AI ve MCP: Üretkenliği Serbest Bırakmanın Yeni Fırsatı

Yapay zekanın ortaya çıkışı, insanlığa iş gücünü serbest bırakma ve çalışma verimliliğini artırma umudu getirmiştir. Ancak, mevcut büyük dil modelleri (LLM) hala sınırlamalara sahiptir, etkili öneriler sunmak için çoklu diyaloglara ihtiyaç duymaktadır ve kullanıcıların hala kendilerinin uygulama yapması gerekmektedir. Bu, AI'nin işimize yardımcı olma vizyonuyla arasında belirli bir mesafe vardır.

Bugün, yeni bir teknolojinin ortaya çıkması bu vizyona bir adım daha yaklaşmamızı sağladı. AI ile diyalog kurarak, bilgisayarı e-posta yanıtları, rapor yazımı hatta otomatik ticaret gibi işlemler için gerçek anlamda kullanabiliyoruz. Bu teknoloji, günümüzde AI alanında büyük ilgi gören MCP'dir.

MCP'nin Tanımı ve Prensibi

MCP(Model Context Protocol), geçmişte AI modellerinin sadece "konuşabilmesi" fakat "yapamaması" sorununu çözmeyi amaçlayan standart bir protokoldür. Aşağıdaki üç bölümden oluşmaktadır:

• Model: Çeşitli AI büyük dil modellerini ifade eder.
• Bağlam: Modeller için ek bilgiler veya harici araçlar temsil eder.
• Protokol: Genel, standartlaştırılmış bir spesifikasyon veya arayüz

MCP'nin temel hedefi, AI'nın yalnızca diyalog kurmasını sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda dış araçları doğrudan kontrol ederek çeşitli görevleri tamamlaması için standartları birleştirmektir.

Geleneksel LLM'lere kıyasla, MCP AI'nın yerel dosyaları okumayı, uzak veritabanlarına bağlanmayı ve hatta belirli çevrimiçi hizmetleri doğrudan kullanabilmesini sağlıyor. Bu, AI'nın yalnızca metin üretmekle sınırlı kalmadığı, bunun yerine bizim için birçok tekrarlayan veya süreç odaklı işi tamamlayabileceği anlamına geliyor.

MCP'nin Çalışma Mekanizması

MCP'nin çalışması üç ana bileşeni içerir:

1. MCP Host( yöneticisi): MCP'nin tüm operasyonlarını yönetmek ve koordine etmekle sorumludur.
2. MCP Client( kullanıcı tarafı): Kullanıcı taleplerini alır ve AI modeli ile iletişim kurar.
3. MCP Sunucusu( sunucusu): AI'nın çeşitli işlevleri kullanması için açıklamalı bir API seti sağlar.

MCP ile AI, yalnızca insan dilini anlamakla kalmaz, aynı zamanda belirli metinleri doğrudan eylem talimatlarına dönüştürerek otomatik işlemleri tamamlayabilir.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak: MCP, AI'nın gerçek zamanlı olarak en güncel bilgilere erişmesini ve pratik işlemler gerçekleştirmesini sağlayarak geleneksel LLM'lerin yalnızca eğitim verileri ile sınırlı olma kısıtlamasını aşar.

2. Standartlaştırma ve Genel Geçerlilik: MCP, farklı üreticilere ortak bir geliştirme standardı sunarak tekrarlayan işleri önler, verimliliği ve uyumluluğu artırır.

3. Pasif yanıt vermekten aktif uygulamaya geçiş: Yapay zeka, gerçek zamanlı duruma göre hangi komutları uygulayacağına karar verebilir ve geri bildirimlere dayanarak sonraki hareketleri ayarlayarak kullanılabilirliği önemli ölçüde artırır.

4. Güvenlik ve Kontrol: MCP, yetki ve API anahtarı yönetimi gibi yöntemlerle veri erişimini kontrol ederek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar.

MCP ve AI Ajanı Karşılaştırması

AI Agent, belirli görevleri otomatik olarak işleyebilen bir AI sistemidir, MCP ise bir protokoldür. İkisi arasındaki ana fark şudur:

• AI Agent, AI'nın proaktif eylem yeteneğine vurgu yapıyor.
• MCP, AI modelleri ile dış araçlar arasındaki genel iletişim standartlarını oluşturmayı hedefliyor.

MCP, AI Agent'in daha verimli çalışmasına yardımcı olabilir, böylece sadece ortak standartları izleyerek çeşitli dış kaynakları çağırabilir.

Mevcut Kriptopara Alanındaki MCP Projesi

1. Temel MCP: Base resmi olarak geliştirilmiş bir çerçeve, kullanıcıların doğal dil sohbeti aracılığıyla blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına olanak tanır.

2. Teleskop(LYRAOS): Çoklu AI Agent işletim sistemi, AI Agent'ların doğrudan Solana blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına ve kripto para işlemleri gibi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

Sonuç: AI Anlatımında Yeni Bir Dönem

MCP, Web3 alanında büyük bir potansiyel sergilese de, şu anda başarılı vaka sayısı hala sınırlıdır. Bunun nedeni aşağıdaki gibi olabilir:

• Teknolojik entegrasyon henüz olgunlaşmamış
• Güvenlik ve düzenleme riskleri
• Kullanıcı alışkanlıkları ve deneyimi geliştirilmelidir
• Pazarın AI projelerine karşı estetik yorgunluğu

MCP ve blockchain'in birleşimi geniş bir perspektife sahip olsa da, hala teknik engeller ve piyasa baskısı gibi iki yönlü zorluklarla karşı karşıya. Gelecekte, güvenlik mekanizmalarını geliştirmek, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve gerçekten değerli yenilikçi uygulamalar geliştirebilirsek, "Web3 + MCP" belki de spekülasyon konusunun kaderinden kurtulabilir ve yeni bir ana akım anlatı haline gelebilir.