Toen Anthropic het Model Context Protocol introduceerde, beloofden ze het gebruik van agents te vereenvoudigen. MCP stelt een AI in staat om te begrijpen welke tools tot zijn beschikking staan: webzoektocht, bestandsbewerking en e-mailopstelling bijvoorbeeld. Tien maanden later hebben we 200 MCP-tools geanalyseerd om te begrijpen welke categorieën ontwikkelaars daadwerkelijk gebruiken. Drie gebruikspatronen zijn uit de gegevens naar voren gekomen: Ontwikkelingsinfrastructuurtools domineren met 54% van alle sessies, ondanks dat ze slechts de helft van de beschikbare servers zijn. Terminaltoegang, codegeneratie en infrastructuurtoegang zijn de populairste. Tijdens het coderen profiteren ingenieurs van de mogelijkheid om naar GitHub te pushen, code in een terminal uit te voeren en databases op te zetten. Deze tools stroomlijnen workflows en verminderen contextwisseling. Informatieophaling vertegenwoordigt 28% van de sessies met minder tools, wat een hoge efficiëntie aantoont. Webzoektochten, kennisbanken en documentophaling zijn belangrijke spelers. Deze systemen worden waarschijnlijk meer in productie gebruikt, namens gebruikers, dan tijdens de ontwikkeling. Alles wat overblijft, inclusief entertainment, persoonlijke beheer en contentcreatie, verdeelt de resterende 18%. Filmaanbevelers, takenbeheerders en Formule 1-schema's vullen specifieke niches. De adoptie van MCP is nog vroeg. Niet alle AI's ondersteunen MCP. Van degenen die dat wel doen, staan Claude, Claude Code en Cursor bovenaan de lijst (alliteratie in AI). Ontwikkelaarsgerichte producten en vroege technische adopters zijn de meerderheid van de gebruikers. Maar naarmate het consumenten gebruik van AI-tools groeit en de ondersteuning voor MCP uitbreidt, kunnen we een veel grotere diversiteit aan toolgebruik verwachten.