Artikelen over: AI in Metricool
Dit artikel is ook beschikbaar in:

MCP’s begrijpen: wat ze zijn en hoe ze je workflow verbeteren

Understanding MCPs: What They Are and How They Can Help Your Workflow


Heb je wel eens van MCP’s gehoord, maar weet je niet precies wat het is? In deze gids leggen we het simpel uit met duidelijke voorbeelden.


🧠 Wat is een MCP?


MCP staat voor Model Context Protocol.


Het is een gestandaardiseerde manier om een AI te vertellen hoe die zich moet gedragen, wat die weet, wat die kan doen en waar de grenzen liggen.


Zie het als een handleiding voor de AI waarin staat:


  • Tot welke informatie het toegang heeft
  • Op welke doelen het moet focussen
  • Welke regels het moet volgen
  • Welke tone of voice het moet gebruiken (bijvoorbeeld casual of professioneel)
  • Wat het moet doen als het iets niet weet


🧪 Praktisch voorbeeld


Stel dat je je AI-assistent (zoals Claude of een andere compatibele client) wilt koppelen aan je Metricool-account.

De MCP van Metricool kan de AI dan bijvoorbeeld vertellen:


📝 “Je helpt iemand die social media beheert met Metricool. Je mag contentideeën voorstellen op basis van echte data, postprestaties analyseren en uitleggen hoe plannen werkt. Als je niet genoeg data hebt, vraag dan om het account te koppelen.”


Zo begrijpt je AI meteen jouw context en krijg je betere antwoorden — zonder telkens opnieuw alles uit te leggen.


🧩 Waarvoor dient het?


MCP’s maken AI bruikbaarder, nauwkeuriger en persoonlijker.

In plaats van met een algemene AI te praten, chat je met eentje die jouw product, rol en doelen begrijpt.


📌 Voorbeeld


Zonder MCP:

“Hoe presteert mijn content?”

Algemene AI: “Dat hangt af van de content. Kun je meer details geven?”


Met MCP:

De AI weet al dat je Metricool gebruikt, haalt je data op en antwoordt:


📊 “Je Instagram Reels hadden deze week 20% meer engagement dan vorige week. Wil je ideeën om dit vast te houden?”


✅ Belangrijkste voordelen


  • Slimmere, relevantere antwoorden
  • Minder fouten of verwarring
  • Tijdsbesparing — je hoeft je context niet steeds te herhalen


💡 Wat heb je nodig om Metricool’s MCP te gebruiken?


Om je Metricool-account via MCP met een AI te verbinden, heb je nodig:



Wacht — wat is een “client”?


Een client is in dit geval een app waarin je met een AI-model chat.


In je client stel je je vragen. De MCP bepaalt de context die je AI gebruikt om je te helpen.


🚀 Wat kan Metricool’s MCP?


Metricool’s MCP (Metricool Context Protocol) koppelt je Metricool-account aan je favoriete AI-client.

Zo kun je data analyseren, content creëren en taken automatiseren zonder je workflow te verlaten of informatie te kopiëren en plakken.


✅ Wat kun je ermee doen?


📊 Analytics & rapportages

  • Check belangrijke metrics (volgers, engagement, bereik, enz.)
  • Analyseer posts per platform en formaat (Instagram, TikTok, Facebook, LinkedIn...)
  • Vergelijk periodes (bijv. feb 2024 vs feb 2025)
  • Genereer rapporten met inzichten en tips


🆚 Concurrentieanalyse

  • Bekijk je ingestelde concurrenten in Metricool
  • Vergelijk groei, engagement en postfrequentie
  • Ontvang strategische aanbevelingen op basis van data


🗓️ Contentbeheer

  • Plan posts (zelfs automatisch vertaald naar meerdere talen)
  • Bewerk geplande content
  • Bekijk je contentkalender
  • Ontvang beste tijden om te posten


⚙️ Geavanceerde automatisering met custom prompts

  • Haal content op per campagne en datumbereik
  • Ontdek patronen in goed presterende content (formats, CTA’s, topics)
  • Genereer interactieve rapporten
  • Vergelijk formats (zoals Reels vs TikToks)
  • Maak meertalige content voor meerdere accounts met één prompt


🧪 Use cases

  • Vergelijk je prestaties maand op maand
  • Analyseer de impact van campagnes
  • Ontdek welke topics en formats het beste werken
  • Publiceer dezelfde content in meerdere talen en accounts
  • Begrijp waarom bepaalde posts beter presteerden


🛠 Tools beschikbaar in de MCP

Ga in je AI-client (zoals Claude) naar de sectie Integrations om tools te gebruiken zoals:


  • get_brands
  • get_posts, get_stories, get_reels, get_tiktoks
  • schedule_post, update_scheduled_post
  • get_best_times_to_post
  • get_competitors
  • get_metrics


📝 Korte samenvatting


Wat is een MCP?


Concept

Betekenis

MCP

Een protocol dat de context definieert die een AI nodig heeft om je goed te helpen

Gebruikt voor…

Zorgen dat AI je tools, doelen en workflows begrijpt

In Metricool

We gebruiken MCP om je AI te koppelen aan je Metricool-account met echte context en data


Naast elkaar


Feature

Zonder MCP

Met MCP

Prompt

Losse input

Prompt + gestructureerde context

Geheugen

Zeer beperkt

Permanent en gestructureerd

Datatoegang

Handmatig

Direct en contextueel

Personalisatie

Minimaal

Schaalbaar en slim


Klaar om AI te gebruiken met Metricool? Activeer je Advance plan en verbind je favoriete AI-client om te ontdekken wat MCP voor je kan doen 😉


Bijgewerkt op: 12/02/2026

Was dit artikel nuttig?

Deel uw feedback

Annuleer

Dankuwel!