MCP Kavramı ve AI Agent'taki Uygulamaları

MCP Kavramı Tanıtımı

Geleneksel sohbet botları, yapay zeka alanında genellikle genel diyalog modellerine dayanarak çalışır ve kişiselleştirilmiş karakter tanımlamalarından yoksundur, bu da yanıtların tekdüze ve insani bir dokudan yoksun olmasına yol açar. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, AI'ya belirli karakter, kişilik ve ton vererek "karakter tasarımı" kavramını tanıttı, böylece yanıtlar kullanıcı beklentilerine daha yakın hale geldi. Ancak, zengin "karakter tasarımı" olsa bile, AI hala pasif bir yanıtlayıcıdır ve görevleri proaktif bir şekilde yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.

Bu sorunu çözmek için açık kaynaklı proje Auto-GPT ortaya çıktı. Geliştiricilerin AI için bir dizi araç ve fonksiyon tanımlamasına ve bu araçları sisteme kaydetmesine olanak tanır. Kullanıcı bir talep sunduğunda, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallara ve araçlara göre işlem talimatları oluşturur, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları döndürür, böylece AI pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yerine getiriciye dönüşür.

Auto-GPT, belirli bir ölçüde AI'nın otonom yürütülmesini gerçekleştirmiş olsa da, hala araç çağırma formatlarının standart olmaması, çapraz platform uyumluluğunun zayıf olması gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu sorunları çözmek için MCP (Model Context Protocol, model bağlam protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim şekillerini basitleştirmeyi amaçlayarak, AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesi için birleşik bir iletişim standardı sağlar. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirmesi için çok sayıda kod ve araç açıklaması yazılması gerekmektedir, bu da geliştirme zorluğunu ve zaman maliyetini büyük ölçüde artırmaktadır. MCP protokolü, standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim standartları tanımlayarak, bu süreci önemli ölçüde basitleştirir ve AI modellerinin dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlar.

MCP ve AI Ajansı'nın Birleşimi

MCP ve AI Agent arasında tamamlayıcı bir ilişki vardır. AI Agent, blok zincirinin otomatik işlemleri, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimi üzerine odaklanmakta olup, gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulamaların entegrasyonunu vurgulamaktadır. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanarak standart protokoller ve bağlam yönetimi sağlamakta, çapraz platform birlikte çalışabilirliğini ve esnekliğini artırmaktadır.

MCP'nin temel değeri, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, zincir dışı hizmetler vb. dahil) arasındaki etkileşim için birleşik bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirmede arayüz parçalanması sorununu çözmekte ve AI Agent'in çoklu zincir verileri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlamaktadır, ayrıca kendi kendine gerçekleştirme yeteneğini önemli ölçüde güçlendirmektedir. Örneğin, DeFi türü AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerini anlık olarak alabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP, AI Agent için yeni bir yön açtı, yani birden fazla AI Agent'ın iş birliği yapması. MCP sayesinde, AI Agent'lar işlevlerine göre iş birliği yapabilir, zincir üzerindeki veri analizi, pazar tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlamak için bir araya gelebilir, genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu açısından, MCP çeşitli işlem ve risk yönetimi Agent'larını bir araya getirir, işlemlerde kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözer ve daha güvenli, verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.

İlgili Projeler

DeMCP

DeMCP, AI Agent'lara kendi geliştirdiği açık kaynaklı MCP hizmetlerini sunmayı, MCP geliştiricilerine ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtık dağıtım platformu sunmayı ve ana akım büyük dil modellerinin (LLM) tek noktadan erişimini sağlamayı amaçlayan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. Geliştiriciler, hizmet almak için stabilcoin'leri kullanabilirler.

KARA

DARK, Solana üzerine inşa edilmiş bir MCP ağında, güvenilir yürütme ortamı (TEE) altında çalışmaktadır. İlk uygulaması geliştirme aşamasındadır ve TEE ile MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a verimli araç entegrasyon yetenekleri sunacaktır. Geliştiricilerin basit konfigürasyonlarla çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasını mümkün kılacaktır.

Cookie.fun

Cookie.fun, Web3 ekosisteminde AI Agent'lara odaklanan bir platformdur ve kullanıcılara kapsamlı AI Agent endeksi ve analiz araçları sunmayı amaçlar. Bu platform, AI Agent'ların zihin etkisi, akıllı takip yetenekleri, kullanıcı etkileşimleri ve zincir üzerindeki veriler gibi göstergeleri sergileyerek kullanıcılara farklı AI Agent'ların performansını anlama ve değerlendirme konusunda yardımcı olur. Yakın zamanda, geliştiriciler ve teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmış, herhangi bir yapılandırma gerektirmeyen, tak ve çalıştır akıllı ajan özel MCP sunucusu içeren özel bir MCP sunucusu güncellemeleri yayımlandı.

SkyAI

SkyAI, BNB Chain üzerinde inşa edilmiş bir Web3 veri altyapısı projesidir ve blockchain yerel AI altyapısını inşa etmek amacıyla MCP'yi genişletmeyi hedeflemektedir. 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 programları entegre ederek geliştirme sürecini basitleştirmeyi ve AI'nın blockchain ortamındaki gerçek uygulamalarını teşvik etmeyi planlamaktadır. Şu anda, SkyAI, BNB Chain ve Solana'dan gelen veri kümelerini desteklemekte olup, veri miktarı 10 milyarı aşmıştır. Gelecekte, Ethereum ana ağı ve Base zincirini destekleyen MCP veri sunucuları da devreye alınacaktır.

Gelecek Gelişim

MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleştiği yeni bir anlatı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik koruma gibi alanlarda büyük potansiyel göstermektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarda geniş uygulama perspektifine sahiptir. Ancak, mevcut durumda MCP tabanlı projelerin çoğu hâlâ konsept doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler piyasaya sürülmemiştir, bu da token fiyatlarının piyasaya sürüldükten sonra sürekli bir düşüş göstermesine yol açmaktadır. Bu durum, MCP projelerine yönelik piyasa güven krizini yansıtmaktadır ve esasen uzun ürün geliştirme döngüsü ve pratik uygulama eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı bağı sağlamak ve kullanıcı deneyimini artırmak, şu anda MCP projesinin karşılaştığı temel sorunlardır. Ayrıca, MCP protokolünün kripto ekosisteminde tanıtımı hâlâ teknik entegrasyon zorluklarıyla karşı karşıya. Farklı blok zincirleri ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığı ve veri yapılarındaki farklılıklar nedeniyle, standartlaştırılmış MCP sunucusu için hâlâ büyük miktarda geliştirme kaynağına ihtiyaç vardır.

Yukarıda belirtilen zorluklara rağmen, MCP protokolü kendi başına büyük bir pazar gelişim potansiyeli sergilemektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün aşamalı olgunlaşması ile, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulamalar gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verileri alabilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliği ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sunma potansiyeline sahip olup, AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaştırma sürecini destekleyebilir.

MCP protokolü, AI ve blockchain'in entegrasyonunda önemli bir yardımcı güç olarak, teknoloji sürekli olgunlaştıkça ve uygulama alanları genişledikçe, bir sonraki nesil AI Agent'ı desteklemede önemli bir motor olma potansiyeline sahip. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor.