Headless Drupal en MCP: zo verbind je content met AI

AI-toepassingen hebben actuele en betrouwbare informatie nodig.

Drupal kan daarin een interessante rol spelen. Zeker wanneer je het platform headless gebruikt en koppelt via het Model Context Protocol, kortweg MCP.

Zo kan content uit Drupal beschikbaar komen voor AI-toepassingen. Denk aan cursusinformatie, documenten of andere kennis uit je organisatie.

Maar hoe werkt dat precies?

Bij headless Drupal gebruik je Drupal voor het beheren van content.

De presentatie staat daar los van. Een aparte front-end toont de informatie aan gebruikers. Die front-end kan bijvoorbeeld met React, Vue of Angular zijn gebouwd.

Deze scheiding biedt verschillende voordelen:

• meer vrijheid in ontwerp en interactie;
• dezelfde content gebruiken in meerdere kanalen;
• front-end en back-end los van elkaar ontwikkelen;
• duidelijke scheiding tussen contentbeheer en presentatie.

Zo kan één Drupal-omgeving bijvoorbeeld content leveren aan een website, app en digitaal scherm.

MCP staat voor Model Context Protocol.

Het is een open protocol waarmee AI-toepassingen op een vaste manier externe bronnen en functies kunnen benaderen.

Denk aan:

• bestanden;
• databases;
• API’s;
• andere softwaresystemen.

MCP vormt daarmee een verbindingslaag tussen een AI-toepassing en de informatie die deze nodig heeft.

De architectuur bestaat in de basis uit drie onderdelen:

1. Host: De toepassing waarin het AI-model wordt gebruikt.
2. Client: Het onderdeel dat communiceert via MCP.
3. Server: De koppeling naar externe gegevens en functies.

Een MCP-server kan onder meer informatie aanbieden en acties beschikbaar maken.

Kort gezegd: MCP geeft AI-toepassingen een vaste manier om met andere systemen te communiceren.

Wanneer Drupal via MCP informatie beschikbaar stelt, kan een AI-toepassing content uit het CMS gebruiken.

Dat biedt bijvoorbeeld mogelijkheden binnen het onderwijs.

Een student kan vragen:

“Wanneer moet ik opdracht X inleveren?”

De AI-toepassing kan vervolgens relevante informatie uit Drupal ophalen en gebruiken voor het antwoord.

Een andere vraag kan zijn:

“Geef me de syllabus van mijn Data Science-module.”

Ook dan kan Drupal als bron dienen.

Het voordeel is dat de AI-toepassing niet alleen hoeft te vertrouwen op vooraf aangeleerde kennis. Ze kan informatie gebruiken die de organisatie zelf beheert.

De combinatie van Drupal en MCP kan verschillende toepassingen mogelijk maken.

Denk aan een digitale assistent die helpt bij vragen over:

• cursusmateriaal;
• roosters;
• deadlines;
• documenten;
• veelgestelde vragen.

Ook kan een AI-toepassing content samenvatten.

Een student kan bijvoorbeeld vragen om een samenvatting van een hoofdstuk uit beschikbaar cursusmateriaal.

Zo ontstaat een andere manier om informatie uit Drupal toegankelijk te maken.

De mogelijkheden zijn niet alleen interessant voor studenten.

Docenten en redacteuren kunnen AI bijvoorbeeld gebruiken voor:

• samenvattingen;
• controles op content;
• ondersteuning bij redactionele taken;
• verwerking van documenten.

Daarmee kan AI helpen bij terugkerend werk.

De inhoud en beoordeling blijven daarbij de verantwoordelijkheid van de organisatie en gebruiker.

De techniek biedt veel mogelijkheden. Toch is het niet verstandig om met de koppeling zelf te beginnen.

Start bij een concrete behoefte.

Onderzoek bijvoorbeeld:

• welke vragen vaak terugkomen;
• welke informatie al in Drupal staat;
• wie die informatie mag bekijken;
• welke acties een AI-toepassing mag uitvoeren;
• waar menselijke controle nodig blijft.

Daarna kun je bepalen of MCP voor die toepassing waarde toevoegt.

Finalist kan organisaties helpen om zo’n toepassing stap voor stap te onderzoeken.

Advies en proof of concept: We beginnen met de gewenste toepassing. Daarna onderzoeken we hoe headless Drupal en MCP daarbij kunnen helpen. Een kleine proef maakt snel duidelijk wat technisch en organisatorisch nodig is.

Een voorbeeld is een AI-assistent die cursusmateriaal uit Drupal gebruikt.

Ontwikkeling en maatwerk: Vervolgens kunnen we de benodigde koppelingen ontwikkelen. Daarbij bepalen we welke informatie Drupal beschikbaar stelt en welke acties een AI-toepassing mag uitvoeren.

Integratie en beheer: De oplossing moet goed aansluiten op de bestaande digitale omgeving. Daarom kijken we ook naar:

• autorisaties;
• beveiliging;
• monitoring;
• beheer;
• koppelingen met AI-platforms.

Training en kennisoverdracht: Gebruikers moeten begrijpen wat de AI-toepassing doet. Daarom horen training en duidelijke afspraken bij de implementatie.

Docenten en beheerders leren bijvoorbeeld hoe zij content beheren en AI-resultaten beoordelen.

Een AI-toepassing toegang geven tot interne informatie vraagt om duidelijke grenzen.

Niet iedere gebruiker mag dezelfde gegevens bekijken. Ook moet een AI-toepassing niet automatisch iedere beschikbare actie kunnen uitvoeren.

Let daarom op:

• toegangsrechten;
• authenticatie;
• bescherming van gevoelige gegevens;
• logging;
• controle op acties;
• duidelijke verantwoordelijkheden.

Logging kan bijvoorbeeld helpen om achteraf te zien welke acties zijn uitgevoerd.

MCP neemt deze beveiliging niet vanzelf uit handen. De inrichting van Drupal, de MCP-server en de AI-toepassing bepaalt uiteindelijk hoeveel controle je houdt.

Headless Drupal maakt content beschikbaar buiten de traditionele website.

MCP biedt een manier om die informatie ook aan AI-toepassingen te koppelen.

Samen kunnen ze een basis vormen voor nieuwe vormen van digitale dienstverlening.

De belangrijkste vraag blijft daarbij niet wat technisch mogelijk is.

Begin met wat de gebruiker nodig heeft. Bepaal daarna welke content, techniek en beveiliging daarvoor nodig zijn.

Finalist helpt organisaties om die mogelijkheden te onderzoeken en om te zetten in een beheersbare eerste toepassing.