AI Features & Agents

MCP Server Ontwikkeling

Veilige Model Context Protocol-integraties die Claude Code, Cursor en enterprise-agents verbinden met uw private API's, databases en operationele tools onder strikte controle.

Bespreek uw projectBespreek uw MCP-project

Verbind enterprise intelligence met operationele data

Via gerichte MCP server ontwikkeling verbinden we AI-ontwikkeltools en enterprise-agents rechtstreeks met uw eigen databases, interne microservices en operationele workflows. Als een ervaren model context protocol-ontwikkelteam bouwen we custom MCP-servers en ontwikkelen we MCP-servers voor Claude Code, Cursor en enterprise LLM-platforms. Ons werk realiseert betrouwbare tool-definities, gestructureerde prompts en context streaming zonder gevoelige infrastructuur bloot te stellen. AI-coding agents versnellen protocol-scaffolding, boilerplate-generatie en schemavalidatie, maar ervaren engineers sturen het werk aan, zijn eigenaar van de architectuur en reviewen elke wijziging. Of u nu een MCP tool integratiebureau nodig heeft om interne databases veilig te ontsluiten of multi-systeem workflows te automatiseren, wij leveren veilige, geteste en onderhoudbare MCP-oplossingen.

AI-ondersteunde, door experts geleide MCP-engineering

Hoe AI ondersteunt

  • Scaffolding van JSON-RPC transport handlers, schemadefinities en repetitieve MCP tool-registraties
  • Opstellen van getypeerde wrappers voor interne REST- en GraphQL-endpoints om ze te koppelen aan MCP-resources
  • Genereren van test-mocks en synthetische prompt-sequenties om handtekeningen van tool-aanroepen te verifiëren
  • Opstellen van containermanifesten, omgevingsconfiguraties en documentatie voor client-setup

Waar onze experts eigenaar van zijn

  • Engineers ontwerpen authenticatie, fijnmazig toegangsbeheer en sanitization-grenzen om prompt injection te voorkomen
  • Specialisten beoordelen databasequery's en rate limits om interne systemen te beschermen tegen op hol geslagen autonome agent-loops
  • QA valideert permissiegrenzen, timeouts bij tool-uitvoering en fail-safe foutafhandeling binnen echte LLM-clients
  • DevOps configureert veilige geïsoleerde hosting, credential-kluizen, audit logging en goedgekeurde release-pipelines

Waar elk onderdeel van uw MCP-architectuur draait

Illustratieve verdeling voor een enterprise MCP-implementatie; de daadwerkelijke configuratie weerspiegelt uw infrastructuur en beveiligingsbeleid.

  • In de LLM-client & ontwikkelomgeving

    • Clientconfiguratie die Claude Desktop, Claude Code of Cursor verbindt
    • Lokaal transport via standard I/O (stdio) of Server-Sent Events (SSE)
    • Opmaak van promptcontext en door het model geïnitieerde tool-aanroepverzoeken
    • Hier worden geen master-databasecredentials of onbeperkte productiesleutels opgeslagen

  • Op de MCP-serverhost

    • JSON-RPC-protocolhandler die verzoeken verwerkt en reacties streamt
    • Input-sanitization, verificatie van het toolschema en controle van parametertypes
    • Authenticatietokens en rolgebaseerde toegangsvalidatie voor elke tool-aanroep
    • Verbindingsadapters die query's uitvoeren op databases en microservices
    • Audit logging en uitvoeringsstatistieken vastgelegd voordat uitvoer wordt geretourneerd

  • Uw interne systemen & cloudproviders

    • Eigen databases, data warehouses en vectorindices benaderd via beveiligde netwerken
    • Interne microservices, ERP- en CRM-platformen benaderd via geauthenticeerde API's
    • Kluizen voor secret management waarin verbindingsstrings en privégegevens worden opgeslagen
    • Infrastructuurmonitoring en alarmsystemen die draaien in uw bestaande cloudomgeving

Wie ons benadert voor MCP-projecten

Uw engineering- of operationele teams willen dat AI-assistenten en developer-agents communiceren met eigen API's en databases, maar bestaande plugins schieten tekort op het gebied van beveiliging, schemastabiliteit of benodigde enterprise-integraties.

  • Engineering leaders die Claude Code of Cursor organisatiebreed uitrollen met toegang tot private repositories en interne services
  • Productteams die autonome AI-agents bouwen die gestandaardiseerde tooltoegang nodig hebben tot klantdatabases en ERP-software
  • Oprichters en CTO's die klantgerichte of interne LLM's veilig willen verbinden met eigen microservices zonder datalekken

Wat u ontvangt

Wat wij leveren voor uw MCP-integratie

  • Custom MCP server-architectuur

    Op maat gemaakte Model Context Protocol-servers geïmplementeerd in TypeScript of Python, die interne systemen ontsluiten via standaard resources, tools en prompts.

  • Claude Code & Cursor-connectiviteit

    Geteste configuraties waarmee ontwikkelomgevingen, Claude Desktop en IDE-agents naadloos interne tools kunnen ontdekken en aanroepen.

  • Database- & API-bruggen

    Lees- en schrijfadacters voor PostgreSQL, MySQL, vector stores en private microservices met parametertypering en beveiliging tegen SQL injection.

  • Granulaire permissies & beveiliging

    Rolgebaseerde uitvoeringsscopes, credential-isolatie en audit logging om te waarborgen dat agents uitsluitend toegestane bewerkingen uitvoeren op goedgekeurde data.

  • Geautomatiseerde testsuites & validatie

    Uitgebreide integratietests die JSON-RPC-payloads, schemaconformiteit, foutreacties en de nauwkeurigheid van tool-aanroepen onder randvoorwaarden valideren.

  • Deployment- & clientdocumentatie

    Productie-containerisatie, scripts voor omgevingsinrichting en duidelijke verbindingsgidsen voor de LLM-clients en enterprise-hosts van uw team.

Geen onderdeel van een MCP-serverproject

  • Het vanaf nul bouwen van complete webapplicaties of consumentenportalen valt onder Web Design & Development of SaaS & MVP Development.
  • Het trainen of fine-tunen van foundation LLM-gewichten op basis van ruwe datasets is een afzonderlijke machine learning-scope buiten standaard MCP-engineering.
  • Het refactoren van een volledige verouderde kernapplicatie voorafgaand aan het ontsluiten van de API's begint bij Application Modernization & Stabilization.
  • Zelfstandige mobiele app-ontwikkeling voor iOS of Android valt onder Mobile App Development.

Veelvoorkomende MCP-integratieaanvragen

Typische scenario's die we afbakenen, geen klantcasestudy's.

  • Database-contextserver voor engineeringteams

    Een techbedrijf wilde dat Claude Code en Cursor interne schemadocumentatie konden raadplegen en veilige alleen-lezen analysequery's op PostgreSQL konden uitvoeren. We bouwden een getypte MCP-server met connection pooling, query-beveiligingen en maskering op kolomniveau, zodat engineers sneller konden troubleshooten zonder PII van klanten bloot te stellen.

  • Interne DevOps & CI/CD-workflowbrug

    Een engineeringafdeling had developer-agents nodig om deployment-pipelines te triggeren, build-logs te controleren en monitoringwaarschuwingen via chat op te vragen. We ontwikkelden een custom MCP-server die verbinding maakt met GitHub Actions en interne observability-API's met strikte verificatie van gebruikersrechten.

  • Eigen CRM- en ticketintegratie voor agents

    Een enterprise operations team had AI-klantenservice-agents nodig om tickethistorie op te zoeken, accountstatussen bij te werken en facturatie-webhooks te triggeren. We leverden een MCP-server op die gedocumenteerde tools ontsloot met invoervalidatie en audit logging voor elke uitgevoerde actie.

Hoe een MCP-serverproject verloopt

  1. 01

    Discovery en systeemaudit

    We analyseren de interne API's, databases en LLM-clients die u wilt koppelen, definiëren toegangsgrenzen en selecteren uw gewenste AI-opleveringspakket.

  2. 02

    Interface-ontwerp en scoping

    Engineers ontwerpen het MCP-toolschema, prompt-templates en beveiligingsregels, waarbij exacte lees- en schrijfrechten worden vastgelegd voordat het coderen begint.

  3. 03

    Bouwen, reviewen en testen

    AI-codingtools versnellen de implementatie terwijl engineers elke pull request beoordelen en QA de tool-aanroepen van agents test op live integratietestomgevingen.

  4. 04

    Deployment en overdracht

    We deployen de server naar uw staging- of productieomgevingen, verifiëren clientverbindingen en dragen de broncode, configuratie en documentatie over.

Twee manieren om met AI-tools te werken

Kies waar AI-codeeragents uw code mogen verwerken terwijl we bouwen. De engineeringstandaard is in beide gevallen hetzelfde.

Niet zeker? We bevelen er een aan tijdens de scoping. Vergelijk AI-opleveropties

Hoe architectuur, QA en operations samenkomen

  • Doordachte tool-grenzen

    Senior engineers definiëren duidelijke parameters, validatieschema's en rate limits. AI-tools stellen de boilerplate op; mensen verifiëren dat agents geen destructieve of ongeautoriseerde acties kunnen uitvoeren.

  • Grondige protocol-QA

    QA verifieert tool-uitvoering, schemaconformiteit en time-outafhandeling tegen echte modellen. We simuleren hallucinaties en kwaadaardige agent-prompts om gecontroleerd falen te garanderen.

  • Gecontroleerde enterprise-deployment

    Elke MCP-server wordt gecontaineriseerd en uitgerold via geautomatiseerde CI/CD-pipelines naar uw eigen infrastructuur of cloud naar keuze, compleet met observability en health-endpoints.

  • Continu protocolonderhoud

    Terwijl de Model Context Protocol-specificatie evolueert en LLM-clients hun tool-calling gedrag updaten, leveren wij versie-updates en operationele monitoring onder overeengekomen supportvoorwaarden.

FAQ

Veelgestelde vragen

Wat kost custom MCP server ontwikkeling?

Dit hangt af van het aantal tools, databaseverbindingen, beveiligingscontroles en authenticatieprotocollen dat nodig is. Na het in kaart brengen van uw systemen en vereisten bieden we een overeengekomen voorstel met mijlpalen en transparante prijzen. U investeert in een doordachte, geteste integratie en architectonische verantwoordelijkheid, niet in ongeverifieerde ontwikkelaarsuren of abonnementen op AI-tools.

Kunnen jullie MCP-servers bouwen voor Claude Code, Cursor en custom LLM-agents?

Ja. Als een model context protocol-ontwikkelteam bouwen we custom MCP-servers die compatibel zijn met Claude Desktop, Claude Code, Cursor en maatwerk enterprise LLM-agents. We implementeren officiële Model Context Protocol-specificaties via stdio- of SSE-transport, zodat uw agents betrouwbaar gestructureerde tool-definities en context ontvangen.

Hoe beschermen jullie private databases en interne API's tegen onbedoelde acties van agents?

Onze engineers hanteren strikte toegangsgrenzen: granulaire rolgebaseerde permissies, alleen-lezen databaseverbindingen waar schrijven niet nodig is, invoervalidatie en rate limits om op hol geslagen loops te voorkomen. AI-tools helpen bij het opzetten van code, maar menselijke engineers controleren alle beveiligingslogica en query-handlers vóór release.

Waar worden onze code en data verwerkt wanneer AI-codingtools worden gebruikt?

Dat hangt af van uw ontwikkelpakket. Bij Private / Local AI Engineering draaien modellen op uw eigen infrastructuur of een overeengekomen geïsoleerde omgeving zonder externe gegevensdeling. Bij Claude Code / OpenAI Codex Engineering verwerken commerciële tools code onder goedgekeurde enterprise-instellingen. In beide gevallen sturen menselijke engineers het werk aan en beoordelen ze elke wijziging.

Alle casestudy's bekijken
Alle projecten bekijken
Alle artikelen bekijken

Klaar om custom MCP-servers voor uw enterprise te bouwen?

Laat ons weten welke interne systemen en LLM-clients u wilt verbinden. Wij adviseren een geschikte architectuur en een AI-pakket, en leveren vervolgens een afgebakende beoordeling via ons contactformulier op https://www.canvasdevelopers.com/contact.

Bespreek uw projectBespreek uw MCP-integratie