MCP ve AI Ajanı: Yapay Zeka Uygulamaları için Yeni Bir Paradigma

MCP Kavramı Tanıtımı

Yapay zeka alanında, geleneksel sohbet robotları genellikle genel diyalog modellerine dayanır ve kişiselleştirilmiş ayarlardan yoksundur, bu da yanıtların monoton ve sıkıcı olmasına yol açar. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter" kavramını tanıttı, AI'ya belirli roller, kişilikler ve tonlar vererek, yanıtlarını kullanıcı beklentilerine daha uygun hale getirdi. Ancak, zengin "karakter" olmasına rağmen, AI hâlâ sadece pasif bir yanıtlayıcıdır ve görevleri proaktif olarak yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.

Bu sınırlamayı aşmak için açık kaynaklı proje Auto-GPT ortaya çıktı. Geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamalarına ve bunları sisteme kaydetmelerine olanak tanır. Kullanıcılar bir talep sunduğunda, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallar ve araçlar doğrultusunda 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 bağımsız yürütülmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatının tutarsızlığı, platformlar arası uyumluluğun zayıflığı gibi sorunlarla karşı karşıya. Bu nedenle, MCP (Model Context Protocol, model bağlam protokolü) ortaya çıktı. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim biçimini basitleştirmeyi amaçlamakta ve bir iletişim standardı sağlayarak AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırmasını sağlamaktadır. Bu protokol, geliştirme zorluklarını ve zaman maliyetlerini önemli ölçüde azaltarak, AI modellerinin dış araçlarla daha verimli bir şekilde etkileşimde bulunmasına olanak tanımaktadır.

MCP ve AI Agent'in İşbirliği Etkisi

MCP ve AI Agent birbirini tamamlar. AI Agent, blockchain otomasyon işlemlerine, akıllı sözleşme yürütümüne ve kripto varlık yönetimine odaklanarak gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanarak standart protokoller ve bağlam yönetimi sunar, çapraz platform etkileşimini ve esnekliği artırır.

MCP'nin temel değeri, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, zincir dışı hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için tek bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirme sırasında arayüz parçalanması sorununu çözerek AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarla kesintisiz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve bağımsız yürütme yeteneğini büyük ölçüde artırır. Örneğin, DeFi türü AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak alabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP AI Agent için yeni bir yön açmaktadır, yani çoklu Agent işbirliği. MCP aracılığıyla, farklı AI Agent'lar fonksiyonlarına göre iş bölümü yaparak, birlikte zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlayarak genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilirler. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu açısından, MCP çeşitli işlem ve risk yönetimi Agent'larını bir araya getirerek, işlemlerdeki kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözerek daha güvenli ve verimli bir zincir üstü varlık yönetimi sağlamaktadır.

İlgili Proje Genel Görünümü

1. DeMCP: AI Agent'lere kendi geliştirdiği açık kaynak MCP hizmeti sunan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır, geliştiricilere ticari gelir paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunar ve ana akım büyük dil modellerinin tek noktadan erişimini gerçekleştirir.

2. DARK: Solana tabanlı güvenilir yürütme ortamı (TEE) altında MCP ağı. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, TEE ve MCP protokolü aracılığıyla AI Agent için etkili araç entegrasyon yetenekleri sağlamayı amaçlamaktadır.

3. Cookie.fun: Web3 ekosisteminde AIAgent'e odaklanan bir platformdur ve kapsamlı AI Agent endeksi ile analiz araçları sunmaktadır. Bu platform, AI Agent'ın zihinsel etkisi, akıllı takip yeteneği, kullanıcı etkileşimi ve zincir üzerindeki veriler gibi göstergeleri sergilemektedir.

4. SkyAI: BNB Chain üzerine inşa edilmiş bir Web3 veri altyapı projesidir. MCP'yi genişleterek blok zinciri yerel AI altyapısı inşa eder. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamalarına ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunar, çok zincirli veri erişimini ve AI ajanı dağıtımını destekler.

Gelecek Perspektifleri ve Zorluklar

MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleştiği yeni bir paradigma olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük bir potansiyel göstermektedir. Özellikle merkeziyetsiz finans gibi alanlarda geniş uygulama olanakları sunmaktadır. Ancak, mevcutta MCP'ye dayalı projelerin büyük çoğunluğu hâlâ kavramsal doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler piyasaya sürülmemiştir, bu da token fiyatlarının büyük dalgalanmalar göstermesine neden olmaktadır.

Ana zorluklar şunlardır:

• Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak
• Tokenin gerçek ürünle yakın bir şekilde ilişkilendirildiğinden emin olun
• Kullanıcı deneyimini artırma
• Teknoloji entegrasyon engellerini aşmak, farklı blok zincirleri ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığını ve veri yapılarını birleştirmek

Zorluklara rağmen, MCP protokolü hala büyük bir piyasa potansiyeli sergiliyor. AI teknolojisinin ilerlemesi ve MCP protokolünün olgunlaşması ile birlikte, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş bir uygulama gerçekleştirme umudu var. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla zincir üzerindeki verileri gerçek zamanlı olarak elde edebilir, otomatik işlemler gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliği ile doğruluğunu artırabilir.

MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf ve izlenebilir bir çalışma platformu sağlamayı vaat ediyor ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaşma sürecini hızlandırıyor. AI ve blok zinciri entegrasyonunun önemli bir destekleyicisi olarak, MCP protokolü, bir sonraki nesil AI Agent'ların gelişimini teşvik eden ana motor olma potansiyeline sahip. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor.