MCP ve AI Agent: Yapay Zeka Uygulamaları için Yeni Bir Çerçeve

Bir, MCP Kavramının Tanıtımı

Yapay zeka alanında, geleneksel sohbet robotları genellikle kişiselleştirilmiş ayarlardan yoksundur ve bu da yanıtların tekdüze ve insani bir dokudan yoksun olmasına yol açar. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, AI'ya belirli bir rol, kişilik ve ton kazandırmak amacıyla "karakter" kavramını tanıttı. Ancak, buna rağmen, AI hala pasif bir yanıtlayıcıdır ve görevleri aktif olarak yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.

AI'nin pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşmesini sağlamak için açık kaynak projesi Auto-GPT ortaya çıktı. Bu, geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına ve bunları sisteme kaydetmesine olanak tanır. Kullanıcı talepleri sunduğunda, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallar ve araçlara dayanarak işlem talimatları oluşturur, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları geri döndürür.

Auto-GPT, AI'nin belirli bir ölçüde otonom olarak çalışmasını sağlasa da, hala araç çağırma formatlarının standartlaşmaması, platformlar arası uyumluluğun zayıf olması gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için MCP (Model Context Protocol, model bağlam protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim yöntemlerini basitleştirmeyi amaçlamakta ve AI'nin çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesi için birleşik bir iletişim standardı sağlamaktadır.

Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirebilmesi (örneğin hava durumunu sorgulama veya web sayfalarına erişme) için geliştiricilerin çok miktarda kod ve araç tanımı yazması gerekiyordu; bu da geliştirme zorluğunu ve zaman maliyetini önemli ölçüde artırıyordu. MCP protokolü, standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim standartları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirmiştir; böylece AI modelleri dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimde bulunabilir.

İki, MCP ve AI Ajanının Entegrasyonu

MCP ile AI Agent arasında tamamlayıcı bir ilişki vardır. AI Agent, blockchain'in otomatik işlemlerine, akıllı sözleşme yürütümüne ve kripto varlık yönetimine odaklanırken, gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulamaların entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye, standart protokoller ve bağlam yönetimi sunmaya odaklanarak, çapraz platformda birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.

MCP'nin temel değeri, AI Agent'ların dış araçlarla (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, off-chain hizmetler vb. dahil) etkileşiminde birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlamasıdır. Bu standartlaştırma, geleneksel geliştirme süreçlerinde arayüz parçalanması sorununu çözer ve AI Agent'ların çok zincirli veriler ve araçlarla kesintisiz bir şekilde entegre olmasını sağlar, ayrıca kendi kendine yürütme yeteneklerini büyük ölçüde güçlendirir. Örneğin, DeFi türü AI Agent'lar MCP aracılığıyla piyasa verilerini anlık olarak alabilir ve yatırım portföylerini otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP AI Agent'lar için yeni bir yön açıyor, yani birden fazla AI Agent'ın işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'lar işlevlerine göre işbirliği yapabilir, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlamak için bir araya gelebilir, genel verimliliği ve güvenilirliği artırır. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu açısından, MCP çeşitli işlem ve risk yönetimi Agent'larını birbirine bağlayarak, işlemlerde kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözmeye yardımcı olur, daha güvenli ve verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.

Üç, İlgili Projeler

1. DeMCP

DeMCP, AI Agent'lere kendi geliştirilmiş açık kaynaklı MCP hizmetleri sunmayı amaçlayan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. MCP geliştiricilerine ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunar ve ana akım büyük dil modelleri (LLM) için tek duraklı erişim sağlar. Geliştiriciler, hizmet almak için stabilcoin'leri destekleyerek faydalanabilirler.

2. KARA

DARK, güvenilir bir yürütme ortamı (TEE) altında bir MCP ağıdır ve Solana üzerinde inşa edilmiştir. İlk uygulaması geliştirme aşamasındadır ve AI Agent'a TEE ve MCP protokolleri aracılığıyla verimli bir araç entegrasyon yeteneği sağlamayı hedeflemektedir, böylece geliştiricilerin basit bir yapılandırma ile çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasına olanak tanımaktadır.

3. Cookie.fun

Cookie.fun, kullanıcıların AI Agent'ların performansını anlamalarına ve değerlendirmelerine yardımcı olmak için AI Agent'ların zihinsel etkisi, akıllı takip yeteneği, kullanıcı etkileşimi ve zincir üstü veriler gibi göstergeleri sergileyerek kapsamlı bir AI Agent endeksi ve analiz aracı sunmayı amaçlayan Web3 ekosistemine odaklanan bir platformdur.

4. SkyAI

SkyAI, BNB Chain üzerine inşa edilmiş bir Web3 veri altyapısı projesidir ve blockchain yerel AI altyapısını inşa etmek için MCP'yi genişletmeyi amaçlamaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamaları için ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunmakta, çoklu zincir veri erişimi, AI ajanı dağıtımı ve protokol düzeyinde yardımcı programların entegrasyonu ile geliştirme süreçlerini basitleştirmeyi planlamakta ve böylece AI'nın blockchain ortamındaki pratik uygulamalarını teşvik etmektedir.

Dört, Gelecek Gelişimi

MCP protokolü, AI ve blockchain'in birleştiği yeni bir anlatı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük bir potansiyel sergilemektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarında geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Ancak, mevcut durumda MCP tabanlı projelerin çoğu hâlâ kavramsal doğrulama aşamasında olup, olgun ürünler piyasaya sürülmemiştir, bu da token fiyatlarının piyasaya çıktıktan sonra sürekli düşmesine yol açmaktadır. Bu durum, MCP projelerine olan piyasa güven krizi ile yansımaktadır ve bunun başlıca nedenleri uzun ürün geliştirme döngüsü ve pratik uygulama eksikliğidir.

Bu nedenle, ürün geliştirme sürecini nasıl hızlandıracağımız, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı ilişkiyi nasıl sağlayacağımız ve kullanıcı deneyimini nasıl artıracağımız, mevcut MCP projesinin karşılaştığı temel sorunlar olacaktır. Ayrıca, MCP protokolünün kripto ekosistemindeki yaygınlaştırılması hala teknik entegrasyon zorluklarıyla karşı karşıyadır. Farklı blockchainler ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığı ve veri yapıları arasındaki farklılıklar nedeniyle, standartlaştırılmış MCP sunucusunun geliştirilmesi için hala büyük miktarda geliştirme kaynağına ihtiyaç vardır.

Yukarıda belirtilen zorluklara rağmen, MCP protokolü kendisi büyük bir pazar geliştirme potansiyeli göstermektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün kademeli olgunlaşması ile gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulama olanakları beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verilere erişebilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analizinin verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özelliği, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sunma potansiyeline sahiptir; bu da AI varlıklarının merkeziyetsizleşmesini ve varlıklaştırılmasını teşvik edebilir.

MCP protokolü, AI ve blockchain'in entegrasyonunda önemli bir yardımcı güç olarak, teknolojinin sürekli olgunlaşması ve uygulama senaryolarının genişlemesiyle birlikte, bir sonraki nesil AI Agent'ı destekleyen önemli bir motor haline gelme potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok alandaki zorlukların üstesinden gelinmesi gerekmektedir.