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

Bir, MCP Kavramı Tanıtımı

Geleneksel sohbet botları genellikle kişiselleştirilmiş ayarları eksik olduğu için tepkileri tekdüze ve insani bir dokudan yoksundur. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter" kavramını tanıttı ve yapay zekaya belirli roller ve tonlar atadı. Ancak buna rağmen, yapay zeka hâlâ sadece pasif bir yanıtlayıcıdır ve karmaşık görevleri aktif olarak yerine getiremez.

Bu sınırlamayı aşmak için açık kaynak projesi Auto-GPT ortaya çıktı. Bu, geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına ve bunları sisteme kaydetmesine olanak tanır. Kullanıcı bir talep sunduğunda, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallara ve araçlara dayanarak işlem talimatları oluşturabilir, görevleri otomatik olarak yerine getirebilir ve sonuçları döndürebilir. Bu sayede AI, pasif bir konuşmacı olmaktan aktif bir görev icracısına dönüşmektedir.

Auto-GPT, AI'nin belirli bir düzeyde kendi kendine gerçekleştirilmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatının birliği, çapraz platform uyumluluğu gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu nedenle, model bağlam protokolü (MCP) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşimi basitleştirmeyi hedefler ve AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesi için bir iletişim standardı sunar. Bu protokol, geliştirme sürecini önemli ölçüde basitleştirir ve AI modelinin dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimde bulunmasına olanak tanır.

İki, MCP ve AI Agent'in İşbirliği

MCP ve AI Agent karşılıklı tamamlayıcı bir ilişkiye sahiptir. AI Agent, blockchain'in otomatik işlemleri, akıllı sözleşme yürütülmesi ve kripto varlık yönetimine odaklanır, gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulamaların entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanır, standart protokoller ve bağlam yönetimi sunar, çoklu platformlar arası birlikte çalışabilirlik ve esnekliği artırır.

MCP'nin temel değeri, AI Ajansı ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, zincir dışı hizmetler vb. dahil) arasındaki etkileşim için standart bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirmedeki arayüz parçalanması sorununu çözmekte olup, AI Ajansı'nın çok zincirli veriler ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını ve kendi kendine yürütme yeteneğini büyük ölçüde artırmaktadır. Örneğin, DeFi türündeki AI Ajansı, MCP aracılığıyla piyasa verilerini anlık olarak alabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP, AI Agent'lar için yeni bir yön açmaktadır, yani birden fazla AI Agent'ın işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'lar işlevlerine göre işbirliği yapabilir, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahminleri, 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 bir araya getirir, işlemde kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunların çözülmesine yardımcı olur ve daha güvenli, verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.

Üç, İlgili Projelerin Genel Görünümü

1. DeMCP: Merkeziyetsiz MCP ağı, AI Agent'lara kendi geliştirdiği açık kaynaklı MCP hizmeti sunmayı, geliştiricilere ticari gelir paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunmayı ve ana akım büyük dil modellerine tek noktadan erişim sağlamayı hedeflemektedir.

2. DARK: Solana tabanlı MCP ağı, güvenilir yürütme ortamında (TEE) çalışmaktadır. İlk uygulaması, TEE ve MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a etkili bir araç entegrasyon yeteneği sağlamayı amaçlamaktadır.

3. Cookie.fun: Web3 ekosisteminde AI Agent'a odaklanan bir platformdur ve kapsamlı AI Agent endeksleri ve analiz araçları sunmaktadır. Son güncellemeyle birlikte, geliştiriciler ve teknik olmayan kişiler için özel olarak tasarlanmış tak-çalıştır akıllı ajanlara yönelik özel MCP sunucuları tanıtıldı.

4. SkyAI: BNB Chain üzerinde inşa edilmiş Web3 veri altyapı projesi, blockchain'e özgü AI altyapısını inşa etmek için MCP'yi genişletmeyi amaçlamaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamalarına ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunarak çok zincirli veri erişimini ve AI ajanı dağıtımını destekler.

Dört, Gelecek Görünümü ve Zorluklar

MCP protokolü, veri alışverişi verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük bir potansiyel sergilemekte, özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarda geniş uygulama olanaklarına sahip olmaktadır. Ancak, mevcutta MCP tabanlı projelerin çoğu hala kavramsal doğrulama aşamasında olup, olgun ürünler sunmamaktadır; bu da piyasanın bu projelere karşı güven krizine yol açmaktadır.

Ana zorluklar şunlardır:

• Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak
• Tokenin gerçek ürünle sıkı bir bağlantıya sahip olduğundan emin olun
• Kullanıcı deneyimini geliştirme
• Farklı blok zincirleri ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığı ve veri yapıları farklılıklarını çözmek

Zorluklara rağmen, MCP protokolü kendisi büyük bir pazar gelişim potansiyeli sergilemektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün giderek olgunlaşmasıyla, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulamalar gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla zincir üzerindeki verileri gerçek zamanlı olarak alabilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analizinin verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir.

MCP protokolünün merkeziyetsiz yapısı, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sunma umuduyla, AI varlıklarının merkeziyetsizleşmesi ve varlıklaştırılması sürecini hızlandırabilir. AI ve blok zinciri entegrasyonunda önemli bir yardımcı güç olarak, MCP protokolü, bir sonraki nesil AI Ajanlarını teşvik etmede önemli bir motor olma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok alandaki zorlukların üstesinden gelinmesi gerekmektedir.