WebMCP: Hoe Chrome AI-webagents herdefinieert
Ik keek toe hoe een AI agent een artikel aan een winkelmandje probeerde toe te voegen. Niet zomaar een mandje — een live e-commercesite die ik zelf had gebouwd, dus ik kende elk element, elke animatie, elke randgeval. De agent had vision-mogelijkheden, een degelijk model erachter, en ik had het grootste deel van een dinsdag besteed aan het goed instellen van de configuratie.
Het resultaat? De agent maakte een screenshot, identificeerde een hovermenu verkeerd, klikte drie keer op het verkeerde element, ververste per ongeluk de pagina, en stuurde me uiteindelijk een vriendelijk foutbericht waarin stond dat hij de taak niet kon voltooien.
47 seconden. Meer aan API tokens dan ik zou willen toegeven. Nul voltooide taken.
Dat moment kristalliseerde iets wat ik al een tijdje voelde: vision-gebaseerd AI-webbrowsing is krachtig in gecontroleerde demo's en ronduit pijnlijk op productieSchaal. Het model ziet pixels. Het raadt coördinaten. Het klikt waar het denkt dat een knop is, niet waar de knop daadwerkelijk staat. Op een statische marketingpagina met grote kleurige knoppen werkt het prima. Op alles met een dynamische UI, hoverstates, modals die animeren, of menu-items die alleen verschijnen bij interactie — dan breekt het, langzaam en kostbaar.
Toen ik hoorde dat Google Chrome iets genaamd WebMCP aan het uitrollen was in Chrome Beta, plaatste ik het onder "interessant maar waarschijnlijk nog niet klaar." Twee weken later had ik de vlag ingeschakeld en keek ik naar AI agent-interacties die in minder dan twee seconden werden voltooid met bijna perfecte betrouwbaarheid.
Ik had het mis over het "niet klaar"-deel. Dit is alles wat ik heb geleerd.
De twee gebrekkige benaderingen van AI-webbrowsing
Voordat WebMCP zinvol wordt, moet je begrijpen waarom de huidige opties niet goed genoeg zijn voor serieus werk.
Vision-gebaseerd browsen is de aanpak waar de meeste mensen aan denken als ze zich AI agents voorstellen die met websites interacteren. De agent maakt een screenshot, stuurt dat naar een vision model, het model identificeert UI-elementen, en vervolgens probeert de agent te klikken, scrollen of typen op basis van die visuele interpretatie. Tools zoals Claude's Computer Use, GPT-4o's visuele mogelijkheden en diverse browser-automatiseringsframeworks gebruiken varianten van deze aanpak.
De problemen stapelen zich op naarmate de complexiteit toeneemt. Hover-geactiveerde dropdownmenu's vereisen dat de agent eerst hovert, een nieuwe screenshot maakt en dan klikt — en hij heeft de hoverpositie vaak fout. Geanimeerde overgangen verwarren de screenshot-timing. Overlappende elementen veroorzaken miskliks. Dark mode, hoog-contrast instellingen, of elke CSS die afwijkt van de trainingsdata verslechtert de prestaties merkbaar.
Het kostenprobleem is reëel en wordt vaak onderschat. Vision model inference is duur in vergelijking met tekst-inference. Wanneer je een workflow uitvoert die 20-30 UI-interacties vereist, lopen de tokenkosten voor vision-verwerking snel op. Ik voerde één meerstaps-automatisering uit op een complexe dashboard-UI — 24 afzonderlijke interacties — en de kosten van het vision model alleen al overtroffen wat ik normaal kwijt ben aan een hele dag tekst-gebaseerd AI-werk.
Aangepaste MCP servers — de tweede optie — lossen de betrouwbaarheids- en kostenproblemen elegant op, maar introduceren een andere set beperkingen. Model Context Protocol is de standaard geworden voor het geven van AI agents toegang tot externe tools en API's. Je bouwt een aangepaste server die de functionaliteit van je applicatie blootstelt als aanroepbare tools, en de agent roept die tools direct aan in plaats van te proberen knoppen op een scherm te klikken.
Het probleem: MCP servers vereisen handmatige voorconfiguratie. Voordat een agent-sessie begint, moet je weten welke MCP servers de agent nodig heeft, ze installeren, de verbindingsparameters configureren, en die configuraties bijhouden. Er is geen dynamische discovery — de agent kan niet naar een willekeurige website lopen en vragen "wat kan ik hier doen?" Hij kan alleen tools gebruiken die vóór het begin van de sessie waren geregistreerd.
Dit is een fundamentele architecturale beperking. Het betekent dat MCP servers goed schalen voor bekende, stabiele integraties — de interne API's van je bedrijf, standaard ontwikkelaarstools — maar niet werken voor het open web waar je naar duizenden verschillende sites kunt navigeren.
WebMCP is de poging om wat werkt aan MCP (directe functieaanroepen, getypeerde invoer, betrouwbare uitvoering) mee te nemen naar de browser met dynamische discovery. En de combinatie is krachtiger dan beide benaderingen afzonderlijk.
Wat WebMCP werkelijk is — voorbij de marketingomschrijving
Hier is het precieze technische beeld, omdat de hoogwaardige samenvattingen die ik heb gelezen voorbijgaan aan wat dit interessant maakt.
WebMCP is een JavaScript-standaard gebouwd voor browseromgevingen. Een website kan een set aanroepbare tool-functies registreren via de WebMCP API — elke tool heeft een naam, een beschrijving in natuurlijke taal, een invoerschema in JSON Schema-formaat, en een executor-functie die de daadwerkelijke implementatie bevat. Wanneer een AI agent (in welke vorm dan ook: browserzijbalk, desktopapp, IDE-extensie) naar een pagina met geregistreerde WebMCP tools navigeert, kan hij de WebMCP-interface bevragen om te ontdekken wat er beschikbaar is.
Geen voorafgaande registratie vereist. Geen configuratiebestanden. Geen installatiestap voor de eindgebruiker.
Het mentale model dat voor mij klikte: WebMCP maakt websites "agent-leesbaar." Momenteel zijn websites ontworpen voor menselijke ogen en muisklikken. WebMCP voegt een parallelle interface toe, ontworpen voor AI agents — één die spreekt in functies en schema's in plaats van pixels en coördinaten.
Beschouw een concreet voorbeeld. Je hebt een takenlijstapplicatie. Normaal gesproken interacteert een mens ermee door te klikken op knoppen met het label "Taak toevoegen", te typen in een invoerveld, op Enter te drukken. Een AI agent die vision-gebaseerd browst, moet al die stappen simuleren. Een AI agent die WebMCP gebruikt, kan addTodo({ text: "eieren kopen", priority: "medium" }) aanroepen en { success: true, id: "task_847" } terugkrijgen in minder dan 200 milliseconden.
Het verschil in interactiekwaliteit is niet incrementeel. Het is categorisch.
Wat me in het bijzonder op WebMCP deed letten — versus andere browser-automatiseringsexperimenten die ik heb gezien — is de ondersteuning voor meerdere agents die in het ontwerp is ingebouwd. Dezelfde WebMCP tool-registraties op een pagina zijn toegankelijk voor een Chrome browserzijbalk-agent, Claude Desktop dat lokaal draait, Cursor of VS Code met een agent-extensie, of een aangepaste AI-tool die je zelf hebt gebouwd. De website stelt de API eenmalig bloot. Elke compatibele agent profiteert ervan zonder dat de website van tevoren hoeft te weten welke agents er verbinding maken.
Dit verschilt wezenlijk van het aangepaste MCP server-model, dat punt-tot-punt-verbindingen creëert tussen specifieke agents en specifieke services. WebMCP is broadcast: registreer je tools, en elke WebMCP-compatibele agent die er naartoe browst, kan ze gebruiken.
Maar hier is het deel dat dit haalbaar maakt voor echte applicaties in plaats van alleen speelgoeddemo's — en het is het deel dat de meeste vroege berichtgeving volledig overslaat.
Het authenticatieprobleem dat opgelost moest worden
Een takenlijstapp zonder accounts, zonder privégegevens en vier tools is een nette demo. Echte software werkt niet zo.
Echte applicaties hebben gebruikersaccounts. Gebruikersaccounts hebben privégegevens die toebehoort aan specifieke mensen. Als je WebMCP tools blootstelt zonder authenticatie, stel je de gegevens van elke gebruiker bloot aan elke agent die naar je pagina navigeert. Dat is geen afweging die je naar productie kunt sturen. Dat is een datalek in wording.
Toen ik voor het eerst naar WebMCP keek, was dit mijn onmiddellijke vraag: hoe werkt authenticatie? Want "we hebben een JavaScript API toegevoegd waarmee AI agents de functies van je website kunnen aanroepen" klinkt geweldig totdat je nadenkt over wat die functies zouden kunnen zijn voor een ingelogde gebruiker. Kan een agent mijn e-mails lezen? Bestellingen plaatsen namens mij? Toegang krijgen tot mijn financiële gegevens?
Het antwoord — wanneer correct geïmplementeerd — is nee. En begrijpen waarom vereist het begrijpen van de OAuth 2.1-integratie die WebMCP ondersteunt.
WebMCP bevat een authenticatielaag gebouwd op OAuth 2.1 — hetzelfde branchestandaard autorisatieraamwerk dat wordt gebruikt door Google, GitHub, Stripe, en vrijwel elke serieuze webservice. Wanneer een AI agent probeert een beveiligde WebMCP tool aan te roepen, wordt hij omgeleid via een OAuth-autorisatieflow. De gebruiker verleent de agent expliciet specifieke machtigingen (scopes), ontvangt een token dat beperkt is tot precies die machtigingen, en de agent gebruikt dat token voor volgende aanroepen. Token vernieuwen, verlopen en intrekken werkt allemaal volgens de OAuth 2.1-specificatie.
De implementatie die ik testte gebruikte Scale Kit's OAuth-infrastructuur, en dit is waar ik credits geef waar ze verschuldigd zijn: de integratie van Scale Kit is doordacht ontworpen. Het instellen vereist drie dingen — een omgevings-URL, een client ID en secret, en een resource ID. Dat is werkelijk alles. Al het andere — tokenopslag, vernieuwingscycli, scope-handhaving, gebruikerssessiebeheer — draait binnen de infrastructuur van Scale Kit.
Voor iedereen die OAuth helemaal vanaf nul heeft geïmplementeerd en de littekens kan tonen: een werkende multi-tenant OAuth-integratie hebben die je niet zelf hoeft te onderhouden is geen kleine zaak.
Het multi-tenant aspect is belangrijker dan mensen benadrukken. Meerdere gebruikers, elk met hun eigen geauthenticeerde sessie, elk met hun eigen token beperkt tot hun eigen gegevens, die allemaal tegelijkertijd AI agents draaien tegen dezelfde WebMCP-ingeschakelde applicatie. Scale Kit handelt die complexiteit af. Je WebMCP executor-functies ontvangen een gevalideerde authContext die je vertelt wie het verzoek doet — jij gebruikt hem gewoon.
Wat dit volgens mij praktisch ontsluit: een klasse AI agent-integraties die voorheen geblokkeerd waren achter aanzienlijke implementatie-inspanning. "Bouw een agent die mijn projecttaken kan beheren" vereist dat de agent privéprojectgegevens leest, geauthenticeerde API-aanroepen doet, toegang voor meerdere gebruikers afhandelt — allemaal dingen die nu veel meer haalbaar zijn als je bouwt op WebMCP + Scale Kit OAuth in plaats van authenticatie vanaf nul te proberen te bouwen.
Dit instellen: wat daadwerkelijk werkt (en wat niet)
Ik ga hier specifiek zijn omdat de documentatie nog achterloopt op de implementatie, en ik verschillende problemen tegenkwam die nergens die ik vond worden behandeld.
Chrome Beta met WebMCP inschakelen
WebMCP is experimenteel vanaf februari 2026. Je hebt Chrome Beta nodig — niet Chrome Stable, niet Chrome Canary, specifiek Beta. Download het van Google's Beta-releasekanaal en installeer het apart van je reguliere Chrome-installatie.
Eenmaal geïnstalleerd, navigeer naar chrome://flags in Chrome Beta en zoek naar "WebMCP." Schakel de vlag in. Start Chrome Beta opnieuw op. Deze stap is makkelijk over het hoofd te zien omdat de functie simpelweg niet bestaat in de UI zonder de vlag — je ziet geen foutmelding, het werkt gewoon niet.
De Model Context Tool Inspector-extensie
De Chrome-extensie fungeert als de brug tussen de WebMCP JavaScript API op de pagina en je AI agent. Installeer het specifiek in Chrome Beta. Extensies worden niet automatisch overgedragen tussen je reguliere Chrome en Chrome Beta — je moet het opnieuw installeren in Beta.
Een valkuil die ik tegenkwam: als je de extensie installeert terwijl Chrome Beta draait zonder de WebMCP-vlag ingeschakeld, installeert de extensie maar initialiseert de WebMCP-brug niet volledig. Schakel de vlag eerst in, herstart, installeer dan de extensie.
Tools registreren in je applicatie
Dit is het werk aan de ontwikkelaarskant. WebMCP toevoegen aan een bestaande applicatie betekent je tools registreren via de JavaScript API. Hier is een realistische registratie:
// Roep dit aan wanneer je app initialiseert
function registerWebMCPTools() {
// De optional chaining betekent dat dit stilletjes niets doet
// in browsers die WebMCP niet ondersteunen — geen fouten,
// geen kapotte UI voor gebruikers zonder de extensie.
window.webmcp?.registerTool({
name: "addTask",
description: "Creates a new task in the user's task list. " +
"Use this when the user wants to add, create, or save a new task. " +
"Returns the new task's ID on success.",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
title: {
type: "string",
description: "The task title or description"
},
dueDate: {
type: "string",
format: "date",
description: "Optional due date in YYYY-MM-DD format"
},
priority: {
type: "string",
enum: ["low", "medium", "high"],
description: "Task priority level"
}
},
required: ["title"]
},
executor: async (params) => {
const task = await taskService.create({
title: params.title,
dueDate: params.dueDate || null,
priority: params.priority || "medium"
});
return { success: true, taskId: task.id, title: task.title };
}
});
window.webmcp?.registerTool({
name: "listTasks",
description: "Retrieves the user's current task list. " +
"Use this to show, view, or check existing tasks. " +
"Can filter by status (pending, completed, or all).",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
status: {
type: "string",
enum: ["pending", "completed", "all"],
description: "Filter tasks by completion status"
}
}
},
executor: async (params) => {
const tasks = await taskService.list(params.status || "all");
return { tasks: tasks.map(t => ({
id: t.id,
title: t.title,
status: t.completed ? "completed" : "pending",
dueDate: t.dueDate
}))};
}
});
}
Het description-veld doet meer werk dan het lijkt. Deze beschrijving in natuurlijke taal is wat het AI model leest om te begrijpen wanneer elke tool aangeroepen moet worden en hoe gebruikersintentie aan de juiste functie gekoppeld moet worden. Ik heb meer tijd besteed aan het schrijven van duidelijke tool-beschrijvingen dan aan enig ander deel van de implementatie, en het was elke minuut waard.
Vage beschrijvingen zoals "Beheert taken" leiden ertoe dat het model verkeerde keuzes maakt. Specifieke beschrijvingen zoals "Maakt een nieuwe taak aan — gebruik dit wanneer de gebruiker iets wil toevoegen, aanmaken of plannen" geven het model wat het nodig heeft om verzoeken correct te routeren.
Authenticatie toevoegen voor echte applicaties
Voor alles met gebruikersgegevens wil je tools achter authenticatie:
window.webmcp?.registerTool({
name: "getMyProjects",
description: "Retrieves all projects belonging to the authenticated user. " +
"Requires the user to be logged in. Returns project names, statuses, " +
"and team member counts.",
requiresAuth: true,
scopes: ["projects:read"],
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
includeArchived: {
type: "boolean",
description: "Whether to include archived projects (default: false)"
}
}
},
executor: async (params, authContext) => {
// authContext wordt geïnjecteerd door de WebMCP runtime na tokenvalidatie.
// Je hoeft het token niet zelf te valideren — dat is al gedaan.
const projects = await projectService.getUserProjects(
authContext.userId,
{ includeArchived: params.includeArchived || false }
);
return { projects };
}
});
De authContext.userId wordt gevuld door de WebMCP runtime nadat het OAuth token is gevalideerd. Je executor-code gebruikt hem gewoon — je doet geen tokenverificatie, tokenparsing of gebruikers-ID-extractie zelf. Dat is al gebeurd voordat je functie wordt uitgevoerd.
Claude Desktop verbinden (of een andere agent)
De agentconfiguratie hangt af van welke agent je gebruikt. Voor Claude Desktop is er een WebMCP-verbindingsvermelding die je toevoegt aan het Claude Desktop-configuratiebestand. Voor browser-gebaseerde agents die de Chrome-extensie gebruiken, is discovery automatisch zodra de extensie is geïnstalleerd in Chrome Beta met de vlag ingeschakeld.
Het meest voorkomende probleem: Claude Desktop toont geen WebMCP tools. Eerste controle — draait Chrome Beta (niet alleen geïnstalleerd)? De extensie heeft een draaiende Chrome Beta-instantie nodig om doorheen te communiceren. Tweede controle — heeft de pagina tools geregistreerd? Open je browserconsole en voer window.webmcp?.listTools() uit om te verifiëren dat de tools daadwerkelijk op de pagina zijn geregistreerd.
Als tools in de console verschijnen maar niet in Claude Desktop, maakt de brug tussen Chrome Beta en Claude Desktop geen verbinding. Herstart Claude Desktop met Chrome Beta al open, niet andersom.
Wat ik er werkelijk van vind — zonder marketingpraat
Oké. Tijd om eerlijk te zijn over waar ik denk dat WebMCP werkelijk staat, want de berichtgeving in de techpers is een beetje te uniform positief geweest.
Het kernidee technisch gezien is solide. Overstappen van vision-gebaseerde UI-parsering naar directe functie-aanroepen is categorisch beter — sneller, goedkoper, betrouwbaarder. Dat betwist ik niet. Mijn 47-seconden mislukte winkelmandje-interactie versus sub-2-seconden WebMCP tool-aanroepen zijn geen zorgvuldig geselecteerde getallen; ze zijn representatief voor wat ik consistent zie.
Mijn zorg is de adoptiesnelheid, en die is niet technisch — het is economisch.
WebMCP werkt alleen als websites het implementeren. Elke website die het niet implementeert, blijft in het "vision-gebaseerd browsen"-territorium voor AI agents. En het implementeren van WebMCP vereist ontwikkelaarstijd. Je moet bepalen welke gebruikersacties je als tools wilt blootstellen, de tool-definities schrijven, de executor-functies schrijven, de authenticatieflow testen, en alles bijwerken wanneer je onderliggende API's veranderen. Voor een startup die een nieuw product bouwt met een AI-first mentaliteit, is dit misschien vanzelfsprekend. Voor een gevestigd bedrijf met een volle productbacklog en beperkte engineeringmiddelen — concurreert dit met functies die klanten vandaag actief aanvragen.
De RSS-analogie blijft in mijn hoofd komen. RSS was technisch superieur aan het handmatig controleren van websites op updates. Het duurde een decennium om betekenisvolle adoptie te zien, Google Reader was nodig om dominant te worden in zijn ruimte, en daarna stortte het in toen Google Reader sloot. De juiste technologie winnen is niet gegarandeerd, en het gaat niet snel.
Ik wil ook direct zijn over de situatie rondom spec-stabiliteit. WebMCP is experimenteel. De Chrome-vlag waarschuwt je. Dit artikel beschrijft de implementatie van februari 2026 — specifieke methodenamen, parameterformaten en authenticatieflows kunnen veranderen voordat WebMCP in stabiele Chrome verschijnt. Ik heb andere experimentele browser-API's meerdere breaking revisies zien ondergaan voordat ze stabiliseerden. Bouw vandaag iets met WebMCP in de wetenschap dat je het waarschijnlijk moet bijwerken wanneer de spec evolueert.
Een eerlijke bekentenis: ik wees aanvankelijk de declaratieve HTML-aanpak af die in sommige WebMCP-documentatie wordt vermeld. Ik nam aan dat JavaScript-only registratie de voor de hand liggende juiste keuze was. Na er verder over na te denken, begrijp ik waarom een declaratieve optie nuttig kan zijn voor statische contentsites of server-gerenderde applicaties waar client-side JavaScript minimaal is. Ik ben er nog steeds niet volledig van overtuigd dat het noodzakelijk is, maar ik was te snel in het verwerpen ervan.
Hier is het deel waarop ik specifiek wil terugdrukken: de framing van WebMCP als "vervanging" van traditionele MCP servers is verkeerd, en het veroorzaakt verwarring.
Traditionele MCP servers blijven het juiste gereedschap voor alles dat geen browser-naar-website-interactie is. Backend API-toegang, databasequery's, bestandssysteembewerkingen, processen starten — niets daarvan gaat via een browser. Aangepaste MCP servers handelen het prima af, en WebMCP raakt die gebruiksscenario's helemaal niet.
Het echte beeld: AI agents zullen beide gebruiken. Aangepaste MCP servers voor backend-mogelijkheden, WebMCP voor browser-gebaseerde website-interacties. Ze zijn complementair, niet concurrerend.
Wat je realistisch kunt verwachten
Voor iedereen die evalueert of WebMCP nu de moeite waard is om te integreren, hier is de eerlijke versie van wat je kunt verwachten.
Snelheidswinsten zijn reëel en significant. Sub-2-seconden tool-aanroepen versus 35-50-seconden vision-gebaseerde interacties is een echte productiviteitsverbetering voor elke workflow waarbij een mens op het resultaat wacht. Als je gebruikersgerichte AI agent-functies bouwt, maakt dit verschil voor je gebruikers.
Kostenverbeteringen zijn betekenisvol op schaal. Vision model inference kost meer per operatie dan op functie-aanroep gebaseerde inference. Voor workflows met veel interacties telt het verschil op. Ik heb geen formele benchmarks uitgevoerd over genoeg scenario's om je een betrouwbare kostenverhouding te geven, maar in mijn tests reduceerde het overstappen van vision-gebaseerde naar WebMCP-gebaseerde interacties de modelkosten met ongeveer 60-75% voor equivalente taken.
Betrouwbaarheid verbetert dramatisch. Mijn informele bijhouding van slagingspercentages toonde 97-98% succes bij correct gevormde WebMCP tool-aanroepen versus ongeveer 68-72% bij equivalente vision-gebaseerde interacties. De mislukkingen in vision-gebaseerde modus waren gevarieerd — verkeerd element geïdentificeerd, animatietimingproblemen, onverwachte UI-toestand. WebMCP-mislukkingen waren bijna uitsluitend verkeerd gevormde invoer (die te verhelpen is door tool-schema's te verbeteren) of executor-fouten (die gewoon reguliere bugs in je code zijn, makkelijk te debuggen).
Authenticatie werkt als je het correct instelt. Zodra Scale Kit OAuth correct geconfigureerd was in mijn testomgeving, had ik nul authenticatiefouten tijdens uitgebreide tests. Token vernieuwen gebeurde transparant. Wisselen tussen meerdere testgebruikersaccounts werkte elke keer correct.
Wat je inlevert: implementatietijd vooraf. WebMCP toevoegen aan een bestaande applicatie kost een paar uur voor eenvoudige toolsets, mogelijk een dag of twee als je ook OAuth en ondersteuning voor meerdere gebruikers instelt. Je accepteert ook het risico van spec-instabiliteit totdat WebMCP verschijnt in stabiele Chrome.
Het realistische advies: als je helemaal opnieuw een nieuw AI-gericht product bouwt, implementeer WebMCP dan vanaf dag één. De overhead is laag wanneer je vers bouwt. Als je evalueert of je WebMCP aan een bestaande productieapplicatie wilt toevoegen, begin dan met je hoogwaardige gebruikersacties — de acties waarvan een AI agent het meest zou profiteren — en implementeer die eerst. Zie het kwaliteitsverschil voordat je je vastlegt aan een volledige integratie.
Waar dit naartoe gaat
De dag dat ik de OAuth-integratie werkend had, besteedde ik een paar minuten aan het nadenken over een specifieke hypothetische situatie: wat zou het betekenen als elke website zijn kernfunctionaliteit als WebMCP tools zou blootstellen?
Niet alles — dat is onrealistisch en waarschijnlijk onwenselijk. Maar de hoogwaardige interacties. De acties die gebruikers herhaaldelijk uitvoeren. De workflows die ertoe doen.
Je browst naar je projectbeheertool en je AI-assistent kan je takenlijst lezen, items als voltooid markeren, nieuwe taken toevoegen en prioriteiten bijwerken — allemaal zonder ooit een screenshot te maken.
Je browst naar je bank en je AI-assistent kan je saldo controleren, recente transacties bekijken, of een overboeking initiëren — geauthenticeerd, beperkt in scope, op elk moment in te trekken.
Je browst naar je reisboekingssite en je AI-assistent kan vluchten zoeken, prijzen vergelijken en boeken — direct, zonder te worstelen met een dynamische UI.
Dit zijn geen verre toekomstscenario's. Het is wat WebMCP is ontworpen om mogelijk te maken, en ze zijn vandaag technisch haalbaar voor ontwikkelaars die bereid zijn de integratie te implementeren.
De kloof tussen "technisch haalbaar" en "breed beschikbaar" is adoptie. We bevinden ons nu aan het begin van die adoptiecurve — Chrome Beta, experimentele vlaggen, vroege ontwikkelaarsdocumentatie. Of WebMCP kritieke massa bereikt of een niche-standaard blijft, hangt af van dingen die niet puur technisch zijn: ontwikkelaarstooling, uitbreiding van browserondersteuning, groei van het AI agent-ecosysteem, en of genoeg hoogwaardige websites de integratie de moeite waard vinden.
Mijn weddenschap is dat het kritieke massa bereikt, maar langzamer dan de initiële hype suggereert. Het onderliggende probleem — AI agents die efficiënt met websites moeten kunnen interacteren — is reëel en persistent. De technische oplossing die WebMCP biedt is duidelijk beter dan de alternatieven. Die twee feiten vinden elkaar uiteindelijk.
De vraag die het waard is om bij stil te staan: als iemand met een WebMCP-compatibele agent vandaag naar jouw applicatie browst — kan hij iets nuttigs bereiken? Of zit hij nog steeds vast terwijl een vision model je hovermenu 47 seconden lang verkeerd identificeert?
Dat is de kloof die WebMCP is ontworpen om te dichten. Iets bouwen om die kloof voor je gebruikers te dichten is het weekend waard.
🤝 Laten we samenwerken
Wil je AI-systemen bouwen, workflows automatiseren of je technische infrastructuur schalen? Ik help je graag.
- 🔗 Fiverr (aangepaste builds & integraties): fiverr.com/s/EgxYmWD
- 🌐 Portfolio: mejba.me
- 🏢 Ramlit Limited (enterprise-oplossingen): ramlit.com
- 🎨 ColorPark (design & branding): colorpark.io
- 🛡 xCyberSecurity (beveiligingsdiensten): xcybersecurity.io
