Als fan van innovatieve technologieën zie ik dat MCP servers een enorme hype zijn geworden in de marketingwereld. Ze bieden indrukwekkende mogelijkheden om AI te integreren in je dagelijkse werkzaamheden. Maar als marketing consultant met een scherp oog voor beveiliging en privacy zie ik ook de GDPR/AVG-risico's die vaak over het hoofd worden gezien. In dit artikel duik ik diep in de verborgen gevaren van MCP servers, vooral wanneer ze worden gebruikt met Google Ads en andere privacy-gevoelige data.
Ben je op zoek naar praktische implementaties? Bekijk dan mijn andere artikelen: Top 10 Claude MCP Protocollen voor AI Agents. Let er wel op dat in sommige van deze servers met API keys wordt gewerkt en let op met het gebruik van privacy gevoelige informatie_
Wat zijn MCP servers en waarom zijn ze zo populair?
MCP (Model Context Protocol) servers zijn een relatief nieuwe technologie die een brug slaat tussen AI-assistenten zoals Claude en ChatGPT en jouw bedrijfssystemen. In plaats van handmatig informatie te kopiëren en plakken, kan de AI via een MCP server rechtstreeks communiceren met jouw CRM, marketingplatforms, of in dit geval: Google Ads.
De populariteit is begrijpelijk:
- Efficiëntere werkprocessen: Vraag de AI bijvoorbeeld "Welke advertenties presteren onder het gemiddelde?" en krijg direct een antwoord zonder handmatig rapportages te maken.
- Lagere kosten: MCP servers verminderen het token-gebruik met gemiddeld 40-60% doordat de AI sneller en gerichter kan werken met jouw data.
- Betere besluitvorming: Door directe toegang tot real-time data kan de AI tot 25-35% sneller en accurater zijn in het uitvoeren van complexe taken die meerdere databronnen vereisen.
Als MKB-ondernemer of marketeer is dit verleidelijk. Wie wil niet meer doen met minder moeite? Maar voordat je enthousiast aan de slag gaat, is het cruciaal om de GDPR/AVG-implicaties en andere verborgen risico's te begrijpen. Voor technische implementatiedetails, zie mijn artikel Stap-voor-stap Handleiding: Claude MCP Server Installeren.
Een reële case: MCP server voor Google Ads API
Recent kwam ik een GitHub repository tegen: mcp-google-ads. Deze code stelt je in staat om een MCP server op te zetten die verbinding maakt met de Google Ads API. Hiermee kan een AI-assistent:
- Een overzicht krijgen van alle Google Ads-accounts waartoe je toegang hebt
- Campagne-analyses en rapportages genereren
- Keyword- en advertentieprestaties analyseren
- Budget- en biedingsbeheer bekijken en suggesties doen
Op het eerste gezicht geweldig! Maar bij nadere inspectie van de code kwamen enkele zorgwekkende beveiligingsproblemen naar boven.
Beveiligingsrisico's ontleed: wat gebeurt er echt achter de schermen?
1. STDIO-communicatie: een fundamenteel veiligheidsrisico
Een van de meest verontrustende aspecten van veel MCP servers is dat ze STDIO (Standard Input/Output) gebruiken voor communicatie. Dit is een inherent onveilige methode voor productieomgevingen.
Wat dit betekent in gewone taal: STDIO is vergelijkbaar met het schrijven van gevoelige informatie op een bord in een openbare ruimte. Iedereen met toegang tot het systeem kan potentieel meelezen wat er wordt gecommuniceerd. Dit wordt nog riskanter wanneer de server op een netwerk draait, waar de kans op onderschepping van gegevens toeneemt.
Dit risico wordt verergerd wanneer je verbinding maakt met API's zoals Google Ads, die eigen beveiligingsvereisten hebben. Google vereist bijvoorbeeld dat alle gegevens die via hun API worden verzonden, beveiligd worden met minimaal 128-bit SSL-versleuteling, maar standaard STDIO biedt deze bescherming niet.
Volgens het 2025 API ThreatStats Report van Wallarm was er een stijging van 1025% in AI-gerelateerde kwetsbaarheden, waarvan 99% direct verband hield met API's. Meer dan 50% van alle geregistreerde CISA-kwetsbaarheden was API-gerelateerd, een stijging van 30% ten opzichte van het jaar ervoor.
2. Risico's van API-sleutels en tokens
Wanneer je een MCP server configureert voor Google Ads, moet je gevoelige inloggegevens in je lokale omgeving opslaan en beschikbaar maken:
# Voorbeeld van hoe credentials worden beheerd bij MCP server gebruik
import os
from google.ads.googleads.client import GoogleAdsClient
# Lezen van gevoelige tokens uit omgevingsvariabelen
developer_token = os.environ.get("GOOGLE_ADS_DEVELOPER_TOKEN")
client_id = os.environ.get("GOOGLE_ADS_CLIENT_ID")
client_secret = os.environ.get("GOOGLE_ADS_CLIENT_SECRET")
# Deze tokens geven volledige toegang tot je advertentieaccounts!Wat dit betekent: Hoewel het opslaan van API-sleutels in omgevingsvariabelen een gangbare praktijk is, brengt de interactie tussen deze sleutels en de MCP server wel degelijk risico's met zich mee:
Toegangsbeheer: Er is vaak geen fijnmazige controle over welke specifieke gegevens de MCP server mag opvragen met deze sleutels Logging: Veel MCP servers missen goede logging-functionaliteit, waardoor je niet kunt zien welke gegevens wanneer zijn opgevraagd Token levensduur: API-tokens worden vaak niet automatisch ververst, waardoor ze lange tijd geldig blijven en een groter risico vormen bij een inbreuk
In een productieomgeving zouden sterkere veiligheidsmaatregelen zoals HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, of regelmatige key-rotatie moeten worden overwogen.
2. Data gaat naar externe servers
MCP servers sturen informatie van jouw systemen naar de AI (zoals Claude) en weer terug. Dit betekent dat gegevens uit je advertentieaccounts potentieel worden gedeeld met externe servers.
Wat dit betekent: Het is alsof je vertrouwelijke klantgegevens uitprint en meeneemt naar een openbare plek om ze te bespreken. De kans bestaat dat anderen meeluisteren.
Het is belangrijk om te vermelden dat AI-systemen zoals Claude wel enige mate van "privacy by design" implementeren. Claude heeft bijvoorbeeld een beperkt context window, wat betekent dat het slechts een beperkte hoeveelheid tekst kan onthouden, en de gegevens worden niet permanent opgeslagen voor training. Echter, deze functies alleen zijn niet voldoende om volledige GDPR-compliance te garanderen. Better safe than sorry: neem altijd extra maatregelen om gevoelige data te beschermen voordat je deze met een AI-systeem deelt.
3. Gebrek aan granulair toegangsbeheer
De standaard implementatie van MCP servers mist vaak grondige toegangscontroles:
- Geen mogelijkheid om te zien wie welke informatie heeft opgevraagd
- Geen beperkingen op welke gegevens kunnen worden opgezocht
- Geen tijdslimieten of gebruiksbeperkingen
Wat dit betekent: Je geeft iemand toegang tot je kantoor, maar kunt niet zien in welke kasten ze hebben gekeken of welke documenten ze hebben ingezien.
GDPR/AVG-compliance: ben je onbewust de wet aan het overtreden?
Als je klantgegevens verwerkt, ben je wettelijk verplicht om aan de GDPR/AVG-regelgeving te voldoen. MCP servers vormen hierbij een uitdaging, zeker in het licht van recente ontwikkelingen.
Europese richtlijnen voor AI en data protection
De European Data Protection Board (EDPB) heeft specifieke richtlijnen gepubliceerd over het gebruik van AI-systemen in combinatie met persoonlijke gegevens. Deze EDPB-richtlijnen benadrukken de noodzaak van:
- Transparantie over het gebruik van AI met persoonlijke gegevens
- De implementatie van technische en organisatorische maatregelen om gegevensbescherming te waarborgen
- Het uitvoeren van risicobeoordelingen vóór implementatie van AI-systemen
- Het minimaliseren van gegevensverwerking tot wat strikt noodzakelijk is
De uitdagingen zijn aanzienlijk. Volgens het Traceable AI Global State of API Security rapport heeft 57% van de organisaties in de afgelopen twee jaar een API-gerelateerd datalek meegemaakt. Bovendien stelt 65% van de organisaties dat generatieve AI-toepassingen een ernstig tot extreem risico vormen voor API's.
Recente GDPR-boetes onderstrepen deze risico's. Zo kreeg OpenAI in januari 2024 een boete van €15 miljoen van de Italiaanse privacytoezichthouder voor GDPR-overtredingen met betrekking tot ChatGPT, en werd Clearview AI beboet voor €30.5 miljoen door de Nederlandse Autoriteit Persoonsgegevens voor illegale dataverzamelingspraktijken.
De internationale dimensie: waar staat de data?
Een belangrijke overweging bij het gebruik van AI-assistenten via MCP servers is de fysieke locatie van de servers van AI-providers. Veel grote AI-bedrijven, waaronder Anthropic (maker van Claude), hebben momenteel geen eigen serverinfrastructuur in Europa. In plaats daarvan maken ze gebruik van:
- AWS-cloudinfrastructuur (voornamelijk VS-gebaseerd)
- Google Cloud-platforms (met beperkte EU-locaties)
- Tijdelijke EU-initiatieven via partnerschappen
Dit betekent dat, zelfs als jouw MCP server lokaal draait, de data alsnog naar servers buiten de EU kan worden gestuurd wanneer de AI-assistant wordt geraadpleegd, wat extra GDPR-implicaties heeft voor de internationale overdracht van gegevens.
De EU heeft plannen aangekondigd voor zeven AI-fabrieken verspreid over Europa (onder andere in Spanje, Italië, Finland en Duitsland), maar deze infrastructuur zal pas vanaf Q2 2026 beschikbaar zijn. Tot die tijd blijft internationale dataoverdracht een aandachtspunt voor GDPR-compliance.
Wat is een DPIA en wanneer heb je die nodig?
Een DPIA (Data Protection Impact Assessment) of Gegevensbeschermingseffectbeoordeling is een risicoanalyse die je uitvoert wanneer je nieuwe technologieën implementeert die waarschijnlijk een hoog risico vormen voor de privacy van individuen.
Het is een misvatting dat een DPIA altijd nodig zou zijn bij het gebruik van AI-systemen zoals MCP servers. De Autoriteit Persoonsgegevens geeft aan dat een DPIA specifiek vereist is in de volgende situaties:
- Bij systematische en uitgebreide beoordeling van persoonlijke aspecten (zoals bij gerichte advertenties)
- Bij grootschalige verwerking van bijzondere persoonsgegevens
- Bij systematische monitoring van openbaar toegankelijke ruimten
Voor MKB-bedrijven betekent dit dat je een DPIA moet overwegen als je MCP servers gebruikt voor het analyseren van grote hoeveelheden klantgegevens of voor profilering, maar niet automatisch bij elk gebruik van deze technologie voor bijvoorbeeld basis rapportages of analyses.
Volgens de EDPB handleiding voor DPIA's is het belangrijk om te weten: ook als je geen DPIA hoeft uit te voeren, moet je nog steeds het algemene AVG-kader volgen en zorgen voor passende beschermingsmaatregelen.
De DPIA stapsgewijs uitgelegd
- Beschrijf de gegevensverwerking: Welke data wordt verzameld, met welk doel, en hoe wordt het verwerkt?
- Beoordeel de noodzaak: Is deze gegevensverwerking echt nodig voor je doel?
- Identificeer risico's: Welke bedreigingen zijn er voor de privacy van betrokkenen?
- Ontwikkel oplossingen: Welke maatregelen kun je nemen om deze risico's te beperken?
Voorbeeld: Als je MCP server toegang heeft tot Google Ads-accounts waarin klantlijsten worden gebruikt voor gerichte advertenties, moet je beoordelen welke risico's er zijn als deze gegevens worden gedeeld met de AI-provider en welke maatregelen je neemt om deze gegevens te beschermen.
Extra overeenkomsten die je nodig hebt
Wanneer je een MCP server gebruikt die toegang heeft tot Google Ads-gegevens, heb je de volgende overeenkomsten nodig:
- Verwerkersovereenkomst met de AI-provider: Een juridisch document dat beschrijft hoe zij omgaan met jouw data.
- Bijgewerkte privacyverklaring: Informeer je klanten dat hun gegevens mogelijk worden verwerkt door AI-systemen.
- Interne verwerkingsregisters: Documenteer welke gegevens worden verwerkt, waarom, en met welke beveiligingsmaatregelen.
Voor bedrijven die hun Google Ads account uitbesteden: Als je een externe Google Ads specialist inhuurt die gebruik maakt van MCP servers, is het belangrijk om te weten dat voor elk type gegevensverwerking een eigen verwerkersovereenkomst nodig is. Je kunt er niet vanuit gaan dat je bestaande overeenkomst automatisch dekking biedt voor deze nieuwe technologie.
De juridische verantwoordelijkheid blijft bij jou als verwerkingsverantwoordelijke liggen. Jij moet weten wat je specialist doet met de gegevens en of dit conform de AVG gebeurt. Een specialist die voorstelt om MCP technologie te gaan gebruiken, zou dit duidelijk moeten communiceren en een specifieke overeenkomst hiervoor moeten opstellen.
Een belangrijke nuance: geaggregeerde gegevens zijn nog steeds persoonsgegevens in de zin van de AVG. Het feit dat gegevens zijn samengevoegd tot statistieken betekent niet automatisch dat ze buiten het bereik van de privacywetgeving vallen.
Voor Google Ads specialisten die thuiswerken: Als je voor klanten Google Ads-accounts beheert en thuis werkt met een MCP server, moet je:
- Zorg dat je een formele verwerkersovereenkomst hebt met je klanten
- Implementeer strikte beveiligingsmaatregelen voor je thuiswerkplek
- Beperk de toegang tot klantgegevens tot alleen wat noodzakelijk is
- Gebruik een beveiligde verbinding (VPN) bij toegang tot MCP servers vanaf thuis
Technische veiligheidsproblemen uitgelegd
Wat is "transport niveau encryptie"?
Transport niveau encryptie (zoals HTTPS) zorgt ervoor dat informatie die over het internet wordt verstuurd, versleuteld is zodat anderen het niet kunnen lezen, zelfs als ze de data onderscheppen. Het werkt als een beveiligde envelop voor je digitale berichten.
Het probleem: Veel MCP servers gebruiken verouderde of onvoldoende versleutelingsmethoden, waardoor het mogelijk is dat gevoelige data wordt onderschept.
Wat is "key-rotatie"?
Key-rotatie is het regelmatig verversen van je digitale toegangssleutels, vergelijkbaar met het regelmatig veranderen van wachtwoorden. Het is een beveiligingsmaatregel waarbij toegangssleutels (zoals API-tokens) periodiek worden vernieuwd.
Het probleem: De meeste MCP server implementaties hebben geen automatische key-rotatie, waardoor dezelfde toegangssleutels langdurig in gebruik blijven. Als een sleutel in verkeerde handen valt, blijft deze bruikbaar totdat je handmatig ingrijpt.
Echte voorbeelden van waar het mis ging
Hoewel er geen publieke incidenten specifiek met MCP servers en Google Ads zijn geweest (het is een relatief nieuwe technologie), zijn er wel vergelijkbare situaties:
-
API Beveiligingsincidenten: Volgens het 2025 Global State of API Security rapport heeft 57% van de organisaties in de afgelopen twee jaar een API-gerelateerd datalek meegemaakt, en 73% van deze organisaties heeft drie of meer incidenten ervaren. Slechts 19% van de organisaties beoordeelt hun API-verdediging als zeer effectief.
-
API-sleutel diefstal: In 2023 verloor cryptobeurs Kronos Research 26 miljoen dollar door gestolen API-sleutels, wat aantoont hoe kostbaar een datalek kan zijn.
-
Integratie-chaos: Een middelgrote financiële organisatie liet verschillende afdelingen dezelfde klantgegevens via verschillende API's uitwisselen, elk met eigen veiligheidsmaatregelen. Dit veroorzaakte chaos in het beheer en leidde tot aanzienlijke compliance-risico's.
Veilige alternatieven: geniet van de voordelen zonder de risico's
Als iemand die zelf MCP servers gebruikt (maar nooit voor privacy-gevoelige data!), wil ik graag praktische alternatieven delen. Voor meer informatie over hoe je MCP servers kunt gebruiken voor niet-gevoelige toepassingen, bekijk mijn andere artikelen: Top 10 Claude MCP Protocollen voor AI Agents ** en **Stap-voor-stap Handleiding: Claude MCP Server Installeren.
1. Pre-processing: schoon je data vóór verzending
Pre-processing is een essentiële beveiligingsmaatregel waarbij je gevoelige informatie filtert of anonimiseert voordat deze naar een MCP server wordt gestuurd. In essentie zorgt pre-processing ervoor dat privacygevoelige data wordt "schoongemaakt" voordat het überhaupt de AI-systemen bereikt.
Pre-processing is belangrijk voor GDPR/AVG-compliance omdat het bijdraagt aan het principe van data minimalisatie - alleen de strikt noodzakelijke gegevens worden gedeeld. Het helpt ook bij het pseudonimiseren van gegevens, wat het risico op identificatie van individuen vermindert.
Helaas is pre-processing niet standaard ingebouwd in de meeste MCP server implementaties. Het is een functionaliteit die ontwikkelaars zelf moeten toevoegen, vaak door:
- Een aparte middleware laag te ontwikkelen die gegevens filtert
- Een eigen pre-processing module te schrijven die vóór de MCP server draait
- Specifieke filters toe te passen op de data die worden doorgegeven
Hoe implementeer je dit praktisch?
def preprocess_google_ads_data(original_data):
# Maak een kopie om het origineel intact te houden
clean_data = original_data.copy()
# Verwijder direct identificeerbare informatie
if 'customer_emails' in clean_data:
del clean_data['customer_emails']
# Anonimiseer indirect identificeerbare informatie
if 'customer_id' in clean_data:
clean_data['customer_id'] = f"ANON_{hash(clean_data['customer_id']) % 10000}"
# Aggregeer gevoelige metrische gegevens
if 'conversion_value' in clean_data:
clean_data['conversion_value'] = round(clean_data['conversion_value'], -1)
return clean_data
# Gebruik vóór verzending naar MCP server
safe_data = preprocess_google_ads_data(original_ads_data)
send_to_mcp_server(safe_data)2. Lokale AI-modellen: hou alles binnen je eigen netwerk
Overweeg het gebruik van lokale AI-modellen die volledig binnen je eigen beveiligde netwerk draaien:
- Ollama: Een open-source tool waarmee je populaire AI-modellen zoals Llama 3 en Mistral lokaal kunt draaien, met verbeterde privacy en gegevensbescherming.
- LM Studio: Stelt je in staat om OpenAI-compatibele modellen lokaal te draaien
- llama.cpp: Een lichtgewicht versie van Meta's LLaMA-model dat op standaard hardware kan draaien
Helaas heb ik geen concrete (betrouwbare) data kunnen vinden maar uit de gesprekken die ik ijn mijn eigen netwerk heb hoor ik dat steeds meer adviesbureaus en MKB-bedrijven met lokale AI-modellen experimenteren zoals Llama 3.1, DeepSeek en Mistral. Met als meestgenoemde voordelen heeft dat gegevens binnen de eigen infrastructuur blijven en minder token verbruik oplevert.
Ik gebruik zelf deze lokale modellen voor privacy-gevoelige data. Hoewel ze minder krachtig zijn dan cloud-gebaseerde oplossingen zoals GPT-4, zijn ze meer dan capabel voor de meeste marketing-analyses.
3. Veilige MCP implementatie met lokale verwerking
Als je toch een MCP server wilt gebruiken, implementeer dan deze cruciale beveiligingsmaatregelen:
- Versleuteling: Gebruik sterke versleuteling voor gegevens in rust (opgeslagen) en in transit (onderweg).
- Toegangscontrole: Implementeer multi-factor authenticatie en het principe van least privilege.
- Audit logging: Houd bij wie toegang heeft tot welke gegevens en wanneer.
- Data minimalisatie: Beperk de gegevens die worden gedeeld tot het absoluut noodzakelijke.
- Lokale verwerking: Overweeg om de MCP server lokaal te draaien in plaats van in de cloud, wat het risico op ongecontroleerde data-overdracht vermindert en beter aansluit bij AVG-artikel 25 ("privacy by design").
Het gebruik van een lokale MCP server heeft ook voordelen op het gebied van token management. Door het efficiënt beheren van Claude's context-window via MCP verminder je onnodige data-retentie - een kernvereiste uit AVG-artikel 5(1)e. Uit een testcase blijkt dat er 63% minder tijdelijke bestanden worden gegenereerd in vergelijking met traditionele API-calls, wat niet alleen kostenefficiënt is maar ook betere privacy-bescherming biedt.
4. Veiligheidscontrole van MCP repositories
Als je overweegt om een bestaande MCP server repository van GitHub of een andere bron te gebruiken, is het essentieel om eerst een grondige veiligheidsanalyse uit te voeren. Hier is een prompt die je kunt gebruiken met een LLM zoals Claude, Perplexity, Grok, GPT-4 om de veiligheid van een repository te beoordelen met een deep research prompt:
Analyseer de volgende GitHub repository op veiligheidsrisico's:
[URL van de repository]
Focus specifiek op:
1. Hoe API-sleutels en authenticatietokens worden opgeslagen en beheerd
2. Of er adequate versleuteling wordt gebruikt voor gegevens in rust en transit
3. Mogelijke blootstelling van gevoelige gegevens aan derde partijen
4. GDPR/AVG-implicaties bij het verwerken van gebruikersgegevens
5. Logging- en auditmogelijkheden
6. Mogelijke veiligheidsverbeteringen die moeten worden geïmplementeerd voordat dit in productie kan worden gebruikt
Geef een risicobeoordeling op een schaal van 1-10, waarbij 1 het veiligst is.Deze analyse kan je helpen om weloverwogen beslissingen te nemen over welke codebasis je gebruikt voor je MCP-implementatie.
Vergelijking: de voor- en nadelen van verschillende aanpakken
| Aanpak | Voordelen | Nadelen | Privacybescherming |
|---|---|---|---|
| Standaard MCP Server | Eenvoudig te implementeren, volledige functionaliteit | Hoge privacy- en beveiligingsrisico's | Laag |
| MCP met Pre-processing | Balans tussen functionaliteit en beveiliging | Vereist ontwikkelingstijd en expertise | Gemiddeld |
| Lokale AI-modellen | Maximale privacy, geen externe datadeling | Beperktere functionaliteit, vereist lokale hardware | Hoog |
| Handmatige data-analyse | Volledige controle over gegevens | Tijdrovend, minder schaalbaarheid | Hoog |
Veelgestelde vragen (FAQ)
Kan ik MCP servers gebruiken en toch GDPR-compliant zijn?
Ja, maar je moet wel aan de juiste voorwaarden voldoen:
- Volg het algemene kader van de AVG, ook als geen DPIA nodig is
- Zorg voor heldere verwerkersovereenkomsten voor elk type verwerking
- Implementeer data minimalisatie en pre-processing
- Houd rekening met internationale gegevensoverdracht als je AI-providers buiten de EU gebruikt
Voor meer praktische toepassingen van MCP servers, bekijk mijn artikel Top 10 Claude MCP Protocollen voor AI Agents waar ik veilige gebruikscasussen bespreek.
Welke specifieke toestemmingen heb ik nodig van mijn klanten?
Als je Google Ads-gegevens via een MCP server deelt voor verwerkingen die niet strikt noodzakelijk zijn voor de dienstverlening, heb je waarschijnlijk expliciete toestemming nodig. Dit geldt vooral als er klantgegevens (zoals e-mailadressen in customer match) worden verwerkt. Ook geaggregeerde gegevens blijven persoonsgegevens onder de AVG.
Als ik als Google Ads specialist thuiswerk, welke extra maatregelen moet ik nemen?
- Gebruik alleen bedrijfsapparatuur voor toegang tot klantgegevens
- Zorg voor een beveiligde thuiswerkplek (afgesloten ruimte, schermbeveiliging)
- Gebruik een VPN voor toegang tot MCP servers
- Implementeer strikte toegangscontroles en twee-factor authenticatie
- Houd je aan het gegevensretentiebeleid van je bedrijf
- Zorg voor duidelijke verwerkersovereenkomsten met je klanten die expliciet het gebruik van MCP servers noemen
Hoe controleer ik of mijn bestaande MCP server veilig is?
Een goede manier om dit te evalueren is door een AI-model zoals Claude of GPT-4 te gebruiken om een veiligheidsanalyse uit te voeren. Zie de prompt in sectie 4 onder "Veilige alternatieven". Controleer minimaal:
- Of API-sleutels en tokens veilig worden opgeslagen
- Of er logging en monitoring is geïmplementeerd
- Of de communicatie end-to-end versleuteld is
- Of er regelmatige beveiligingsupdates worden uitgevoerd
Wat zijn de technische alternatieven voor MCP servers met betrekking tot GDPR?
- Lokale AI-modellen: Complete privacy door alle verwerking lokaal te houden
- Europese cloud-providers: Sommige aanbieders bieden AI-diensten aan die in EU-datacenters draaien
- AWS EU-regions: Gebruik van Bedrock in Frankfurt regio (maar let op: dit is nog steeds onder Amerikaanse jurisdictie)
- Wachten op EU AI-fabrieken: Vanaf Q2 2026 komen er nieuwe Europese opties beschikbaar
Conclusie: innovatie met verantwoordelijkheid
MCP servers zijn ongetwijfeld een krachtige innovatie die het potentieel heeft om je marketingprocessen te transformeren. Als fan van deze technologie gebruik ik ze zelf regelmatig - maar wel met de juiste voorzorgsmaatregelen.
Voor privacy-gevoelige data zoals klantgegevens in Google Ads, gebruik ik alleen lokale AI-modellen die volledig binnen mijn beveiligde netwerk draaien. Voor minder gevoelige analyses maak ik gebruik van pre-processing om data te anonimiseren voordat ik MCP servers inzet.
Het is belangrijk om te onthouden dat hoewel er plannen zijn voor betere Europese AI-infrastructuur, de huidige situatie betekent dat veel AI-providers geen eigen servers in Europa hebben. In de tussentijd is het essentieel om zorgvuldig om te gaan met gegevensoverdracht naar deze diensten.
Het belangrijkste is om bewuste keuzes te maken: begrijp de risico's, implementeer de juiste beveiligingsmaatregelen, en zorg dat je in compliance bent met relevante wetgeving. Je hoeft niet altijd een DPIA uit te voeren, maar je moet wel het algemene kader van de AVG volgen, met extra aandacht voor situaties waar bijzondere persoonsgegevens worden verwerkt.
"De sleutel tot succesvolle AI-implementatie ligt niet alleen in de technologie zelf, maar in hoe verantwoordelijk we ermee omgaan." - Harvard Business Review
Tegen 2026 zullen er naar verwachting zeven AI-fabrieken verspreid over Europa zijn, wat nieuwe mogelijkheden zal bieden voor GDPR-compliant AI-gebruik. Tot die tijd is voorzichtigheid geboden, vooral gezien het feit dat 45% van de GDPR-boetes in 2024 AI-gerelateerde datalekken betrof.
Vincent van Deth
Marketing Consultant
Met jarenlange ervaring in marketingstrategie en consultancy help ik bedrijven om hun groeipotentieel te maximaliseren met data-gedreven inzichten en AI-automatisering. Mijn expertise ligt in het optimaliseren van marketingcampagnes, het strategisch inzetten van AI-agents en het verbeteren van conversies door slimme, schaalbare oplossingen. Of het nu gaat om het verfijnen van je B2B-marketingstrategie, het selecteren van de juiste kanalen of het implementeren van AI-gestuurde marketingprocessen, ik bied maatwerkadvies dat leidt tot meetbare resultaten. Mijn aanpak combineert strategische visie met geavanceerde technologie, zodat bedrijven niet alleen groeien, maar ook efficiënter en slimmer opereren.