Meer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.

Meer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.

Meer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.

Heb je genoeg van AI-hallucinaties & broze prompts? De Mollie MCP is een nieuw open protocol dat je bedrijf de tools geeft om betrouwbare, voorspelbare AI-toepassingen te bouwen.

Heb je genoeg van AI-hallucinaties & broze prompts? De Mollie MCP is een nieuw open protocol dat je bedrijf de tools geeft om betrouwbare, voorspelbare AI-toepassingen te bouwen.

29 jul 2025

Voor ontwikkelaars die bouwen met LLM's begint de magie te vervagen.

Het 'wow'-moment van het krijgen van een briljant, onverwacht antwoord binnen enkele seconden is nu vervangen door de technische realiteit: Hoe bouw je een echt, omzetgenererend product op een fundament van onvoorspelbaarheid?

We zien ontwikkelaars tegen dezelfde frustraties aanlopen:

  • De hallucinatiebom: Een antwoord is 99% correct, maar één verzonnen 'feit' corrumpeert stilletjes je database of misleidt een klant.

  • De prompt-engineering puzzel: Je besteedt dagen aan het maken van de perfecte prompt, maar een enkele zin van een gebruiker breekt de hele ketting.

  • De formaatverrassing: Je vraagt om schone JSON. Je krijgt een vriendelijke alinea met wat JSON erin verstopt. Je foutafhandeling is nu langer dan je kernlogica.

De ruwe kracht van deze modellen staat niet ter discussie. Maar voor elke serieuze toepassing - vooral in fintech, waar precisie valuta is - is hoop geen strategie. Het gebrek aan controle is een deal-breaker.

Voor ontwikkelaars die bouwen met LLM's begint de magie te vervagen.

Het 'wow'-moment van het krijgen van een briljant, onverwacht antwoord binnen enkele seconden is nu vervangen door de technische realiteit: Hoe bouw je een echt, omzetgenererend product op een fundament van onvoorspelbaarheid?

We zien ontwikkelaars tegen dezelfde frustraties aanlopen:

  • De hallucinatiebom: Een antwoord is 99% correct, maar één verzonnen 'feit' corrumpeert stilletjes je database of misleidt een klant.

  • De prompt-engineering puzzel: Je besteedt dagen aan het maken van de perfecte prompt, maar een enkele zin van een gebruiker breekt de hele ketting.

  • De formaatverrassing: Je vraagt om schone JSON. Je krijgt een vriendelijke alinea met wat JSON erin verstopt. Je foutafhandeling is nu langer dan je kernlogica.

De ruwe kracht van deze modellen staat niet ter discussie. Maar voor elke serieuze toepassing - vooral in fintech, waar precisie valuta is - is hoop geen strategie. Het gebrek aan controle is een deal-breaker.

Voor ontwikkelaars die bouwen met LLM's begint de magie te vervagen.

Het 'wow'-moment van het krijgen van een briljant, onverwacht antwoord binnen enkele seconden is nu vervangen door de technische realiteit: Hoe bouw je een echt, omzetgenererend product op een fundament van onvoorspelbaarheid?

We zien ontwikkelaars tegen dezelfde frustraties aanlopen:

  • De hallucinatiebom: Een antwoord is 99% correct, maar één verzonnen 'feit' corrumpeert stilletjes je database of misleidt een klant.

  • De prompt-engineering puzzel: Je besteedt dagen aan het maken van de perfecte prompt, maar een enkele zin van een gebruiker breekt de hele ketting.

  • De formaatverrassing: Je vraagt om schone JSON. Je krijgt een vriendelijke alinea met wat JSON erin verstopt. Je foutafhandeling is nu langer dan je kernlogica.

De ruwe kracht van deze modellen staat niet ter discussie. Maar voor elke serieuze toepassing - vooral in fintech, waar precisie valuta is - is hoop geen strategie. Het gebrek aan controle is een deal-breaker.

Voor ontwikkelaars die bouwen met LLM's begint de magie te vervagen.

Het 'wow'-moment van het krijgen van een briljant, onverwacht antwoord binnen enkele seconden is nu vervangen door de technische realiteit: Hoe bouw je een echt, omzetgenererend product op een fundament van onvoorspelbaarheid?

We zien ontwikkelaars tegen dezelfde frustraties aanlopen:

  • De hallucinatiebom: Een antwoord is 99% correct, maar één verzonnen 'feit' corrumpeert stilletjes je database of misleidt een klant.

  • De prompt-engineering puzzel: Je besteedt dagen aan het maken van de perfecte prompt, maar een enkele zin van een gebruiker breekt de hele ketting.

  • De formaatverrassing: Je vraagt om schone JSON. Je krijgt een vriendelijke alinea met wat JSON erin verstopt. Je foutafhandeling is nu langer dan je kernlogica.

De ruwe kracht van deze modellen staat niet ter discussie. Maar voor elke serieuze toepassing - vooral in fintech, waar precisie valuta is - is hoop geen strategie. Het gebrek aan controle is een deal-breaker.

Betrouwbaarheid boven stappenplannen

Een krachtig maar chaotisch systeem, eenvoudig, voorspelbaar en intuïtief maken is voor ons heel bekend. Dat is wat we de afgelopen 20 jaar in fintech hebben gedaan.

Toen we ontwikkelaars zagen worstelen met de chaos van AI, pasten we dezelfde developer-first filosofie toe die ons al twintig jaar heeft geleid. Dit leidde ons tot een eenvoudig principe: Betrouwbaarheid boven roadmaps.

In een landschap dat geobsedeerd is door feature velocity en het najagen van een hype, doen wij het anders: solide, goed ontworpen tools op een open protocol. Wij geloven dat dat waardevoller is dan honderd broze functies op een gesloten protocol. 

En we bouwen geen lange lijst met tools voor vandaag. We leggen de robuuste basis die je nodig hebt om te maken wat er morgen komt.

Een krachtig maar chaotisch systeem, eenvoudig, voorspelbaar en intuïtief maken is voor ons heel bekend. Dat is wat we de afgelopen 20 jaar in fintech hebben gedaan.

Toen we ontwikkelaars zagen worstelen met de chaos van AI, pasten we dezelfde developer-first filosofie toe die ons al twintig jaar heeft geleid. Dit leidde ons tot een eenvoudig principe: Betrouwbaarheid boven roadmaps.

In een landschap dat geobsedeerd is door feature velocity en het najagen van een hype, doen wij het anders: solide, goed ontworpen tools op een open protocol. Wij geloven dat dat waardevoller is dan honderd broze functies op een gesloten protocol. 

En we bouwen geen lange lijst met tools voor vandaag. We leggen de robuuste basis die je nodig hebt om te maken wat er morgen komt.

Een krachtig maar chaotisch systeem, eenvoudig, voorspelbaar en intuïtief maken is voor ons heel bekend. Dat is wat we de afgelopen 20 jaar in fintech hebben gedaan.

Toen we ontwikkelaars zagen worstelen met de chaos van AI, pasten we dezelfde developer-first filosofie toe die ons al twintig jaar heeft geleid. Dit leidde ons tot een eenvoudig principe: Betrouwbaarheid boven roadmaps.

In een landschap dat geobsedeerd is door feature velocity en het najagen van een hype, doen wij het anders: solide, goed ontworpen tools op een open protocol. Wij geloven dat dat waardevoller is dan honderd broze functies op een gesloten protocol. 

En we bouwen geen lange lijst met tools voor vandaag. We leggen de robuuste basis die je nodig hebt om te maken wat er morgen komt.

Een krachtig maar chaotisch systeem, eenvoudig, voorspelbaar en intuïtief maken is voor ons heel bekend. Dat is wat we de afgelopen 20 jaar in fintech hebben gedaan.

Toen we ontwikkelaars zagen worstelen met de chaos van AI, pasten we dezelfde developer-first filosofie toe die ons al twintig jaar heeft geleid. Dit leidde ons tot een eenvoudig principe: Betrouwbaarheid boven roadmaps.

In een landschap dat geobsedeerd is door feature velocity en het najagen van een hype, doen wij het anders: solide, goed ontworpen tools op een open protocol. Wij geloven dat dat waardevoller is dan honderd broze functies op een gesloten protocol. 

En we bouwen geen lange lijst met tools voor vandaag. We leggen de robuuste basis die je nodig hebt om te maken wat er morgen komt.

Een API voor AI

Om de chaos van AI te beheersen, heb je een contract nodig. Dus hebben we er een gebouwd: de Mollie Model Context Protocol (MCP) server. 

In de kern is de MCP-server een standaard manier voor AI-agenten om direct toegang te krijgen tot de tools van Mollie en ze te gebruiken, net zoals een API werkt voor traditionele software. 

In plaats van alleen te vertrouwen op het interpreteren van vrije tekst, biedt de MCP een duidelijke, machineleesbare "briefing" die het model begeleidt. Dit definieert welke gegevens het kan gebruiken, welke hulpmiddelen het kan aanroepen en hoe het zijn antwoord moet structureren, waardoor de betrouwbaarheid drastisch toeneemt.

De naam verklaart het concept:

  • Model: Het AI "brein" dat je gebruikt (zoals GPT-4 of Claude).

  • Context: Het complete universum van informatie dat het model nodig heeft, inclusief jouw instructies, verifieerbare gegevens en de tools die het kan gebruiken.

  • Protocol: De strikte, op JSON gebaseerde regels die de interactie bepalen, waardoor deze voorspelbaar en betrouwbaar wordt.

Stel dat je een verkoopoverzicht wilt genereren. In plaats van een complexe prompt te schrijven, bouwt je applicatie een eenvoudig MCP-object. Je klant stuurt een schone JSON payload naar de server met de vraag om een tool uit te voeren.

De server voert het hulpprogramma uit en geeft een antwoord dat het model kan verifiëren. Het lijkt minder op een conversatie en meer op een betrouwbare transactie: expliciet, controleerbaar en ontworpen voor precisie.

Zo stop je met vragen en begin je met engineering.

Om de chaos van AI te beheersen, heb je een contract nodig. Dus hebben we er een gebouwd: de Mollie Model Context Protocol (MCP) server. 

In de kern is de MCP-server een standaard manier voor AI-agenten om direct toegang te krijgen tot de tools van Mollie en ze te gebruiken, net zoals een API werkt voor traditionele software. 

In plaats van alleen te vertrouwen op het interpreteren van vrije tekst, biedt de MCP een duidelijke, machineleesbare "briefing" die het model begeleidt. Dit definieert welke gegevens het kan gebruiken, welke hulpmiddelen het kan aanroepen en hoe het zijn antwoord moet structureren, waardoor de betrouwbaarheid drastisch toeneemt.

De naam verklaart het concept:

  • Model: Het AI "brein" dat je gebruikt (zoals GPT-4 of Claude).

  • Context: Het complete universum van informatie dat het model nodig heeft, inclusief jouw instructies, verifieerbare gegevens en de tools die het kan gebruiken.

  • Protocol: De strikte, op JSON gebaseerde regels die de interactie bepalen, waardoor deze voorspelbaar en betrouwbaar wordt.

Stel dat je een verkoopoverzicht wilt genereren. In plaats van een complexe prompt te schrijven, bouwt je applicatie een eenvoudig MCP-object. Je klant stuurt een schone JSON payload naar de server met de vraag om een tool uit te voeren.

De server voert het hulpprogramma uit en geeft een antwoord dat het model kan verifiëren. Het lijkt minder op een conversatie en meer op een betrouwbare transactie: expliciet, controleerbaar en ontworpen voor precisie.

Zo stop je met vragen en begin je met engineering.

Om de chaos van AI te beheersen, heb je een contract nodig. Dus hebben we er een gebouwd: de Mollie Model Context Protocol (MCP) server. 

In de kern is de MCP-server een standaard manier voor AI-agenten om direct toegang te krijgen tot de tools van Mollie en ze te gebruiken, net zoals een API werkt voor traditionele software. 

In plaats van alleen te vertrouwen op het interpreteren van vrije tekst, biedt de MCP een duidelijke, machineleesbare "briefing" die het model begeleidt. Dit definieert welke gegevens het kan gebruiken, welke hulpmiddelen het kan aanroepen en hoe het zijn antwoord moet structureren, waardoor de betrouwbaarheid drastisch toeneemt.

De naam verklaart het concept:

  • Model: Het AI "brein" dat je gebruikt (zoals GPT-4 of Claude).

  • Context: Het complete universum van informatie dat het model nodig heeft, inclusief jouw instructies, verifieerbare gegevens en de tools die het kan gebruiken.

  • Protocol: De strikte, op JSON gebaseerde regels die de interactie bepalen, waardoor deze voorspelbaar en betrouwbaar wordt.

Stel dat je een verkoopoverzicht wilt genereren. In plaats van een complexe prompt te schrijven, bouwt je applicatie een eenvoudig MCP-object. Je klant stuurt een schone JSON payload naar de server met de vraag om een tool uit te voeren.

De server voert het hulpprogramma uit en geeft een antwoord dat het model kan verifiëren. Het lijkt minder op een conversatie en meer op een betrouwbare transactie: expliciet, controleerbaar en ontworpen voor precisie.

Zo stop je met vragen en begin je met engineering.

Om de chaos van AI te beheersen, heb je een contract nodig. Dus hebben we er een gebouwd: de Mollie Model Context Protocol (MCP) server. 

In de kern is de MCP-server een standaard manier voor AI-agenten om direct toegang te krijgen tot de tools van Mollie en ze te gebruiken, net zoals een API werkt voor traditionele software. 

In plaats van alleen te vertrouwen op het interpreteren van vrije tekst, biedt de MCP een duidelijke, machineleesbare "briefing" die het model begeleidt. Dit definieert welke gegevens het kan gebruiken, welke hulpmiddelen het kan aanroepen en hoe het zijn antwoord moet structureren, waardoor de betrouwbaarheid drastisch toeneemt.

De naam verklaart het concept:

  • Model: Het AI "brein" dat je gebruikt (zoals GPT-4 of Claude).

  • Context: Het complete universum van informatie dat het model nodig heeft, inclusief jouw instructies, verifieerbare gegevens en de tools die het kan gebruiken.

  • Protocol: De strikte, op JSON gebaseerde regels die de interactie bepalen, waardoor deze voorspelbaar en betrouwbaar wordt.

Stel dat je een verkoopoverzicht wilt genereren. In plaats van een complexe prompt te schrijven, bouwt je applicatie een eenvoudig MCP-object. Je klant stuurt een schone JSON payload naar de server met de vraag om een tool uit te voeren.

De server voert het hulpprogramma uit en geeft een antwoord dat het model kan verifiëren. Het lijkt minder op een conversatie en meer op een betrouwbare transactie: expliciet, controleerbaar en ontworpen voor precisie.

Zo stop je met vragen en begin je met engineering.

Van handmatig werk naar intelligente automatisering

De echte impact van de MCP-server is hoe het je dagelijkse workflows verbetert. Hier zijn een paar voorbeelden voor de nabije toekomst waar we naartoe werken:

Toekomstige use case 1: Directe oplossing van support tickets

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier krijgt een stroom e-mails: "Waar is mijn bestelling?" "Is mijn terugbetaling doorgekomen?" Stuk voor stuk handmatige processen: inloggen in de backend van de winkel, de bestelling zoeken, overschakelen naar het Mollie dashboard om de betaling te controleren en dan weer overschakelen naar e-mail om een antwoord te typen - een uur kopiëren en plakken voor maar een paar e-mails.

  • De intelligente workflow: Met de MCP kun je dit vanaf één plek regelen. Verbind twee MCP-servers: Mollie voor betalingsgegevens en een e-mailprovider, zoals Google Workspace. Nu kun je een batch e-mails selecteren en je AI-assistent één opdracht geven: "Controleer de status van deze bestellingen en terugbetalingen en stel voor elk een persoonlijk antwoord op."

Op de achtergrond gaat de MCP aan de slag. Voor elke e-mail gebruikt de AI-agent sandboxed tools, zoals retrieve_order en check_refund_status, om de feiten te verzamelen. Vervolgens gebruikt de agent de e-mailtool om nauwkeurige concepten te genereren. De verkoper hoeft alleen maar te controleren en op "verzenden" te klikken. Een uur werk is gedaan in een minuut, en een stuk nauwkeuriger.

Toekomstige use case 2: Van gegevensexport naar proactieve analyse

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier wil zijn meest loyale klanten vinden. Dit betekent transactiegegevens exporteren uit Mollie, importeren in een spreadsheet en dan filteren en draaien om te vinden wat ze nodig hebben. Het is een langzaam en reactief proces dat afhankelijk is van spreadsheet vaardigheden.

  • De intelligente workflow: Nu is het een eenvoudig gesprek. De winkelier vraagt zijn AI-assistent: "Laat me alle klanten zien die meer dan drie aankopen hebben gedaan in de afgelopen zes maanden." De MCP stelt de agent in staat om de list_payments tool te gebruiken, de gegevens te groeperen en een schone, bruikbare lijst terug te sturen.

Ze kunnen een vervolgvraag stellen: "Markeer nu op die lijst iedereen met een refund-to-purchase ratio van meer dan 50%." De AI-agent voert de analyse in realtime uit. De MCP garandeert dat de gegevens gestructureerd zijn, waardoor deze berekeningen betrouwbaar en controleerbaar zijn. Wat ooit uren aan gegevens verzamelen kostte, levert nu direct inzichten op.

De echte impact van de MCP-server is hoe het je dagelijkse workflows verbetert. Hier zijn een paar voorbeelden voor de nabije toekomst waar we naartoe werken:

Toekomstige use case 1: Directe oplossing van support tickets

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier krijgt een stroom e-mails: "Waar is mijn bestelling?" "Is mijn terugbetaling doorgekomen?" Stuk voor stuk handmatige processen: inloggen in de backend van de winkel, de bestelling zoeken, overschakelen naar het Mollie dashboard om de betaling te controleren en dan weer overschakelen naar e-mail om een antwoord te typen - een uur kopiëren en plakken voor maar een paar e-mails.

  • De intelligente workflow: Met de MCP kun je dit vanaf één plek regelen. Verbind twee MCP-servers: Mollie voor betalingsgegevens en een e-mailprovider, zoals Google Workspace. Nu kun je een batch e-mails selecteren en je AI-assistent één opdracht geven: "Controleer de status van deze bestellingen en terugbetalingen en stel voor elk een persoonlijk antwoord op."

Op de achtergrond gaat de MCP aan de slag. Voor elke e-mail gebruikt de AI-agent sandboxed tools, zoals retrieve_order en check_refund_status, om de feiten te verzamelen. Vervolgens gebruikt de agent de e-mailtool om nauwkeurige concepten te genereren. De verkoper hoeft alleen maar te controleren en op "verzenden" te klikken. Een uur werk is gedaan in een minuut, en een stuk nauwkeuriger.

Toekomstige use case 2: Van gegevensexport naar proactieve analyse

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier wil zijn meest loyale klanten vinden. Dit betekent transactiegegevens exporteren uit Mollie, importeren in een spreadsheet en dan filteren en draaien om te vinden wat ze nodig hebben. Het is een langzaam en reactief proces dat afhankelijk is van spreadsheet vaardigheden.

  • De intelligente workflow: Nu is het een eenvoudig gesprek. De winkelier vraagt zijn AI-assistent: "Laat me alle klanten zien die meer dan drie aankopen hebben gedaan in de afgelopen zes maanden." De MCP stelt de agent in staat om de list_payments tool te gebruiken, de gegevens te groeperen en een schone, bruikbare lijst terug te sturen.

Ze kunnen een vervolgvraag stellen: "Markeer nu op die lijst iedereen met een refund-to-purchase ratio van meer dan 50%." De AI-agent voert de analyse in realtime uit. De MCP garandeert dat de gegevens gestructureerd zijn, waardoor deze berekeningen betrouwbaar en controleerbaar zijn. Wat ooit uren aan gegevens verzamelen kostte, levert nu direct inzichten op.

De echte impact van de MCP-server is hoe het je dagelijkse workflows verbetert. Hier zijn een paar voorbeelden voor de nabije toekomst waar we naartoe werken:

Toekomstige use case 1: Directe oplossing van support tickets

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier krijgt een stroom e-mails: "Waar is mijn bestelling?" "Is mijn terugbetaling doorgekomen?" Stuk voor stuk handmatige processen: inloggen in de backend van de winkel, de bestelling zoeken, overschakelen naar het Mollie dashboard om de betaling te controleren en dan weer overschakelen naar e-mail om een antwoord te typen - een uur kopiëren en plakken voor maar een paar e-mails.

  • De intelligente workflow: Met de MCP kun je dit vanaf één plek regelen. Verbind twee MCP-servers: Mollie voor betalingsgegevens en een e-mailprovider, zoals Google Workspace. Nu kun je een batch e-mails selecteren en je AI-assistent één opdracht geven: "Controleer de status van deze bestellingen en terugbetalingen en stel voor elk een persoonlijk antwoord op."

Op de achtergrond gaat de MCP aan de slag. Voor elke e-mail gebruikt de AI-agent sandboxed tools, zoals retrieve_order en check_refund_status, om de feiten te verzamelen. Vervolgens gebruikt de agent de e-mailtool om nauwkeurige concepten te genereren. De verkoper hoeft alleen maar te controleren en op "verzenden" te klikken. Een uur werk is gedaan in een minuut, en een stuk nauwkeuriger.

Toekomstige use case 2: Van gegevensexport naar proactieve analyse

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier wil zijn meest loyale klanten vinden. Dit betekent transactiegegevens exporteren uit Mollie, importeren in een spreadsheet en dan filteren en draaien om te vinden wat ze nodig hebben. Het is een langzaam en reactief proces dat afhankelijk is van spreadsheet vaardigheden.

  • De intelligente workflow: Nu is het een eenvoudig gesprek. De winkelier vraagt zijn AI-assistent: "Laat me alle klanten zien die meer dan drie aankopen hebben gedaan in de afgelopen zes maanden." De MCP stelt de agent in staat om de list_payments tool te gebruiken, de gegevens te groeperen en een schone, bruikbare lijst terug te sturen.

Ze kunnen een vervolgvraag stellen: "Markeer nu op die lijst iedereen met een refund-to-purchase ratio van meer dan 50%." De AI-agent voert de analyse in realtime uit. De MCP garandeert dat de gegevens gestructureerd zijn, waardoor deze berekeningen betrouwbaar en controleerbaar zijn. Wat ooit uren aan gegevens verzamelen kostte, levert nu direct inzichten op.

De echte impact van de MCP-server is hoe het je dagelijkse workflows verbetert. Hier zijn een paar voorbeelden voor de nabije toekomst waar we naartoe werken:

Toekomstige use case 1: Directe oplossing van support tickets

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier krijgt een stroom e-mails: "Waar is mijn bestelling?" "Is mijn terugbetaling doorgekomen?" Stuk voor stuk handmatige processen: inloggen in de backend van de winkel, de bestelling zoeken, overschakelen naar het Mollie dashboard om de betaling te controleren en dan weer overschakelen naar e-mail om een antwoord te typen - een uur kopiëren en plakken voor maar een paar e-mails.

  • De intelligente workflow: Met de MCP kun je dit vanaf één plek regelen. Verbind twee MCP-servers: Mollie voor betalingsgegevens en een e-mailprovider, zoals Google Workspace. Nu kun je een batch e-mails selecteren en je AI-assistent één opdracht geven: "Controleer de status van deze bestellingen en terugbetalingen en stel voor elk een persoonlijk antwoord op."

Op de achtergrond gaat de MCP aan de slag. Voor elke e-mail gebruikt de AI-agent sandboxed tools, zoals retrieve_order en check_refund_status, om de feiten te verzamelen. Vervolgens gebruikt de agent de e-mailtool om nauwkeurige concepten te genereren. De verkoper hoeft alleen maar te controleren en op "verzenden" te klikken. Een uur werk is gedaan in een minuut, en een stuk nauwkeuriger.

Toekomstige use case 2: Van gegevensexport naar proactieve analyse

  • De dagelijkse sleur: Een winkelier wil zijn meest loyale klanten vinden. Dit betekent transactiegegevens exporteren uit Mollie, importeren in een spreadsheet en dan filteren en draaien om te vinden wat ze nodig hebben. Het is een langzaam en reactief proces dat afhankelijk is van spreadsheet vaardigheden.

  • De intelligente workflow: Nu is het een eenvoudig gesprek. De winkelier vraagt zijn AI-assistent: "Laat me alle klanten zien die meer dan drie aankopen hebben gedaan in de afgelopen zes maanden." De MCP stelt de agent in staat om de list_payments tool te gebruiken, de gegevens te groeperen en een schone, bruikbare lijst terug te sturen.

Ze kunnen een vervolgvraag stellen: "Markeer nu op die lijst iedereen met een refund-to-purchase ratio van meer dan 50%." De AI-agent voert de analyse in realtime uit. De MCP garandeert dat de gegevens gestructureerd zijn, waardoor deze berekeningen betrouwbaar en controleerbaar zijn. Wat ooit uren aan gegevens verzamelen kostte, levert nu direct inzichten op.

Onze visie: De AI-native ontwikkelaarservaring

Een betrouwbare manier om workflows te automatiseren is krachtig, maar onze visie voor de MCP is groter. We bouwen de basis voor een echte AI-native ontwikkelaarservaring.

Stel je voor dat je Mollie in een nieuw product integreert. Je opent een AI-bewuste code editor en in plaats van over te schakelen naar een browser om onze documenten te lezen, typ je gewoon een opmerking:

// Een webhook instellen om mislukte terugkerende betalingen af te handelen

Dit is waar de MCP "resources" component tot leven komt. Onze volledige bibliotheek met documentatie voor ontwikkelaars, inclusief elke gids en API-referentie, wordt aan de AI geleverd als een verifieerbare kennisbank.

De AI gokt niet of zoekt op Stack Overflow naar verouderde voorbeelden. Het raadpleegt de officiële Mollie-bron, begrijpt de exacte vereisten voor webhookbeveiliging en genereert de juiste, productieklare code rechtstreeks in je editor. Het kan zelfs een best practice voorstellen die je nog niet had overwogen.

Dit is de toekomst, waar we aan bouwen. Een toekomst waarin je minder tijd besteedt aan het zoeken naar informatie en meer aan het oplossen van problemen. Waar de grens tussen documentatie lezen en code schrijven verdwijnt. 

Een toekomst waarin het platform een actieve, intelligente partner is in je ontwikkelproces.

Een betrouwbare manier om workflows te automatiseren is krachtig, maar onze visie voor de MCP is groter. We bouwen de basis voor een echte AI-native ontwikkelaarservaring.

Stel je voor dat je Mollie in een nieuw product integreert. Je opent een AI-bewuste code editor en in plaats van over te schakelen naar een browser om onze documenten te lezen, typ je gewoon een opmerking:

// Een webhook instellen om mislukte terugkerende betalingen af te handelen

Dit is waar de MCP "resources" component tot leven komt. Onze volledige bibliotheek met documentatie voor ontwikkelaars, inclusief elke gids en API-referentie, wordt aan de AI geleverd als een verifieerbare kennisbank.

De AI gokt niet of zoekt op Stack Overflow naar verouderde voorbeelden. Het raadpleegt de officiële Mollie-bron, begrijpt de exacte vereisten voor webhookbeveiliging en genereert de juiste, productieklare code rechtstreeks in je editor. Het kan zelfs een best practice voorstellen die je nog niet had overwogen.

Dit is de toekomst, waar we aan bouwen. Een toekomst waarin je minder tijd besteedt aan het zoeken naar informatie en meer aan het oplossen van problemen. Waar de grens tussen documentatie lezen en code schrijven verdwijnt. 

Een toekomst waarin het platform een actieve, intelligente partner is in je ontwikkelproces.

Een betrouwbare manier om workflows te automatiseren is krachtig, maar onze visie voor de MCP is groter. We bouwen de basis voor een echte AI-native ontwikkelaarservaring.

Stel je voor dat je Mollie in een nieuw product integreert. Je opent een AI-bewuste code editor en in plaats van over te schakelen naar een browser om onze documenten te lezen, typ je gewoon een opmerking:

// Een webhook instellen om mislukte terugkerende betalingen af te handelen

Dit is waar de MCP "resources" component tot leven komt. Onze volledige bibliotheek met documentatie voor ontwikkelaars, inclusief elke gids en API-referentie, wordt aan de AI geleverd als een verifieerbare kennisbank.

De AI gokt niet of zoekt op Stack Overflow naar verouderde voorbeelden. Het raadpleegt de officiële Mollie-bron, begrijpt de exacte vereisten voor webhookbeveiliging en genereert de juiste, productieklare code rechtstreeks in je editor. Het kan zelfs een best practice voorstellen die je nog niet had overwogen.

Dit is de toekomst, waar we aan bouwen. Een toekomst waarin je minder tijd besteedt aan het zoeken naar informatie en meer aan het oplossen van problemen. Waar de grens tussen documentatie lezen en code schrijven verdwijnt. 

Een toekomst waarin het platform een actieve, intelligente partner is in je ontwikkelproces.

Een betrouwbare manier om workflows te automatiseren is krachtig, maar onze visie voor de MCP is groter. We bouwen de basis voor een echte AI-native ontwikkelaarservaring.

Stel je voor dat je Mollie in een nieuw product integreert. Je opent een AI-bewuste code editor en in plaats van over te schakelen naar een browser om onze documenten te lezen, typ je gewoon een opmerking:

// Een webhook instellen om mislukte terugkerende betalingen af te handelen

Dit is waar de MCP "resources" component tot leven komt. Onze volledige bibliotheek met documentatie voor ontwikkelaars, inclusief elke gids en API-referentie, wordt aan de AI geleverd als een verifieerbare kennisbank.

De AI gokt niet of zoekt op Stack Overflow naar verouderde voorbeelden. Het raadpleegt de officiële Mollie-bron, begrijpt de exacte vereisten voor webhookbeveiliging en genereert de juiste, productieklare code rechtstreeks in je editor. Het kan zelfs een best practice voorstellen die je nog niet had overwogen.

Dit is de toekomst, waar we aan bouwen. Een toekomst waarin je minder tijd besteedt aan het zoeken naar informatie en meer aan het oplossen van problemen. Waar de grens tussen documentatie lezen en code schrijven verdwijnt. 

Een toekomst waarin het platform een actieve, intelligente partner is in je ontwikkelproces.

Gebouwd door developers, voor developers

We weten dat een nieuw platform pas echt nuttig is als het toegankelijk is, goed gedocumenteerd en gebouwd met jouw workflow in gedachten.

Jouw gereedschapskist voor dag één

Aan de slag gaan met de MCP is eenvoudig. Het draait via HTTPS, dus als jouw omgeving een webverzoek kan doen - met Python, Node.js of iets anders - dan kun je het MCP gebruiken. Je hoeft geen propriëtaire bibliotheken te installeren omdat we geloven in open standaarden. 

Onze bèta is gelanceerd met duidelijke documentatie, waaronder:

  • Een snelstartgids: Ga binnen enkele minuten aan de slag en voer je eerste succesvolle gesprek.

  • Use case recepten: Praktische voorbeelden met volledige kant-en-klare prompts die je kunt kopiëren en uitvoeren.

We weten dat een nieuw platform pas echt nuttig is als het toegankelijk is, goed gedocumenteerd en gebouwd met jouw workflow in gedachten.

Jouw gereedschapskist voor dag één

Aan de slag gaan met de MCP is eenvoudig. Het draait via HTTPS, dus als jouw omgeving een webverzoek kan doen - met Python, Node.js of iets anders - dan kun je het MCP gebruiken. Je hoeft geen propriëtaire bibliotheken te installeren omdat we geloven in open standaarden. 

Onze bèta is gelanceerd met duidelijke documentatie, waaronder:

  • Een snelstartgids: Ga binnen enkele minuten aan de slag en voer je eerste succesvolle gesprek.

  • Use case recepten: Praktische voorbeelden met volledige kant-en-klare prompts die je kunt kopiëren en uitvoeren.

We weten dat een nieuw platform pas echt nuttig is als het toegankelijk is, goed gedocumenteerd en gebouwd met jouw workflow in gedachten.

Jouw gereedschapskist voor dag één

Aan de slag gaan met de MCP is eenvoudig. Het draait via HTTPS, dus als jouw omgeving een webverzoek kan doen - met Python, Node.js of iets anders - dan kun je het MCP gebruiken. Je hoeft geen propriëtaire bibliotheken te installeren omdat we geloven in open standaarden. 

Onze bèta is gelanceerd met duidelijke documentatie, waaronder:

  • Een snelstartgids: Ga binnen enkele minuten aan de slag en voer je eerste succesvolle gesprek.

  • Use case recepten: Praktische voorbeelden met volledige kant-en-klare prompts die je kunt kopiëren en uitvoeren.

We weten dat een nieuw platform pas echt nuttig is als het toegankelijk is, goed gedocumenteerd en gebouwd met jouw workflow in gedachten.

Jouw gereedschapskist voor dag één

Aan de slag gaan met de MCP is eenvoudig. Het draait via HTTPS, dus als jouw omgeving een webverzoek kan doen - met Python, Node.js of iets anders - dan kun je het MCP gebruiken. Je hoeft geen propriëtaire bibliotheken te installeren omdat we geloven in open standaarden. 

Onze bèta is gelanceerd met duidelijke documentatie, waaronder:

  • Een snelstartgids: Ga binnen enkele minuten aan de slag en voer je eerste succesvolle gesprek.

  • Use case recepten: Praktische voorbeelden met volledige kant-en-klare prompts die je kunt kopiëren en uitvoeren.

Het is tijd om te bouwen

De MCP is een levend product en jouw feedback is cruciaal om de evolutie van deze krachtige tool naar een echt intelligente ontwikkelomgeving vorm te geven.

Als je klaar bent om verder te gaan dan de hype en te beginnen met het bouwen van serieuze, betrouwbare AI-toepassingen, dan nodigen we je uit om ons te helpen vorm te geven aan de toekomst.

De ruwe kracht van AI is hier. Nu hebben we een manier ontwikkeld om er controle over te hebben. 

Aan de slag.

De MCP is een levend product en jouw feedback is cruciaal om de evolutie van deze krachtige tool naar een echt intelligente ontwikkelomgeving vorm te geven.

Als je klaar bent om verder te gaan dan de hype en te beginnen met het bouwen van serieuze, betrouwbare AI-toepassingen, dan nodigen we je uit om ons te helpen vorm te geven aan de toekomst.

De ruwe kracht van AI is hier. Nu hebben we een manier ontwikkeld om er controle over te hebben. 

Aan de slag.

De MCP is een levend product en jouw feedback is cruciaal om de evolutie van deze krachtige tool naar een echt intelligente ontwikkelomgeving vorm te geven.

Als je klaar bent om verder te gaan dan de hype en te beginnen met het bouwen van serieuze, betrouwbare AI-toepassingen, dan nodigen we je uit om ons te helpen vorm te geven aan de toekomst.

De ruwe kracht van AI is hier. Nu hebben we een manier ontwikkeld om er controle over te hebben. 

Aan de slag.

De MCP is een levend product en jouw feedback is cruciaal om de evolutie van deze krachtige tool naar een echt intelligente ontwikkelomgeving vorm te geven.

Als je klaar bent om verder te gaan dan de hype en te beginnen met het bouwen van serieuze, betrouwbare AI-toepassingen, dan nodigen we je uit om ons te helpen vorm te geven aan de toekomst.

De ruwe kracht van AI is hier. Nu hebben we een manier ontwikkeld om er controle over te hebben. 

Aan de slag.

Blijf op de hoogte

Mis geen enkele update. Ontvang productupdates, nieuws en succesverhalen van andere Mollie-klanten rechtstreeks in je mailbox.

Blijf op de hoogte

Mis geen enkele update. Ontvang productupdates, nieuws en succesverhalen van andere Mollie-klanten rechtstreeks in je mailbox.

Verbind elke betaling. Verbeter elk onderdeel van je bedrijf.

Mis geen enkele update. Ontvang productupdates, nieuws en succesverhalen van andere Mollie-klanten rechtstreeks in je mailbox.

Blijf op de hoogte

Mis geen enkele update. Ontvang productupdates, nieuws en succesverhalen van andere Mollie-klanten rechtstreeks in je mailbox.

Form fields
Form fields
Form fields

Table of contents

Table of contents

Table of contents

Table of contents

MollieInzichtenMeer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.
MollieInzichtenMeer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.
MollieInzichtenMeer kracht. Meer controle. Maak kennis met de Mollie MCP server.