Excel is geen voer voor AI – het is de verpakking. 🧮📦

De meest effectieve aanpak: bouw een MCP-server rondom je Excel-bestand en laat de AI via functie-aanroepen precies de dataplakken opvragen die het werkelijk nodig heeft.

Waarom dit werkt

• 🎯 Gerichte plakken: list_sheets → describe → select(columns, where, limit, cursor) – alleen relevante data belandt in de context.
• 💸 Kosten onder controle: Projectie/filter/aggregatie draaien server-side (pushdown).
• 🧪 Reproduceerbaar: Types, validatie, constraints & idempotentie in de tool, niet in de prompt.
• 🔒 Governance: PII-maskering, audit-logs, rate-limits, row-level-security.
• 🔁 Terugschrijven: write_back(mapping, validate=true) met controles & een schoon rapport.

Hoe het werkt

1. Registreer Excel bij MCP (onder de motorkap: Power Query, pandas of SQL).
2. AI gebruikt describe() voor structuur & datatypes.
3. AI haalt gerichte plakken op via select() en werkt daar waar taal & oordeelsvermogen ertoe doen: classificeren, normaliseren, duplicaten samenvoegen, samenvatten.
4. Resultaten valideren en met write_back() terugschrijven naar nieuwe kolommen/sheets/DB.

Minicase

Productcatalogus met 20.000 rijen. MCP levert alleen name, description, brand waar category ontbreekt of onzeker is. De AI classificeert deze 6–10%. Daarna write_back() met validatie → nieuwe category-kolom. Snel, betaalbaar, auditeerbaar – en schaalbaar.

Kernboodschap

Gereedschappen rekenen, de AI beslist. Met MCP blijft de context klein, de kwaliteit hoog en het proces testbaar. 🦙⚙️