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

1. MCP Kavramı Analizi

Yapay zeka alanında, geleneksel sohbet botları genellikle kişiselleştirilmiş ayarların eksikliği nedeniyle sıkıcı görünmektedir. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter tasarımı" kavramını tanıttı ve AI'ya belirli roller ve tonlar verdi. Ancak, buna rağmen AI hala pasif bir yanıtlayıcıdır ve karmaşık görevleri proaktif olarak yerine getiremez.

Bu sınırlamayı aşmak için açık kaynak projesi Auto-GPT ortaya çıktı. Geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına izin vererek, AI'nın önceden belirlenmiş kurallara göre bağımsız olarak görevleri yerine getirmesine olanak tanır. Auto-GPT, belirli bir ölçüde AI'nın özerkliğini gerçekleştirmiş olsa da, hala araç çağırma formatlarının birliği eksikliği ve çapraz platform uyumluluğu gibi sorunlarla karşı karşıyadır.

Bu zorluklarla başa çıkmak için Model Bağlam Protokolü (MCP) ortaya çıktı. MCP, AI'nin dış araçlarla etkileşim şekillerini basitleştirmeyi amaçlamaktadır ve AI'nin çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesini sağlamak için standart bir iletişim sunmaktadır. Bu protokol, geliştirme zorluğunu ve zaman maliyetini önemli ölçüde azaltarak AI modellerinin dış araçlarla daha verimli bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlamaktadır.

İkincisi, MCP ve AI Agent'ın İşbirliği Etkisi

MCP ve AI Agent arasında birbirini tamamlayıcı bir ilişki vardır. AI Agent, esas olarak blok zinciri otomasyonu, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimine odaklanırken, MCP, AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye, standartlaştırılmış protokoller ve bağlam yönetimi sunmaya odaklanır; bu da platformlar arası birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.

MCP'nin temel değeri, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, off-chain hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirmede arayüz parçalanması sorununu çözerek AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve kendi kendine yürütme yeteneğini önemli ölçüde artırır.

Örneğin, DeFi türü AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerine gerçek zamanlı erişim sağlayabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir. Ayrıca, MCP, AI Agent için yeni bir yön açmaktadır, yani birden fazla AI Agent'in işbirliği: MCP aracılığıyla, AI Agent'ler işlevsel olarak işbirliği yapabilir, birlikte zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlayarak genel verimlilik ve güvenilirliği artırabilir.

Üç, MCP ile ilgili projeler

1. Merkeziyetsiz MCP Ağı: AI Agent'lar için kendi geliştirdiğimiz açık kaynaklı MCP hizmeti sunmaya, geliştiricilere ticari gelir paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunmaya ve ana akım büyük dil modellerine tek noktadan erişim sağlamaya adanmıştır.

2. Güvenilir Çalışma Ortamına Dayalı MCP Ağı: Solana üzerinde inşa edilmiştir ve TEE ile MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a etkili araç entegrasyon yetenekleri sunmayı amaçlamaktadır. Geliştiricilerin basit yapılandırmalarla çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasını mümkün kılar.

3. Web3 Ekosistem AI Ajan Platformu: Farklı AI ajanlarının performansını anlamak ve değerlendirmek için kapsamlı AI Ajan endeksleri ve analiz araçları sunmaya odaklanmıştır. Bu platform, geliştiriciler ve teknik olmayan kişiler için özel olarak tasarlanmış, tak ve çalıştır akıllı ajanlara özel MCP sunucularını içeren özel MCP sunucusu tanıtmıştır.

4. Web3 veri altyapı projeleri: Belirli bir blok zinciri üzerine inşa edilmiştir ve MCP'yi genişleterek blok zinciri yerel AI altyapısını oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamalarına ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunmakta, çoklu zincir veri erişimini, AI ajanı dağıtımını ve protokol düzeyinde yardımcı programları desteklemektedir.

Dört, Gelecek Görünümü

MCP protokolü, AI ve blockchain'in birleştiği yeni bir paradigma olarak, veri etkileşimi verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük potansiyel göstermektedir. Ancak, mevcut MCB tabanlı projelerin çoğu hala kavramsal doğrulama aşamasında olup, olgun ürünler henüz piyasaya sürülmemiştir.

Gelecekte, MCP protokolünün DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş bir şekilde uygulanması bekleniyor. AI ajanları, MCP protokolü aracılığıyla zincir üzerindeki verileri gerçek zamanlı olarak alabilir, otomatik işlemler gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sağlaması ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaştırma sürecini teşvik etmesi bekleniyor.

Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok yönüyle ilgili zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor. Teknolojinin sürekli olgunlaşması ve uygulama alanlarının genişlemesiyle, MCP protokolünün bir sonraki nesil AI Agent gelişimini teşvik eden önemli bir motor haline gelmesi ve yapay zeka uygulamaları için yeni olasılıklar açması bekleniyor.