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

Bir, MCP Kavramının Tanıtımı

Yapay zeka alanında, geleneksel sohbet botları genellikle kişiselleştirilmiş ayarlardan yoksundur ve bu da yanıtların monoton olmasına yol açar. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter" kavramını tanıttı ve AI'ya belirli roller ve kişilikler atadı. Ancak yine de, AI yalnızca pasif bir yanıtlayıcıdır ve karmaşık görevleri proaktif bir şekilde yerine getiremez.

Bu sınırlamayı aşmak için Auto-GPT projesi ortaya çıktı. Geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına izin vererek AI'nın önceden belirlenmiş kurallara göre otomatik olarak görevleri yerine getirmesini sağlıyor. Auto-GPT belirli bir düzeyde otonom yürütme sağlasa da, hala araç çağırma formatlarının tutarsızlığı ve çapraz platform uyumluluğu gibi sorunlarla karşı karşıya.

Bu zorluklara karşı, MCP (Model Bağlam Protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşimi basitleştirmeyi amaçlamakta, birleştirilmiş iletişim standartları aracılığıyla AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırmasını sağlamaktadır. Bu standartlaştırma, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirerek verimliliği artırmakta ve AI modellerinin dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlamaktadır.

İkincisi, MCP ile AI Ajansı'nın iş birliği etkisi

MCP ve AI Agent birbirini tamamlayıcıdır. AI Agent, blok zinciri otomasyon işlemleri, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimine odaklanırken, gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanır, standart protokoller ve bağlam yönetimi sunarak çapraz platform birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.

MCP, AI Agent için yeni bir gelişim yönü açtı, örneğin çoklu AI Agent işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'lar fonksiyonlarına göre görev paylaşımı yaparak, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri birlikte tamamlayarak genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilirler. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu konusunda, MCP çeşitli işlem ve risk yönetim Agent'larını bir araya getirerek, kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözmeye 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 kaynak MCP hizmeti sunar, geliştiricilere ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu.

2. DARK: Solana üzerinde inşa edilmiş güvenilir bir yürütme ortamı (TEE) altındaki MCP ağı. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, AI Agent için verimli araç entegrasyon yetenekleri sağlamayı hedeflemektedir.

3. Cookie.fun: Web3 ekosisteminde AI Agent'a odaklanan bir platform, kapsamlı AI Agent endeksi ve analiz araçları sunar. Son güncellemeyle birlikte, geliştiriciler ve teknik olmayan kişiler için tak-çalıştır akıllı ajan özel MCP hizmeti sunan özel MCP sunucusu tanıtıldı.

4. SkyAI: BNB Chain üzerinde inşa edilmiş bir Web3 veri altyapısı projesi olup, blockchain'e özgü AI altyapısını oluşturmak için MCP'yi genişletmektedir. Şu anda BNB Chain ve Solana'dan gelen birleşik veri setlerini desteklemektedir, gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zincirinin MCP veri hizmetlerini desteklemeyi planlamaktadır.

Dört, Gelecek Gelişim Beklentileri

MCP protokolü, veri alışverişi verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük potansiyel göstermektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi alanlarda geniş uygulama olanakları vardır. Ancak, şu anda MCP'ye dayalı projelerin çoğu hâlâ kavramsal doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler piyasaya sürülmemiştir, bu da token fiyatlarının düşme eğilimi göstermesine neden olmuştur.

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 ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliği ile doğruluğunu artırabilir. MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf ve izlenebilir bir çalışma platformu sunarak AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaştırma sürecini ilerletebilir.

Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok yönlü zorluğun üstesinden gelinmesi gerekiyor. Teknoloji sürekli olgunlaştıkça ve uygulama senaryoları genişledikçe, MCP protokolünün bir sonraki nesil AI Agent gelişimini teşvik eden önemli bir motor haline gelmesi bekleniyor ve yapay zeka uygulamalarına yeni bir gelişim yolu açması öngörülüyor.