Wat is MCP en waarom marketeers het Agentic Web serieus moeten nemen

Veel marketeers zijn nog bezig met SEO. Een groeiende groep kijkt inmiddels naar GEO: optimaliseren voor AI-antwoorden. Begrijpelijk. Maar onder die discussie speelt een verschuiving die fundamenteler is: het moment waarop een gebruiker niet meer ‘klikt en vergelijkt’, maar een AI-agent het doel afwerkt, binnen de LLM-interface. Dat is de kern van het Agentic Web.

MCP (Model Context Protocol) is één van de belangrijkste infrastructuurlagen om daarin mee te kunnen doen.

Wat is het Agentic Web?

Tot voor kort was de volgorde vaak: gebruiker, zoekmachine, website, beslissing.’ In het Agentic Web verschuift dit naar: gebruiker, AI-agent, beslissing (met directe acties via systemen/partners).

De AI-agent zoekt, vergelijkt, controleert beschikbaarheid, stelt vervolgvragen en voert eventueel acties uit (bijvoorbeeld: reserveren, aanvragen, boeken). De gebruiker ziet vooral het resultaat en blijft in dezelfde interface.

Een concreet voorbeeld van die ‘in-interface flow’ is terug te zien in de OpenAI DevDay-keynote, waar je ziet dat de presentator de ChatGPT-omgeving niet verlaat terwijl er een complete taakflow wordt doorlopen (inclusief een duidelijke conversiestap).

Wat is MCP (Model Context Protocol)?

MCP is een protocol waarmee organisaties gestructureerde toegang kunnen geven tot:

• data (bijvoorbeeld prijzen, beschikbaarheid, productcatalogus, kennisbank)
• context (bijvoorbeeld regels, definities, klantstatus, policies)
• acties (bijvoorbeeld offerte aanvragen, afspraak plannen, order plaatsen)

… zodat een AI-model/agent dit betrouwbaar kan gebruiken, zonder te hoeven ‘scrapen’ of gokken op basis van webpagina’s.

Je kunt MCP zien als een laag waarmee je organisatie leesbaar en bruikbaar wordt voor AI-agents: niet via pagina’s en UX, maar via expliciete capabilities met grenzen.

Waarom dit nu urgent wordt

MCP werd lang gezien als ‘iets voor later’. Dat beeld kantelt omdat grote AI-platforms MCP niet alleen ondersteunen, maar er actief app-achtige ervaringen bovenop bouwen. OpenAI heeft in oktober 2025 ‘Apps in ChatGPT’ en de Apps SDK aangekondigd, expliciet gebouwd op MCP als onderlaag voor tool- en datakoppelingen. Daarnaast rolt OpenAI MCP-connectoren uit binnen ChatGPT (Enterprise/Edu release notes).

Dat betekent praktisch: het pad richting ‘diensten en acties in ChatGPT’ is niet theoretisch, maar productmatig ingezet.

De recente aankondigingen van Google en Microsoft maken expliciet zichtbaar welke rol MCP speelt in deze verschuiving. Google introduceerde met het Universal Commerce Protocol (UCP) een standaard waarmee AI-agents niet alleen producten kunnen vergelijken, maar ook transacties en checkout uitvoeren. Microsoft liet vrijwel gelijktijdig zien hoe Copilot via een agent-ready checkout aankopen namens gebruikers afrondt binnen de conversational interface zelf.

Wat deze ontwikkelingen verbindt, is dat ze uitgaan van eenzelfde onderliggende architectuur: AI-agents werken niet via websites, maar via gestandaardiseerde toegang tot context en acties. Waar UCP en Copilot het transactieniveau oplossen – betalen, bestellen, afhandelen – veronderstellen ze daaronder een laag waarin data, regels en mogelijkheden expliciet beschikbaar zijn voor AI. Dat is precies wat MCP adresseert.

Je kunt UCP en Copilot zien als concrete toepassingen van een architectuur die MCP als eerste expliciet heeft gemaakt. MCP maakt organisaties agent-leesbaar; UCP en Copilot maken agents handelend. Samen markeren ze de overgang van AI die informeert naar AI die daadwerkelijk beslist en uitvoert – met een tijdshorizon van maanden, geen jaren.

GEO is vaak een tussenstap (niet het eindstation)

GEO (optimaliseren om genoemd/geciteerd te worden in AI-antwoorden) kan waarde hebben, maar blijft vaak binnen het oude paradigma: content als eindpunt. MCP is anders: het gaat niet om ‘hoe word ik gevonden’, maar om of ik word meegenomen in de beslissing én uitvoering.

Mijn visie (en dit is nadrukkelijk een visie): SEO/GEO optimaliseren zonder na te denken over agent-toegang is vergelijkbaar met het sneller maken van een paard terwijl de auto al op de weg verschijnt. GEO kan helpen in de overgang, maar is zelden het eindmodel.

Wat betekent dit voor je website en funnel?

De website verdwijnt niet. Hij wordt waarschijnlijk relatief belangrijker voor:

• Merk (branding)
• Vertrouwen/legitimatie
• Compliance/voorwaarden
• Longform uitleg

Maar voor agenten telt vooral: directe, betrouwbare toegang tot data en logica. De consequentie: je kunt ‘gekozen worden’ zonder klik, zonder pageview, zonder klassieke funnel. Dat botst met bestaande KPI’s en attributiemodellen, en vraagt om een nieuw meetkader (bijvoorbeeld agent-calls, task completion of downstream conversies).

Handvatten: hoe bereid je je hierop voor?

Onderstaande is bedoeld als praktisch kader (ook als je nog niets gaat bouwen).

Stap 1: bepaal wat je ‘agent-ready’ wil maken

Denk in capabilities, niet in pagina’s:

• Lees-capabilities (read): voorraad, beschikbaarheid, specificaties, prijzen, statusupdates, kennisbankartikelen, locaties.
• Actie-capabilities (write): afspraak plannen, offerte aanvragen, reserveren, order plaatsen, support-ticket aanmaken.
• Beperkingen: wat mag wel/niet zonder menselijke check? Welke acties vereisen extra authenticatie?

Stap 2: regel basisvoorwaarden (randvoorwaarden vóór techniek)

• Eigenaarschap: wie is verantwoordelijk voor datakwaliteit en regels
• Security: authentication/authorization, scopes, rate limiting, audit logs
• Compliance: privacy/AVG, toestemming, dataminimalisatie
• Observability: logging, monitoring, fallback-routes (wat als de agent faalt?)

Stap 3: start klein: één use-case, read-only

Een veilige start is een read-only MCP-server of connector rond één duidelijk domein (bijv. ‘beschikbaarheid & prijsindicatie’ of ‘productconfiguratie’). Daarmee:

• leer je hoe agents vragen stellen
• zie je waar datakwaliteit wringt
• beperk je risico op ongewenste acties

Stap 4: pas je meetmodel aan

Als taken in ChatGPT worden afgerond, wil je meten op:

• aantal agent-interacties (calls)
• task completion
• doorslagmomenten (offerte/afspraak/order)
• kwaliteit (foutpercentage, correcties, escalaties)

Hoe kom je aan een MCP?

In de praktijk zijn er grofweg 3 routes:

1. Zelf een MCP-server aanbieden

Je exposet tools/data onder duidelijke scopes en policies. Dit past bij organisaties met eigen systemen/engineering of partners.

2. Via platform-connectoren/enterprise tooling

Bijvoorbeeld wanneer je binnen een enterprise omgeving MCP-connectoren beheert en publiceert (waar beschikbaar).

3. Via leveranciers/partners

Sommige SaaS-leveranciers zullen MCP ‘out of the box’ gaan aanbieden voor hun data (CRM, PIM, booking, support), zodat jij vooral policies en use-cases hoeft te definiëren.

Welke route het ‘beste’ is, hangt af van je volwassenheid, risico-tolerantie en hoeveel onderscheid je wil opbouwen in je eigen agent-capabilities.

Nadelen en risico’s (waar je rekening mee móét houden)

Een MCP-aanpak is niet alleen kansen:

• Security & misbruik: elke actie-capability is een aanvalsvector als scopes/auth niet strak zijn
• Merk- en contextverlies: de agent presenteert jouw output in zijn UI: je hebt minder controle over framing
• Attributie & marketing-KPI’s: minder clicks, minder zichtbaarheid: succes verschuift naar ‘wel gekozen worden’
• Afhankelijkheid van platforms: distributie en regels worden (deels) bepaald door het ecosysteem waarin je integreert
• Datakwaliteit wordt genadeloos zichtbaar: rommelige productdata of uitzonderingen breken agent-flows sneller dan webcopy

Moet iedereen ‘positie kiezen’?

Niet iedereen hoeft morgen een MCP-integratie te bouwen. Wel is het verstandig om te bepalen in welke categorie je valt:

• Hoog-intent/transactiegedreven organisaties (travel, finance, marketplaces, B2B met duidelijke next steps): eerder starten, omdat agent-flows direct invloed hebben op omzet en distributie
• Organisaties met unieke data of realtime-status (beschikbaarheid, pricing, voorraad, planning): eerder starten, omdat dat precies is waar agents waarde leveren
• Pure content-publishers: kunnen later starten, maar doen er goed aan om nu al na te denken over distributie, rechten, bronvermelding, en ‘wat is mijn rol als de UI verdwijnt?’
• Kleine organisaties zonder duidelijke use-cases: monitoren, scenario’s maken, en zorgen dat je data/API-fundament op orde is

De volgende stap

SEO blijft bestaan. GEO kan waarde hebben. Maar MCP markeert een duidelijke grens tussen ‘gevonden worden’ en ‘meegenomen worden in uitvoering’. De vraag verschuift van: hoe zichtbaar ben ik? naar: ben ik beschikbaar en betrouwbaar, op het moment dat een AI namens mijn klant beslist?