Vergelijk

WebMCP vs MCP vs llms.txt: het verschil

Gepubliceerd 2 juni 2026 · bijgewerkt 27 oktober 2026

De namen lijken op elkaar, maar lossen niet hetzelfde probleem op. Kort: llms.txt wijst informatie aan (optioneel, zonder garantie), MCP verbindt een AI-applicatie met je systemen, en WebMCP laat een agent functies van je website gebruiken. Je hebt niet automatisch alle drie nodig: kies op basis van de taak.

Eerst: wie doet wat?

Haal de actor en de loketten niet door elkaar. De agent is de handelende partij: de AI die namens je klant iets voorbereidt of uitvoert. MCP is het stopcontact aan je achterkant: een AI-applicatie praat systeem-tot-systeem met een server, ook als niemand op je site is, met eigen rechtenbeheer. WebMCP is het loket aan je voorkant: de agent gebruikt de tools in de pagina, met de sessie en rechten die je klant al heeft. En llms.txt is het bordje bij de deur: leesvoer, geen loket.

WebMCP vs MCP: de kern

MCP verbindt een agent met je diensten. WebMCP verbindt een agent met je website, zolang die openstaat en binnen de sessie van je bezoeker. WebMCP vervangt MCP dus niet; dat zegt ook Chrome zelf. Drie verschillen bepalen welke je nodig hebt:

	WebMCP	MCP
Waar de tools staan	In de webpagina	Op een server
Wiens login	De sessie van je bezoeker, met diens rechten	Een eigen login, zoals een API-sleutel of OAuth
Wanneer beschikbaar	Alleen zolang de pagina open is	Altijd, zolang de server draait

Een voorbeeld: een klant wil een afspraak verzetten. Via MCP praat de AI-app van de klant met je agendaserver, met een eigen login, ook als niemand je site openheeft. Via WebMCP heeft de klant je site open en gebruikt de agent de tool op die pagina, met de login van de klant. De nieuwe tijd staat dan meteen op het scherm.

Alle drie naast elkaar

	WebMCP	MCP	llms.txt
In één zin	Je website biedt tools aan die een agent in de browser kan aanroepen	Protocol waarmee een AI-applicatie via clients met servers praat die tools, resources en prompts aanbieden	Voorgesteld tekstbestand dat bruikbare informatie en documentatie aanwijst
Waar draait het	In een browsercontext (document.modelContext), zichtbaar of headless	Lokaal (stdio) of op afstand (HTTP), buiten je webpagina	Bestand op je domein (/llms.txt)
Wanneer beschikbaar	Alleen zolang de pagina open is	Altijd, zolang de server draait	Altijd, zolang het bestand online staat
Hoe vindt de agent het	De pagina meldt haar tools aan tijdens het bezoek, en kan ze per pagina of stap wisselen	De gebruiker of de app voegt de server toe	Op een vaste plek: /llms.txt op je domein
Wat kan de agent	Functies van de geopende pagina gebruiken	Tools en data gebruiken via een server	Informatie vinden, als de dienst het bestand leest
Waar komt de agent binnen	Aan de voorkant: in de pagina, binnen de sessie van je bezoeker	Aan de achterkant: systeem-tot-systeem, ook als niemand op je site is	n.v.t. (leest alleen)
Authenticatie	De sessie van je bezoeker, met diens rechten; je backend controleert zoals altijd	Regel je zelf: API-keys, OAuth, rechtenbeheer	n.v.t. (publiek bestand)
Wie gebruikt het nu	ChatGPT Site Tools in de ingebouwde browser van de desktopapp (sinds 25 augustus 2026); Gemini in Chrome aangekondigd, nog niet breed uitgerold	AI-apps en integraties die het protocol ondersteunen (ondersteuning verschilt per app)	Alleen diensten die het bestand zelf willen lezen; geen garantie dat een zoekdienst of assistent het gebruikt
Wat het je kost	Tools op je bestaande functies, plus tests en dezelfde servercontroles als je gewone route	Een server bouwen, hosten en beveiligen	Eén tekstbestand, plus onderhoud
Wanneer zinvol	Als een agent een taak moet uitvoeren op een geopende site	Voor backend- en data-integraties met AI-apps	Optioneel, als extra ingang naar goede documentatie
Status	Voorgestelde open standaard (W3C); origin trials in Chrome (149 t/m 162) en Edge 152	Open protocol met officiële specificatie	Voorstel, geen standaard; Google Search heeft het niet nodig

Status van browsers en agent-clients per 15 oktober 2026; de actuele matrix met bronnen staat op browsersupport.

Wanneer kies je wat? Begin bij de taak

Begin niet met de vraag welke standaard je moet toevoegen. Vraag eerst of je lezer informatie zoekt, een achtergrondsysteem wil gebruiken of een agent functionaliteit van je webpagina nodig heeft.

Behoefte	Mogelijke ingang	Belangrijkste controle
Documentatie overzichtelijk aanbieden	llms.txt naast gewone webpagina’s	Zijn de informatie en links bruikbaar en actueel?
Een AI-app toegang geven tot een systeem	MCP-server met passende rechten	Mag de client deze data of actie gebruiken?
Een taak uitvoeren op een geopende site	WebMCP-tools voor ondersteunende clients	Past de tool bij de actuele pagina en gebruiker?

De tabel is een keuzehulp, geen exclusieve verdeling. Een MCP-server kan bijvoorbeeld ook browserfuncties aanbieden. Andersom kan een WebMCP-tool via je bestaande backend werken. Het verschil zit in de integratie en context, niet in een verbod op bepaalde soorten taken.

Een browsercontext hoeft niet zichtbaar te zijn: de op 4 september 2026 gemergede WebMCP-verduidelijking over headless gebruik neemt ook browsers zonder zichtbaar venster expliciet mee. ‘Achtergrondtaak’ betekent dus niet automatisch MCP, en ‘WebMCP’ niet automatisch dat iemand meekijkt. Dit is een verduidelijking van het ontwerp, geen bewijs van ondersteuning door iedere browser of agent. De API-vergelijking werkt deze keuze verder uit.

Voorbeeld 1: een documentatiesite

Een ontwikkelaar wil weten hoe hij een webhook valideert. De eerste verbetering is een duidelijke handleiding met een werkend voorbeeld en versie-informatie. Een llms.txt-bestand kan de relevante documentatie als extra ingang aanwijzen. Daarvoor hoef je geen tool te bouwen die de tekst nog eens teruggeeft; voeg een handelingsinterface pas toe als de gebruiker iets moet kunnen dóén, zoals een testevent maken in een eigen sandbox. De aanwezigheid van llms.txt garandeert ondertussen niet dat zoekdiensten of assistenten je pagina gebruiken.

Voorbeeld 2: een interne achtergrondtaak

Een medewerker wil vanuit een bestaande AI-app rapportages uit een administratiesysteem ophalen. Een MCP-integratie kan daarbij passen als die app het protocol ondersteunt en de organisatie de benodigde toegang goed kan regelen. Volgens de MCP-architectuur kunnen servers lokaal via stdio of op afstand via HTTP worden verbonden: MCP betekent dus niet uitsluitend ‘een openbare server met een API-sleutel’. Authenticatie, rechten, beheer en het bereik van beschikbare data blijven concrete ontwerpkeuzes.

Voorbeeld 3: samen een configuratie afronden

Een klant heeft een productconfigurator open en vraagt een agent een passende uitvoering samen te stellen. WebMCP kan de site functies laten aanbieden die aansluiten op die sessie, bijvoorbeeld opties valideren of een concept opslaan. Dat is een redactioneel, fictief scenario, geen gemeten klantcase. Onderzoek of de betreffende agentclient de gebruikte toolvorm ondersteunt. Houd definitief bestellen apart van het voorbereiden en laat de backend dezelfde prijzen, rechten en validatie afdwingen als voor de gewone interface.

Combineer alleen als er twee echte gebruikersvragen zijn

Een platform kan documentatie, achtergrondintegraties en een interactieve site hebben. Dan zijn meerdere ingangen verdedigbaar. Maar drie logo's in je architectuur zijn geen doel op zichzelf. Schrijf vóór de keuze één acceptatiecriterium op, bijvoorbeeld: ‘De klant kan in de geopende configurator een correct concept bewaren.’ Als je niet kunt uitleggen waarom de gekozen interface die taak beter ondersteunt, stel de integratie uit. Een goede gewone API of een heldere webpagina kan al voldoende zijn.

Zo doen we het zelf ook: deze site heeft een MCP-endpoint waarmee agents het register systeem-tot-systeem bevragen, én 10 WebMCP-tools in de pagina waarmee een browser-agent de site zelf kan bedienen. Elk waarvoor het bedoeld is.

En llms.txt?

llms.txt is een voorstel, geen standaard, en optioneel. Google Search heeft het niet nodig: volgens Google Search Central gelden voor AI Overviews en AI Mode geen extra eisen of speciale bestanden. Publiceer het gerust als extra ingang naar goede documentatie, maar zie het niet als bewezen rankingfactor of als vervanging voor heldere pagina's.

Veelgestelde vragen

Heb ik ze alle drie nodig?

Niet automatisch. llms.txt wijst informatie aan, MCP verbindt een AI-applicatie met je systemen en WebMCP biedt tools vanuit je website aan. Kies op basis van de taak: iedere extra ingang vraagt onderhoud, tests en duidelijke verantwoordelijkheden. Twee ingangen zijn pas verdedigbaar als er twee echte gebruikersvragen zijn.

Is WebMCP hetzelfde als MCP?

Nee. Met MCP praat een AI-applicatie via een client met een server, lokaal of op afstand; authenticatie en rechten regel je zelf. WebMCP richt zich op tools die een website in een browsercontext aanbiedt: de pagina registreert tools die een agent aanroept binnen de sessie van je bezoeker, met de rechten die die bezoeker al heeft. Je backend blijft dezelfde validatie afdwingen.

Vervangt WebMCP straks MCP?

Nee. Ook Chrome for Developers noemt WebMCP geen vervanging van MCP. Een agent die 's nachts rapportages ophaalt, heeft MCP nodig. Een agent die samen met je klant een formulier invult, gebruikt WebMCP.

Wat zegt Google over llms.txt?

Google Search Central noemt voor AI Overviews en AI Mode geen extra eisen of speciale bestanden: een pagina moet geïndexeerd zijn en in aanmerking komen voor een zoekresultaat met snippet. llms.txt is dus optioneel. Het kan een extra ingang zijn voor diensten die het bestand lezen, maar de aanwezigheid ervan garandeert niet dat een zoekdienst of assistent je pagina gebruikt.

Wat heeft het meeste impact voor mijn bedrijf?

Dat hangt af van de taak. Zoeken je klanten vooral informatie, begin dan bij heldere pagina's en structured data. Moet een agent iets kunnen dóén op je site, zoals een offerte voorbereiden of een afspraak klaarzetten, dan is WebMCP de ingang om te onderzoeken. Schrijf eerst één acceptatiecriterium op en kies dan de interface die die taak aantoonbaar beter ondersteunt.

Bronnen

Test je site: doe de gratis AI-Ready Websitescan