Cartracker MCP: stel vanuit je eigen AI vragen aan je wagenparkdata

Een wagenpark bevat veel bruikbare informatie. Maar om een antwoord te vinden, moet je meestal eerst weten welk dashboard, filter of rapport je nodig hebt. Met Cartracker MCP voegen we daar een nieuwe ingang aan toe: je stelt je vraag vanuit de AI-omgeving die je zelf al gebruikt.

Wat is MCP?

MCP staat voor Model Context Protocol. Het is een open standaard waarmee AI-assistenten verbinding kunnen maken met externe databronnen en tools. Cartracker gebruikt MCP om beschikbare wagenparkdata toegankelijk te maken in AI-omgevingen zoals ChatGPT en Claude.

Je hoeft daardoor niet voor iedere informatievraag eerst zelf door verschillende schermen te navigeren. De AI kan binnen jouw toegang de relevante Cartracker-data raadplegen en helpen om het antwoord samen te stellen.

Begin bij je vraag, niet bij het rapport

In een traditioneel dashboard moet je vaak eerst een periode kiezen, voertuigen selecteren en bepalen welke cijfers relevant zijn. Met MCP kun je beginnen met een gewone vraag, bijvoorbeeld:

• Welke voertuigen hebben de afgelopen drie maanden weinig gereden?
• Welke auto’s wijken sterk af in kilometrage?
• Hoe ontwikkelde het voertuiggebruik zich ten opzichte van vorige maand?
• Welke ritten of voertuigen vragen extra aandacht?
• Kun je de belangrijkste bevindingen samenvatten voor het MT-overleg?

De kracht zit niet alleen in het eerste antwoord. Je kunt direct doorvragen: om welke voertuigen gaat het, waardoor ontstaat het verschil en hoe zag dezelfde periode vorig jaar eruit?

Een praktisch voorbeeld

Stel dat je wilt weten welke voertuigen binnen het wagenpark nauwelijks worden gebruikt. Een lijst met lage kilometrages is dan slechts het begin. Een voertuig kan bewust als reserve worden aangehouden, seizoensgebonden worden ingezet of tijdelijk stilstaan door onderhoud.

Via een vervolgvraag kun je voertuigen vergelijken, een andere periode bekijken en de uitkomst laten samenvatten. Wanneer ook andere relevante bronnen in je AI-omgeving beschikbaar zijn, kun je verbanden onderzoeken met bijvoorbeeld planning of interne rapportages. Cartracker MCP sluit die externe systemen niet automatisch aan; iedere bron houdt zijn eigen toegang en inrichting.

Alleen lezen: de brondata blijft bij Cartracker

De huidige Cartracker MCP is alleen-lezen. Je kunt de beschikbare informatie raadplegen en analyseren, maar via MCP geen voertuigen, ritten of instellingen wijzigen.

De Cartracker-portal blijft de plek voor configuratie, beheer en specifieke workflows. MCP vervangt het platform dus niet, maar voegt een toegankelijke manier toe om vragen te stellen en informatie te onderzoeken.

Bestaande rollen en permissies blijven leidend

Een AI-koppeling geeft niet automatisch toegang tot het volledige wagenpark. De bestaande rollen en toegangsrechten binnen Cartracker blijven leidend. Mag een gebruiker alleen een bepaalde groep voertuigen zien, dan blijft die begrenzing ook via MCP bestaan.

Dat uitgangspunt is belangrijk voor organisaties die werken met verschillende vestigingen, afdelingen, voertuiggroepen of verantwoordelijkheden.

AIMY, API en MCP: wat is het verschil?

AIMY is de AI-assistent binnen Cartracker. Je stelt vragen vanuit het Cartracker-platform zelf.

De Cartracker API is bedoeld voor vooraf ingerichte gegevensuitwisseling met bijvoorbeeld planning, administratie, BI of eigen software.

Cartracker MCP brengt beschikbare data naar een AI-omgeving die jouw organisatie zelf gebruikt. De AI bepaalt afhankelijk van je vraag welke beschikbare informatie nodig is.

De drie mogelijkheden vullen elkaar aan. Welke vorm het beste past, hangt af van je werkproces, technische omgeving en gewenste gebruikerservaring.

Cartracker gebruiken in je eigen AI-omgeving

Cartracker MCP is bedoeld voor Cartracker-klanten die hun wagenparkdata vanuit een ondersteunde AI-omgeving willen gebruiken. De mogelijkheden en inrichting bespreek je vooraf met ons team.

Bekijk de speciale pagina Cartracker MCP voor praktijkvoorbeelden, uitleg over toegang en veelgestelde vragen. Wil je jouw eigen omgeving aansluiten? Neem dan contact op met Cartracker om de mogelijkheden voor jouw account te bespreken.

MCP is een open standaard voor de verbinding tussen AI-assistenten en externe data en tools. Beschikbare functies kunnen verschillen per AI-omgeving en accountinrichting.