MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin yeni motoru

MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin ana bileşeni haline gelmektedir. AI Agent'a yeni araçlar ve yetenekler sunmak için MCP Server'ı benzer bir eklenti mimarisi aracılığıyla tanıtmaktadır. Web3 AI alanındaki diğer yeni ortaya çıkan kavramlar gibi, MCP (Model Context Protocol'ün kısaltması) Web2 AI'dan türemekte ve şu anda Web3 ortamında yeniden tasarlanmaktadır.

MCP'nin Doğası ve Önemi

MCP, büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletmek için uygulamaların standartlaşmasını sağlayan açık bir protokoldür. Araçlar, veriler ve AI Ajanı arasında daha kesintisiz bir işbirliği sağlanmasına olanak tanır.

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak görüntüleyemiyor
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişim yok
• Harici yazılımlarla bağımsız etkileşim kuramama

MCP, genel bir arayüz katmanı olarak hareket ederek bu yetenek eksikliklerini gidermekte ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamaktadır. MCP'yi AI uygulama alanındaki birleşik arayüz standardı olarak düşünebiliriz; bu sayede AI, çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleri ile daha kolay entegre olabilmektedir.

Bu standartlaşmış protokol, AI Agent (istemci) ve araç geliştiricileri (sunucu) için faydalıdır:

• AI Agent, dış araçlara ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişebilir.
• Araç geliştiricileri bir kez bağlanabilir ve çoklu platformlarda kullanabilir.

Sonuç, daha açık, birlikte çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi olacaktır.

MCP ile Geleneksel API Arasındaki Fark

Geleneksel API'ler öncelikle insanlar için tasarlanmıştır, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine özgü bir yapısı ve belgesi vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmesi ve arayüz belgelerini okuması gerekir. AI Agent kendisi belgeleri okuyamaz, her API'ye uyum sağlamak için sert kodlanması gerekir.

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

Web3 AI ve MCP'nin ekosistem manzarası

Web3'te AI da "bağlam verisi eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya. MCP ve A2A protokollerine dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları yükseliyor, Web3 senaryoları için özel olarak tasarlandı, böylece Agent'ler çok zincirli verilere erişebiliyor ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunabiliyor.

Proje Örnekleri

1. DeMCP: Yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazarı. Avantajları arasında şunlar bulunmaktadır:

   • TEE (Güvenilir Çalışma Ortamı) kullanarak MCP aracının değiştirilmediğinden emin olun.
   • Token teşvik mekanizmasını kullanarak geliştiricilerin MCP sunucusuna katkıda bulunmalarını teşvik edin.
   • MCP agregatörü ve mikro ödeme fonksiyonu sağlayarak kullanım engelini azaltma

2. DeepCore: MCP Server kayıt sistemi sunar, kripto alanına odaklanır ve Google tarafından önerilen A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişler.

A2A, farklı AI ajanları (Agent) arasında güvenli iletişim, işbirliği ve görev koordinasyonu sağlamak amacıyla geliştirilmiş bir açık protokoldür. Farklı şirketlerin AI ajanlarının görevleri birlikte yürütmesini sağlayan kurumsal düzeyde AI işbirliğini destekler.

Kısacası:

• MCP: Agent'e araç erişim yeteneği sağlar
• A2A: Ajanslara birbirleriyle iş birliği yapma yeteneği sağlar.

MCP sunucusunun blockchain ile birleşimi

MCP Server'ın blok zinciri teknolojisini entegre etmesinin birçok faydası vardır:

1. Kripto yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu nadir veri setlerine katkıda bulunmaya teşvik etmek.
2. "Araç zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların yasal eklentiler olarak gizlenerek Ajanı yanıltması.
3. Stake/ceza mekanizmasının tanıtılması, zincir üzerindeki itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sisteminin inşa edilmesi
4. Sistem hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemlerin tek nokta arızasından kaçınmak.
5. Açık kaynak yeniliklerini teşvik etmek, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi yayınlamalarına izin vermek, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirmek

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Kripto sektöründeki giderek daha fazla kişi, MCP'nin AI ile blockchain arasında bağlantı kurma potansiyelinin farkına varmaya başladı. Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici odaklı" şirketlerin rekabet avantajı API tasarımından daha zengin, çeşitli ve kolay bir şekilde birleştirilebilir araç setleri sunmaya kayacak.

Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi olabilir, her API bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni fiyat mekanizmalarının ortaya çıkmasına yol açabilir: Ajanlar, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilgili olma gibi faktörlere göre dinamik olarak araç seçebilir ve kripto ile blok zincirinin aracı olarak güçlendirdiği daha verimli bir Ajan hizmet ekonomisi oluşturabilir.

MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent'ın onu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir. Sonuçta, Agent, MCP'nin yeteneklerinin taşıyıcısı ve büyüteci iken, blockchain ve şifreleme mekanizmaları bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa eder.