MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin temel motoru

MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline gelme yolunda hızla ilerliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sunmak için MCP Server'ı benzer bir eklenti mimarisi aracılığıyla tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni kavramlarla benzerlik gösteren MCP (tam adı Model Context Protocol), Web2 AI'dan türetilmiştir, ancak şimdi Web3 ortamında yeniden tasarlanıyor.

MCP'nin doğası

MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme şeklini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanları arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlanmasını mümkün kılar.

MCP'nin önemi

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak görüntüleyemezsiniz
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişilemez
• Dış yazılımlarla kendi kendine etkileşim kuramıyor

MCP, genel bir arayüz katmanı olarak hareket ederek bu yetenek boşluklarını doldurur ve AI Ajanlarının çeşitli araçları kullanabilmesini sağlar.

MCP, AI uygulama alanında bir birleşik arayüz standardı olarak benzerlik gösterir ve AI'nın çeşitli veri kaynakları ve işlevsel modüller ile daha kolay entegrasyon sağlamasına olanak tanır. Bu standartlaştırılmış protokol, AI Agent (istemci) ve araç geliştiricileri (sunucu) için faydalı olup, nihayetinde daha açık, birlikte çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi yaratacaktır.

MCP ile geleneksel API arasındaki farklar

Geleneksel API tasarımı öncelikle insanlara, AI önceliği olmadan yöneliktir. Her API'nin kendi yapısı ve belgeleri vardır, geliştiriciler parametreleri manuel olarak belirtmek ve arayüz belgelerini okumak zorundadır. AI Ajansı belgeleri okuyamaz, her API'ye uyum sağlamak için katı bir şekilde kodlanmalıdır.

MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatı aracılığıyla bu yapılandırılmamış kısımları soyutlayarak Agent'a birleşik bir çağrı yöntemi sunar. MCP, Otonom Agent için bir API adaptasyon katmanı olarak görülebilir.

Web3 AI ve MCP Ekosistemi

Web3'te AI, "bağlam verisinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadır; yani AI, zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişememektedir. MCP ve A2A protokolüne dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları, Web3 senaryoları için özel olarak tasarlanmakta ve Agent'ların çoklu zincir verilerine erişimini ve yerel DeFi protokolleriyle etkileşimini sağlamaktadır.

proje örneği

DeMCP, merkezi olmayan bir MCP Server pazar yeridir ve yerel kripto araçlarına odaklanarak MCP araçlarının egemenliğini sağlamaktadır. Avantajları arasında, MCP araçlarının değiştirilmediğini garanti eden TEE (Güvenilir İcra Ortamı) kullanımı, geliştiricileri MCP sunucularına katkıda bulunmaya teşvik eden token teşvik mekanizması ve kullanım engellerini azaltan MCP toplayıcı ve mikro ödeme işlevleri bulunmaktadır.

DeepCore, kripto alanına odaklanan MCP Server kayıt sistemini sunmakta ve bunu Google tarafından önerilen başka bir açık standart olan A2A (Agent-to-Agent) protokolüne de genişletmektedir. A2A, farklı AI ajanları arasında güvenli iletişim, işbirliği ve görev koordinasyonunu sağlamayı amaçlamaktadır.

MCP sunucusu ve blok zinciri birleşimi

MCP Sunucu, blok zinciri teknolojisini entegre etmenin birçok avantajı vardır:

1. Uzun kuyruk verilerini elde etmek için şifreli yerel teşvik mekanizmasını kullanmak
2. "Araç Zehirleme" Saldırılarına Karşı Savunma
3. Stake/ceza mekanizması getirilerek MCP sunucusunun güven sistemi oluşturulması
4. Sistem hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak
5. Açık kaynak yeniliğini teşvik et

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Altyapının olgunlaşmasıyla, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı API tasarımından daha zengin, çeşitli ve kolay birleştirilebilir araç setleri sunmaya kayacaktır. Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API ise bir MCP sunucusu olabilir.

Bu, yeni bir fiyat mekanizmasını tetikleyebilir: Agent, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilişkililik gibi faktörlere göre dinamik olarak araçları seçerek, kripto ve blok zinciri ile güçlendirilmiş daha verimli bir Agent hizmet ekonomisi sistemi oluşturabilir.

MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent'ın bunu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir. Sonuçta, Agent, MCP'nin yeteneklerinin taşıyıcısı ve amplifikatörü iken, blockchain ve kripto mekanizmaları bu akıllı ağı güvenilir, verimli ve kombinlenebilir bir ekonomik sistem olarak inşa eder.