AI-automatisering met n8n en MCP: bouw geavanceerde AI-systemen en agents

AI-agents beloven veel: tijd besparen, processen automatiseren en slimmer werken. Maar in de praktijk bots je al snel op beperkingen. Tools werken niet altijd goed samen, standaardintegraties zijn te beperkt en zodra je AI toegang wil geven tot specifieke data of systemen, wordt het technisch complex.

Met het Model Context Protocol, kortweg MCP, verandert dat. MCP maakt het mogelijk om AI-agents veilig en gestructureerd toegang te geven tot de tools, databronnen en processen die jij belangrijk vindt. Zo bouw je niet langer losse experimenten, maar geïntegreerde AI-systemen die echt bruikbaar zijn in de praktijk.

Tijdens deze eendaagse hands-on training leer je hoe je MCP combineert met n8n, één van de krachtigste tools voor workflowautomatisering. Je ontdekt hoe je MCP-servers configureert, workflows beschikbaar maakt als tools en AI-agents bouwt die externe systemen kunnen aanroepen.

De opleiding is sterk praktijkgericht. Je werkt de hele dag aan concrete use cases en eigen projecten. Je brengt bij voorkeur eigen vragen, processen of uitdagingen mee, zodat je meteen bouwt aan een oplossing die relevant is voor jouw werkcontext.

Je leert hoe je agents toegang geeft tot data, hoe je RAG-workflows opzet met een eigen kennisbank en hoe je meerdere agents laat samenwerken binnen een multi-agent systeem. Zo evolueer je van eenvoudige AI-automatisatie naar geavanceerde AI-systemen die processen zelfstandig ondersteunen.

Deze opleiding is ideaal voor professionals die verder willen gaan dan standaard AI-tools en zelf slimme, schaalbare en geïntegreerde AI-oplossingen willen bouwen.

Programma

Introductie tot AI-agents, n8n en MCP

• Waarom standaard AI-integraties vaak tekortschieten
• Wat is het Model Context Protocol?
• Waarom MCP een gamechanger is voor AI-agents
• De rol van n8n in AI-workflowautomatisering
• Voorbeelden van geavanceerde AI-systemen in de praktijk

Je AI development-omgeving opzetten

• Werken met Cursor AI of VS Code
• Basisconfiguratie voor AI-workflows
• Veilig omgaan met data en toegang
• Tools en componenten klaarzetten
• Praktische setup voor de rest van de training

MCP-server installeren en configureren

• Wat doet een MCP-server?
• Je eerste MCP-server installeren
• MCP verbinden met tools en databronnen
• Toegang en rechten beheren
• Testen of je agent correct met externe systemen werkt

AI-agents koppelen aan tools en systemen

• Agents toegang geven tot externe systemen
• Workflows beschikbaar maken als tools
• n8n-workflows laten aanroepen door AI-agents
• Praktische integraties bouwen
• Veelvoorkomende fouten en beperkingen vermijden

RAG-workflows en geheugen voor AI-agents

• Wat is RAG?
• Werken met een eigen kennisbank
• AI-agents relevante context laten ophalen
• Data structureren voor betere antwoorden
• Agents slimmer en betrouwbaarder maken

Multi-agent systemen bouwen

• Verschillende agents laten samenwerken
• Rollen en taken verdelen tussen agents
• Complexe processen opdelen in agenttaken
• Multi-agent workflows ontwerpen in n8n
• Praktijkvoorbeelden en toepassingen

Eigen use case uitwerken

• Werken aan je eigen project of uitdaging
• Begeleiding bij ontwerp en implementatie
• Testen en verbeteren van je AI-systeem
• Feedback en optimalisatie
• Werkend prototype meenemen naar huis