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

MCP Kavramı Tanıtımı

Yapay zeka alanındaki geleneksel sohbet botları genellikle kişiselleştirme ayarlarından yoksundur, bu da yanıtların tekdüze ve insani duygulardan yoksun olmasına neden olur. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter" kavramını tanıttı ve AI'ya belirli roller, kişilikler ve tonlar atadı. Ancak buna rağmen, AI hâlâ sadece pasif bir yanıtlayıcıdır ve karmaşık görevleri aktif olarak yerine getiremez.

Auto-GPT projesi, geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına ve bunları sisteme kaydetmesine olanak tanır. Kullanıcı bir talep yaptığında, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallar ve araçlar doğrultusunda işlem talimatları oluşturabilir, görevleri otomatik olarak yerine getirebilir ve sonuçları döndürebilir. Bu, AI'nın pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşmesini sağlar.

Auto-GPT, belirli bir ölçüde AI'nın otonom yürütülmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatının birliği olmaması ve çapraz platform uyumluluğunun zayıf olması gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu nedenle, MCP (Model Bağlam Protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim yöntemlerini basitleştirmeyi amaçlar ve AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesi için bir iletişim standardı sağlar. Bu, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir, zaman maliyetlerini düşürür ve AI modellerinin dış araçlarla etkileşim verimliliğini artırır.

MCP ve AI Agent'in İşbirliği Etkisi

MCP ve AI Agent birbirini tamamlar. AI Agent, blok zincirindeki otomatik işlemler, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimine odaklanarak gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulamaların entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanarak standart protokoller ve bağlam yönetimi sağlar, çapraz platformda etkileşim ve esnekliği artırır.

MCP'nin temel değeri, AI Agent'lerin dış araçlarla (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, off-chain hizmetler vb. gibi) etkileşimi için birleşik bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaştırma, geleneksel geliştirmedeki arayüz parçalanması sorununu çözerek AI Agent'lerin çoklu zincir verileri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olabilmesini sağlar ve böylece kendi başına icra yeteneklerini büyük ölçüde artırır. Örneğin, DeFi türü AI Agent'ler MCP aracılığıyla piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak alabilir ve yatırım portföylerini otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP, AI Agent için tamamen yeni bir yön açmaktadır, yani birden fazla AI Agent'ın işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'lar işlevlerine göre işbirliği yapabilir, birlikte zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlayarak genel verimlilik ve güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu açısından, MCP çeşitli işlem ve risk kontrol Agent'larını bir araya getirerek, işlemlerde kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözebilir ve daha güvenli, verimli zincir üzerindeki varlık yönetimini gerçekleştirebilir.

İlgili Projelerin Genel Görünümü

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

2. DARK: Solana üzerinde inşa edilmiş MCP ağı, güvenilir yürütme ortamında (TEE) çalışmaktadır. İlk uygulaması geliştirilme aşamasındadır ve AI Agent için etkili araç entegrasyon yetenekleri sunmayı hedeflemektedir.

3. Cookie.fun: Web3 ekosisteminde AI Ajansı'na odaklanan bir platformdur, kapsamlı AI Ajansı endeksi ve analiz araçları sunar. Son güncellemelerde, geliştiriciler ve teknik olmayan kullanıcılar için tak-çalıştır akıllı ajanslara özel MCP hizmeti sunan özel MCP sunucusu piyasaya sürüldü.

4. SkyAI: BNB Chain üzerinde inşa edilmiş Web3 veri altyapısı projesi, blockchain yerel AI altyapısını oluşturmak için MCP'yi genişletmeyi hedefliyor. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamaları için ölçeklenebilir ve birbirleriyle çalışabilir veri protokolleri sunuyor.

Gelecek Gelişim ve Zorluklar

MCP protokolü, AI ve blokzincir entegrasyonu konusunda büyük bir potansiyel göstermektedir, özellikle veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik koruma gibi alanlarda. Ancak, mevcutta MCP tabanlı projelerin çoğu hala konsept kanıtlama aşamasında olup, olgun ürünler sunmamaktadır, bu da token fiyatlarının büyük dalgalanmalara neden olmaktadır.

Başlıca zorluklar şunlardır:

1. Ürün geliştirme sürecini hızlandır
2. Tokenin gerçek ürünle sıkı bir şekilde ilişkilendirildiğinden emin olun.
3. Kullanıcı deneyimini artırmak
4. Farklı blok zincirleri ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığı ve veri yapıları arasındaki farkları çözmek

Zorluklarla karşılaşmasına rağmen, MCP protokolü hala büyük bir pazar gelişim potansiyeli göstermektedir. AI teknolojisinin ilerlemesi ve MCP protokolünün olgunlaşmasıyla, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş bir uygulama gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla zincir üzerindeki verileri gerçek zamanlı olarak alabilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir.

MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sunma umudunu taşımaktadır ve AI varlıklarının merkeziyetsizleştirilmesi ve varlıklaştırma sürecini teşvik etmektedir. AI ve blockchain entegrasyonunun önemli bir yardımcı gücü olarak, MCP protokolü, bir sonraki nesil AI Agent'ı destekleyen önemli bir motor olma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok alandaki zorlukların üstesinden gelinmesi gerekmektedir.