product en het advertentieplatform om de advertentieprestaties.
5. Agent: De voorraad was normaal, maar de advertenties stopten halverwege de maand, dus besluit het uit te zoeken waarom.
6. MCP: Het vraagt het advertentieplatform om de geschiedenis van de campagne en ontdekt dat de campagne haar maandelijkse budgetlimiet heeft bereikt.
7. Agent: Het rapporteert de waarschijnlijke oorzaak, stelt voor de limiet te verhogen of het budget te verplaatsen, en laat de beslissing aan de eigenaar over.

Omdat elke stap afhangt van de bevindingen van de vorige, kun je die niet van tevoren voorspellen. De agent analyseert de via MCP verkregen data en gebruikt die om vervolgstappen te plannen.

Risico's en vangrails voor agents en MCP

Door autonome AI-agents via MCP met andere tools en apps te verbinden, stel je je bloot aan risico's. Veelvoorkomende zorgen draaien om AI-agents die meer toegang hebben dan nodig is en derden die de MCP-verbinding kapen, bijvoorbeeld via indirecte promptinjectie of buitensporige handelingsvrijheid.

In de meeste gevallen is de oplossing om handmatig te bepalen welke informatie de agent kan benaderen, de activiteit ervan te monitoren en alleen connectors van vertrouwde bronnen te gebruiken.

Gebruik Perplexity-agents en MCP

Perplexity gebruikt agents en MCP in beide richtingen. Zijn agents, zoals Computer, gebruiken MCP om verbinding te maken met externe apps, en andere AI-assistenten kunnen via MCP verbinding maken met Perplexity om hun onderzoek te versterken.

Perplexity Computer is een AI-agent voor algemeen gebruik die MCP gebruikt om verbinding te maken met diensten van derden. Het kan het web doorzoeken en browsen, code schrijven en uitvoeren, documenten maken, e-mail lezen en verzenden, taken beheren in tools zoals Jira, Slack of Notion, en meer.

De verbinding werkt ook andersom. Een AI-assistent die MCP ondersteunt, zoals Claude, ChatGPT of Cursor, kan de MCP-server van Perplexity gebruiken om een webzoekopdracht uit te voeren en resultaten terug te krijgen met titels, URL's en fragmenten, of Computer een meerstapsopdracht geven om uit te voeren.

Veelgestelde vragen

Zijn AI-agents en MCP hetzelfde?

Nee, AI-agents en MCP zijn niet hetzelfde, en beide lossen verschillende problemen op. AI-agents zijn softwaretools die taken van gebruikers autonoom uitvoeren, terwijl MCP een gestandaardiseerde manier is voor AI-tools om toegang te krijgen tot andere apps.

AI-agents en MCP werken vaak samen. Een AI-agent kan MCP gebruiken om toegang te krijgen tot data uit een andere softwaretoepassing om het toegewezen doel te realiseren.

Wat is het verschil tussen MCP en agent skills?

MCP (Model Context Protocol) verbindt een AI-tool met externe apps en data, terwijl agent skills herbruikbare instructies, scripts en resources zijn die een AI-agent leren hoe die een gespecialiseerde taak moet uitvoeren en de vangrails instellen.

Is MCP hetzelfde als API?

Nee, MCP en API zijn niet hetzelfde. Met een API kan een stuk software een ander stuk software aanroepen met regels die een ontwikkelaar vooraf bouwt, terwijl MCP AI-agents laat zien welke mogelijkheden beschikbaar zijn en laat bepalen welke ze moeten aanroepen zonder dat een ontwikkelaar de verbinding van tevoren hoeft te coderen.

Dat gezegd hebbende, MCP-servers gebruiken vaak API's om verbinding te maken met tools.

Waarin verschilt MCP van A2A?

MCP (Model Context Protocol) verbindt een AI-agent met tools en data, terwijl A2A (Agent2Agent) AI-agents met elkaar verbindt. Een team kan beide gebruiken, waarbij MCP de toolintegratie verzorgt en A2A de samenwerking tussen agents verzorgt.

Waarin verschilt MCP van RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) is een systeem dat AI-tools gebruiken om antwoorden te baseren op betrouwbare informatie uit een externe kennisbron, terwijl MCP een standaard is om AI-toepassingen te verbinden met externe data en tools. Een RAG kan MCP dus gebruiken om toegang te krijgen tot zijn kennisbank.

Kun je MCP gebruiken zonder ontwikkelaar te zijn?

Ja, je kunt MCP gebruiken zonder code te schrijven door een MCP-compatibele AI-tool te verbinden met een dienst die het al ondersteunt. Perplexity-gebruikers kunnen MCP bijvoorbeeld gebruiken om verbinding te maken met populaire apps zoals Gmail, ClickUp of Figma.