TrueFoundry Accelerator Series: Naadloos gestructureerde en ongestructureerde data bevragen met MCP Tools

In moderne ondernemingen bevindt data zich in silo's. CRM-records, verkoopcijfers of logs zijn gestructureerd en staan in databases; onderzoeksrapporten, klantfeedback en veldnotities zijn ongestructureerd en staan in documentstores. Om hier een geheel van te maken, besteden teams vaak uren aan het bouwen van connectors, pipelines en analysescripts.

Maar wat als u dit allemaal kon consolideren met één laag — een Model Control Plane (MCP) — en alles kon bevragen met natuurlijke taal?

Welkom bij de nieuwe manier van werken met data: het bevragen van gestructureerde en ongestructureerde bronnen via MCP-tools.

Wat is een MCP?

Een Model Control Plane (MCP) fungeert als een brug tussen uw AI-agent en de externe tools of datasystemen waarmee deze communiceert. U kunt een MCP zien als het "besturingssysteem" voor uw AI-tools — het definieert waar de AI toegang toe heeft, hoe en onder welke context.

Elke MCP maakt verbinding met een specifieke functionaliteit — dit kan een database connector zijn voor gestructureerde data die database sharding gebruikt om groeiende datasets te beheren, een document retriever, of zelfs een code executor.

Bijvoorbeeld: - 

• Text-to-SQL Tool → Bevraagt gestructureerde databases. 
• RAG Tool → Haalt gegevens op uit ongestructureerde document-repositories. 
• Code Executor → Voert dynamisch analyselogica uit (zoals Python).

Zodra deze aan elkaar zijn gekoppeld, kunt u letterlijk vragen: > "Toon de top 5 HCP's op basis van prioriteitsscore en samenvat hun oncologiefocus uit onze interne rapporten."

Het systeem voert automatisch de volgende stappen uit: 

1. Genereert SQL om de database te bevragen voor de beste HCP's. 

2. Haalt op oncologie gerichte rapporten op via RAG. 

3. Combineert en vat beide samen.

Een MCP bouwen op gestructureerde en ongestructureerde data

Laten we doorlopen hoe dit werkt met de instelling van de Sales Rep-Co Accelerator als voorbeeld.

1. We gebruiken een reeds geïmplementeerde Sales Rep-Co MCP Service

U begint door de Sales Rep-Co service uit te rollen als een MCP op TrueFoundry. 

U heeft toegang nodig tot de demotenant van TrueFoundry

- Zorg ervoor dat de service actief is en de pod draait. 

- Hervat de service als deze is gepauzeerd, of herstart via Endpoint/Credentials als deze in automatische uitschakeling staat. 

- Als de service niet is geïmplementeerd, kunt u deze opstarten vanuit de TrueFoundry UI of lokaal met behulp van de meegeleverde configuratie.

Zodra deze is geïmplementeerd, heeft u een eindpunt zoals: https://tfy-eo.truefoundry.cloud/deployments/{deployment_id}?tab=pods

2. Verbind de MCP met de AI Gateway

Ga in de AI Gateway van TrueFoundry naar: > AI Gateway → MCP Servers → + (Add MCP)

Zoek of voeg uw sales-repco-accelerator MCP toe.
Zodra deze is verbonden: - Schakel deze in - Klik op Enable All Tools .

Uw MCP heeft nu toegang tot gestructureerde (SQL) en ongestructureerde (docs) tools.

3. Beide werelden bevragen met één prompt

Met uw MCP actief en verbonden, kunt u gestructureerde en ongestructureerde data samen bevragen — allemaal via natuurlijke taal.
Hier zijn enkele voorbeelden:

Query

Wat er onder de motorkap gebeurt

Wat zijn de top 5 HCP's op basis van prioriteitsscore?

Text-to-SQL bevragingen op de gestructureerde HCP-database.

Toon de artsen die gericht zijn op oncologie en opstellen een korte samenvatting met verwijzing naar het rapport over metastatische organotropie.

SQL haalt artsgegevens op → RAG haalt rapporttekst op en vat deze samen → Stelt een e-mailconcept op.

Analyseer de verdeling van HCP-prioriteitsscores in de afdeling oncologie.

SQL + Python-code-executor genereert en visualiseert inzichten.

U kunt deze configuratie zelfs uitbreiden door meer MCP-tools toe te voegen voor analytics, visualisatie of aangepaste API's.

Waarom dit belangrijk is

Traditionele workflows voor data-toegang in de onderneming vereisen: - ETL-pipelines, - BI-dashboards, - Handmatige afstemming tussen analisten en zakelijke gebruikers. Met op MCP gebaseerde bevragingen: - Vermindert u het wisselen tussen tools. - Bevraagt u alles via één interface. - Verbindt u gestructureerde en ongestructureerde data op een native manier. Dit is meer dan alleen gemak — dit is hoe datagestuurde besluitvorming hoort te werken.

Een blik op de toekomst

Naarmate teams meer MCP's bouwen — voor analytics, RAG, CRM en zelfs externe SaaS-tools — begint er een multi-agent ecosysteem te ontstaan. Elke agent is gespecialiseerd in zijn domein (bijv. SQL-expert, samenvatter, e-mailschrijver), en de AI Gateway orchestreert ze via MCP's. We bewegen ons naar een wereld waarin de datasystemen van uw onderneming geen statische dashboards zijn, maar levende, bevragende en redenerende entiteiten.

Samenvatting

Door gestructureerde queries (SQL), ongestructureerde retrieval (RAG) en uitvoeringslogica (Python) te combineren in een MCP, stelt u een agent in staat om ingewikkelde, domeinoverschrijdende vragen direct te beantwoorden. Of u nu een data scientist, sales leader of enterprise architect bent — het bouwen van een MCP-laag bovenop uw datasystemen is de eerste stap naar echt intelligente data-toegang.