MCP: Yeni Nesil Web3 AI Ajanının Temel Motoru

MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline hızla geliyor. AI Agent'a yeni araçlar ve yetenekler sağlamak için MCP Server'ı benzer bir eklenti mimarisi aracılığıyla tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni ortaya çıkan kavramlar gibi, MCP (Model Context Protocol'ün kısaltması) Web2 AI'dan kaynaklanıyor ve şimdi Web3 ortamında yeniden tasarlanıyor.

MCP'nin Doğası ve Önemi

MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme yöntemlerini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanı arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlamaktadır.

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak tarayamıyorum
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişim yok
• Harici yazılımlarla bağımsız bir şekilde etkileşim kuramıyor.

MCP, genel bir arayüz katmanı olarak hareket ederek bu yetenek boşluklarını doldurmuş ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamıştır.

MCP'yi AI uygulama alanındaki USB-C ile karşılaştırabilirsiniz - çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleri ile AI'nin daha kolay entegrasyon sağlaması için tek bir standart arayüz. Her LLM'nin farklı bir telefon olduğunu hayal edin, eğer bir donanım üreticisiyseniz, her bir arayüz için bir dizi aksesuar geliştirmek zorunda kalırsınız, bu da bakım maliyetlerini son derece yüksek hale getirir.

Bu, AI araç geliştiricilerinin karşılaştığı sorundur: Her LLM platformu için özel eklentiler oluşturmak, karmaşıklığı büyük ölçüde artırmakta ve ölçeklenebilirliği sınırlamaktadır. MCP, tüm LLM'lerin ve araç sağlayıcılarının USB-C bağlantı noktası kullanmasını sağlamak gibi, bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır.

Bu standart protokol her iki taraf için de faydalıdır:

• AI Agent (istemci) için: dış araçlar ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına güvenli bir şekilde bağlanabilir.
• Araç geliştiricileri (sunucu tarafı): Bir kez entegrasyon, çoklu platformda kullanılabilir

Sonuç, daha açık, etkileşimli ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi.

MCP ile Geleneksel API Arasındaki Farklar

API'nin tasarımı insanlara hizmet etmek içindir, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine özgü bir yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmesi ve arayüz belgelerini okuması gerekmektedir. Oysa AI Agent belgeleri okuyamaz, her API'ye (REST, GraphQL, RPC vb.) uyum sağlamak için sabit kodlanması gerekir.

MCP, standart API içindeki işlev çağrı formatını standartlaştırarak, bu yapılandırılmamış kısımları soyutlar ve Agent'a birleşik bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi, Otonom Agent için paketlenmiş bir API uyum katmanı olarak görebilirsiniz.

Son zamanlarda, bir bulut hizmeti sağlayıcısı, geliştiricilerin platformlarında minimum cihaz yapılandırması ile doğrudan uzak MCP sunucuları dağıtabileceğini duyurdu. Bu, MCP sunucularının dağıtım ve yönetim süreçlerini büyük ölçüde basitleştirdi, kimlik doğrulama ve veri aktarımı dahil, "tek tuşla dağıtım" olarak nitelendirilebilir.

MCP'nin kendisi yeterince çekici görünmese de, kesinlikle önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketiciye yönelik kullanılamaz; ancak üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek etkilerini gösterdiğinde, değeri gerçekten ortaya çıkacaktır.

Web3 AI ve MCP'nin Ekosistem Manzarası

Web3'te AI da "bağlam verisi eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıyadır; yani AI, zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişemez.

Geçmişte, bazı projeler çoklu ajan işbirliği ağı inşa etmeye çalıştı, ancak nihayetinde merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı oldukları için "tekerleği yeniden icat etme" tuzağına düştü. Her bir veri kaynağına entegre olmak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kalmak, geliştirme maliyetlerinin artmasına neden oldu. Bu darboğazı aşmak için, bir sonraki nesil AI Ajanları, üçüncü taraf eklentileri ve araçlarının sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini kolaylaştıracak daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyaç duymaktadır.

Böylece, MCP ve A2A protokollerine dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları yükseliyor. Web3 senaryoları için özel olarak tasarlanmış olan bu ajanlar, çoklu zincir verilerine erişim sağlayarak DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunabiliyor.

Proje Örneği: DeMCP ve DeepCore

DeMCP, yerel kripto araçlarına odaklanan ve MCP araçlarının egemenliğini güvence altına alan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazar yeridir.

Avantajları şunlardır:

• MCP aracının değiştirilmediğinden emin olmak için TEE (Güvenilir İcra Ortamı) kullanın.
• Token teşvik mekanizması kullanarak, geliştiricilerin MCP sunucusuna katkıda bulunmalarını teşvik edin.
• MCP agregatörü ve mikro ödemeler işlevi sunarak kullanım engelini azaltma

Diğer bir proje olan DeepCore, kripto alanına odaklanan MCP Server kayıt sistemi sunmakta ve başka bir açık standart olan A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişlemektedir.

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

Eğer MCP, Agent (istemci) ile araç (sunucu) arasındaki etkileşimi dikkate alıyorsa, A2A daha çok Agent'lar arasındaki işbirliği ara katmanı gibidir, böylece birden fazla Agent, iç durumu paylaşmadan işbirliği yaparak görevleri tamamlayabilir. İşbirliği, bağlam, talimatlar, durum güncellemeleri ve veri aktarımı yoluyla gerçekleştirilir.

Kısaca:

• MCP: Ajanlara araç erişim yeteneği sağlar
• A2A: Ajana birbirleriyle işbirliği yapma yeteneği sağlar.

MCP sunucusu ve blok zinciri birleşimi

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

1. Kripto yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu kıt veri setlerine katkıda bulunmaya teşvik etmek.
2. "Araç zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların yasal eklentiler olarak gizlenerek Agent'ı yanıltması.
   • Blok zinciri, TEE Uzaktan Doğrulama, ZK-SNARK, FHE gibi şifreleme doğrulama mekanizmaları sağlar.
3. Stake/ceza mekanizması getirerek, zincir üzerindeki itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sistemini oluşturmak
4. Sistemin hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemin tek noktadaki arızasından kaçınmak.
5. Açık kaynak yeniliğini teşvik etmek, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi yayınlamalarına izin vermek, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirmek

Şu anda, çoğu MCP Sunucu altyapısı, kullanıcıların doğal dildeki istemlerini çözümleyerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Ajanı, karmaşık görev hedeflerini tamamlamak için gereken MCP araçlarını kendi başına arayabilecektir.

Ancak, şu anda MCP projeleri hala erken aşamada. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarına sahip, proje sahipleri GitHub'dan üçüncü taraf Sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendileri geliştiriyorlar, özünde Web2 eklenti pazarından çok da farklı değil, tek farkı Web3 senaryolarına odaklanmaları.

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Şu anda, giderek daha fazla kripto endüstrisi profesyoneli, MCP'nin AI ile blockchain arasındaki bağlantı potansiyelinin farkına varıyor. Örneğin, bir ticaret platformunun kurucusu, yakın zamanda AI geliştiricilerini yüksek kaliteli MCP Server'lar oluşturmaya aktif olarak çağırdı ve bu sayede belirli bir kamu blockchain üzerindeki AI Agent'lere daha zengin bir araç seti sağlandı.

Altyapının olgunlaşmasıyla, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından, daha zengin, çeşitli ve kolayca bir araya getirilebilen bir araç seti sunabilenlere kayacaktır.

Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API bir MCP sunucusu olabilir. Bu durumda yeni bir fiyat mekanizması ortaya çıkabilir: Ajanlar, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilgili olma gibi faktörlere göre dinamik olarak araç seçebilir ve Crypto ile blok zincirinin aracı olarak güçlendirdiği daha verimli bir Ajan hizmetleri ekonomik sistemi oluşturabilir.

Elbette, MCP kendisi doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt düzey protokol katmanıdır. Yani, MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, AI Agent'ın bunu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir.

Sonuç olarak, Agent, MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve büyüteci iken, blok zinciri ve kripto mekanizmaları bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa etmektedir.