Headless Drupal en MCP: wat kun je ermee?

Headless Drupal, of decoupled Drupal, is een architectuur waarbij Drupal uitsluitend als backend content-systeem fungeert. Alle content wordt beheerd en verrijkt in Drupal, maar de weergave en interactie met de gebruiker gebeurt via een apart frontend (bijvoorbeeld een React-, Vue- of Angular-app). 

Dit biedt tal van voordelen zoals:

• Maximale flexibiliteit bij gebruikersinterface en design.
• Succesvolle omnichannel publicatie (websites, apps, presentatieschermen).
• Snelle prestaties, door caching en lichte frontends.
• Veilige scheiding tussen contentbeheer en presentatie.

Het Model Context Protocol (MCP) is een recent open-standaardprotocol dat is ontworpen om LLM‑toepassingen (zoals AI-modellen) te laten interacteren met externe bronnen (bestanden, databases, API’s) via een uniforme interface.

Belangrijkste kenmerken:

• Open‑source & breed geadopteerd (Anthropic, OpenAI, Google DeepMind).
• Gebaseerd op JSON‑RPC 2.0, met session‑gebaseerde communicatie tussen client en server.
• Ondersteunt verschillende transportlagen: lokale stdio, HTTP/SSE, en uitbreidbaar naar andere protocollen.

Kort overzicht van de architectuur:

1. Host: AI-applicatie met LLM (bv. ChatGPT).
2. Client: ingebedde component die MCP‑verzoeken verstuurt.
3. Server: koppelt aan bronnen – bestanden, databases, API’s.

Servers bieden resources (lees-bronnen), tools (actiecommando’s), en prompts (templates), terwijl clients ontdekken welke mogelijkheden beschikbaar zijn. 

Door Drupal te gebruiken als MCP‑server, kun je content die in Drupal staat (bijvoorbeeld cursusmateriaal of documenten) veilig aan AI‑modellen ontsluiten via MCP.

Voorbeelden: 

• Student vraagt in de app “Geef me de syllabus van mijn Data‑Science‑module.” De AI‑client gebruikt MCP om via Drupal die specifieke module syllabus op te halen.
   
• AI‑agents kunnen via MCP documenten, roosterdata en cursusinhoud ophalen en verrijken. Dit zorgt voor een verbeterde studentenondersteuning doordat studenten kunnen vragen “Wat is de deadline voor opdracht X?” of “Vat hoofdstuk 3 samen voor me.” Zo ziet de student snel en contextbewust antwoorden met realtime data uit Drupal.
   
• Docenten uploaden content en automatiseringen (bv. samenvattingen, kwaliteitschecks) die ze laten lopen via AI. Dit spaart tijd en verhoogt consistentie.

Innovatieve AI-workflows door geautomatiseerde beoordelingsassistentie, live Q&A in webcolleges en contextual FAQ’s: het is bereikbaar wanneer je AI-tools koppelt aan up-to-date Drupal-data.

Vind je dit onderwerp interessant en wil je graag de eerste stappen zetten? Finalist kan hulp bieden. Onder andere via:

Advies & Proof‑of‑Concept (PoC)
We starten met inzichtelijke workshops over headless Drupal en MCP. Daarna bouwen we een PoC: bijvoorbeeld een AI‑agent die cursusmateriaal serveert.

Ontwikkeling & maatwerk
Ontwikkelen of uitbreiden van Drupal‑MCP‑modules: resources, tools, triggers op maat van jouw onderwijsbehoefte.

Integratie & beheer
Koppelen met AI‑platforms (zoals Claude, ChatGPT, eigen LLM’s), plus beveiliging, monitoring, autorisatie.

Training & kennisoverdracht
Training voor docenten en beheerders – over contentbeheer, AI‑workflow, en optimaliseren van gebruikerservaring.

Wat deze opzet zo krachtig maakt is dat MCP is ontworpen met security in gedachten: alleen geautoriseerde clienten mogen resources en tools aanroepen, met beleid op toegangsrechten. Bovendien kun je met logging en procesbeheer traceerbaar maken welke AI‑agent wat deed en waarom.

Benieuwd hoe jij dit kunt inzetten? Neem gerust contact met ons op voor een vrijblijvende kennismaking. We laten graag zien hoe jouw instelling met Headless Drupal & MCP stappen vooruit kan zetten.