MCP JSON-RPC uitgelegd: Hoe AI-agents JSON-tools gebruiken in 2026

# MCP JSON-RPC uitgelegd: Hoe AI-agents JSON-tools gebruiken in 2026

Als u deze week op Bing heeft gezocht naar trends voor ontwikkelaars, heeft u waarschijnlijk één onderwerp overal gezien: AI-agents verbonden met tools. De kern van die workflow is een simpel idee: gestructureerde communicatie met behulp van JSON-RPC binnen het Model Context Protocol (MCP) ecosysteem.

Deze gids legt MCP uit in duidelijke taal, laat de exacte JSON-berichtpatronen zien en helpt u bij het bouwen van betrouwbare tool-integraties zonder te verdwalen in protocoldetails.

Waarom dit onderwerp trending is

Ontwikkelaars stappen in hoog tempo over van "alleen-chat AI" naar agentic workflows:

• AI die bestanden kan lezen, API's kan aanroepen en acties kan uitvoeren
• Automatisering in meerdere stappen in plaats van 'one-shot' prompts
• Veiliger gebruik van tools met expliciete schema's en machtigingen

MCP kreeg de aandacht omdat het standaardiseert hoe modellen tools ontdekken en aanroepen. En JSON-RPC is het berichtformaat dat die interacties voorspelbaar maakt.

MCP in één minuut

Zie MCP als een contract tussen:

• Client/Agent (de AI-kant)
• Server/Tool provider (uw app, service of lokale tool)

MCP definieert hoe zij:

Hun mogelijkheden introduceren

Gestructureerde verzoeken/antwoorden uitwisselen

Fouten en updates afhandelen

De meeste payloads zijn JSON en volgen JSON-RPC-achtige patronen, wat betekent dat elk bericht een vaste vorm heeft.

JSON-RPC berichtstructuur die u nodig heeft

Een typisch verzoek ziet er als volgt uit:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "json.format",
    "arguments": {
      "input": "{"user":{"id":1,"name":"Sam"}}",
      "indent": 2
    }
  }
}

En een succesvol antwoord:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "result": {
    "formatted": "{\n  \"user\": {\n    \"id\": 1,\n    \"name\": \"Sam\"\n  }\n}"
  }
}

Foutmelding patroon:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Ongeldige parameters",
    "data": {
      "field": "arguments.input",
      "reason": "moet geldige JSON zijn"
    }
  }
}

Tool-ontdekking en schema-ontwerp

Om ervoor te zorgen dat agents tools correct aanroepen, moet uw server duidelijke input-schema's weergeven.

Slecht schema voorbeeld:

• Veldnamen zijn vaag
• Verplichte velden zijn niet gedocumenteerd
• Geen beperkingen (constraints)

Goed schema voorbeeld (conceptueel):

• input: string, verplicht, geldige JSON-tekst
• indent: integer, optioneel, min 0, max 8
• sortKeys: boolean, optioneel

Als schema's strikt zijn, voeren agents minder ongeldige aanroepen uit en herstellen ze sneller van fouten.

Praktisch patroon: JSON Formatter Tool

Als u een MCP-server bouwt voor JSON-hulpprogramma's, is een formatter-tool een perfect startpunt.

Verzoekcontract

• Methode: tools/call
• Tool-naam: json.format
• Inputs: ruwe JSON-string + opmaakopties

Kerncontroles voor validatie

Wijs lege input af

Parse JSON veilig met try/catch

Handhaaf een maximale payload-grootte

Geef machineleesbare fouten terug

Waarom dit werkt

• Makkelijk voor agents om te combineren met andere tools
• Activiteit met laag risico
• Grote bruikbaarheid voor het debuggen van API's en logs

Veelvoorkomende fouten (en oplossingen)

1) Parse-fouten door 'escaped' strings

Symptoom: Unexpected token fouten in geneste JSON-strings. Oplossing: Normaliseer 'escaped' inhoud vóór het parsen en geef de exacte foutlocatie terug.

2) Schema-drift

Symptoom: Agent stuurt oude parameternamen. Oplossing: Gebruik versies voor tool-schema's en bied een korte overgangsperiode.

3) Te grote payloads

Symptoom: Trage reacties of time-out. Oplossing: Voeg harde limieten toe, verwerk in brokken (chunking) of gebruik stream-compatibele tool-varianten.

4) Zwak foutontwerp

Symptoom: Agent probeert het opnieuw met dezelfde foute input. Oplossing: Geef bruikbare error.data terug met hints op veldniveau.

Checklist voor beveiliging en betrouwbaarheid

Voordat u MCP-tools in productie neemt:

• Valideer alle door gebruikers verstrekte JSON
• Pas rate-limiting toe op aanroepen van tools
• Registreer request-ID's voor traceerbaarheid
• Houd tool-machtigingen minimaal
• Filter outputs die gevoelige gegevens kunnen bevatten
• Voeg deterministische foutcodes toe

Behandel elke aanroep van een tool als een publiek API-verzoek—ook als de client een interne agent is.

MCP vs Traditionele REST voor Agent Workflows

REST is nog steeds geweldig voor zakelijke API's. MCP + JSON-RPC is geoptimaliseerd voor agent-to-tool orkestratie:

• Ontdekking van mogelijkheden in één protocol-flow
• Uniforme aanroep-semantiek voor vele tools
• Beter passend bij stapsgewijze autonome taken

In veel echte systemen gebruikt u beide:

• REST voor uw product-API
• MCP voor de agent-runtime-laag

Snelstartplan voor implementatie

Als u dit snel wilt overnemen:

Begin met één read-only JSON-tool (zoals een formatter of validator)

Definieer strikte schema's voor argumenten

Implementeer JSON-RPC verzoek/antwoord + foutafhandeling

Voeg logging en rate-limits toe

Breid uit naar complexere tools (zoals diff, transform, path query)

Laatste conclusie

De reden waarom er momenteel veel gezocht wordt naar MCP en JSON-RPC is simpel: ze lossen een echt integratieprobleem op. Ontwikkelaars hebben een standaardmanier nodig voor AI-agents om tools te gebruiken, en JSON geeft die standaard een bekende, robuuste structuur.

Als u al met JSON-API's werkt, bent u dichterbij dan u denkt—MCP is de volgende praktische stap naar betrouwbare agent-automatisering.

---

Wilt u snel test-payloads inspecteren of opschonen voordat u ze in uw MCP-tools koppelt? Gebruik een snelle online JSON-formatter en -validator om bugs op verzoekniveau te verminderen vóór implementatie.