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

Bir. MCP Kavramının Tanıtımı

Yapay zeka alanında, geleneksel sohbet botları genellikle genel diyalog modellerine dayanır ve kişiselleştirilmiş ayarlardan yoksundur, bu da yanıtların tekdüze ve sıkıcı olmasına neden olur. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler "karakter tasarımı" kavramını tanıtarak, yapay zekaya belirli roller, kişilikler ve tonlar vererek yanıtlarının kullanıcı beklentilerine daha yakın olmasını sağlar. Ancak, zengin bir "karakter tasarımı"na sahip olsa bile, yapay zeka hala pasif bir yanıt verendir ve görevleri proaktif bir şekilde yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.

Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için Auto-GPT projesi ortaya çıktı. Geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına ve bunları sisteme kaydetmesine olanak tanır. Kullanıcı bir talep sunduğunda, Auto-GPT önceden tanımlanmış kurallar ve araçlar doğrultusunda işlem talimatları üretir, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları geri döndürür. Bu, AI'nın pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşmesini sağlar.

Auto-GPT, belirli bir ölçüde AI'nın özerk yürütülmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatlarının tutarsızlığı ve çapraz platform uyumluluğunun zayıflığı gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için MCP (model bağlam protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim biçimini basitleştirmeyi amaçlamakta, bir iletişim standardı sağlayarak AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesini mümkün kılmaktadır. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için geliştiricilerin çok sayıda kod ve araç açıklaması yazması gerekiyordu, bu da geliştirme zorluğunu ve zaman maliyetini büyük ölçüde artırıyordu. MCP protokolü, standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim standartları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirmiş, AI modellerinin dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşime girmesini sağlamıştır.

İki, MCP ve AI Agent'ın İşbirliği İlişkisi

MCP ve AI Agent arasında tamamlayıcı bir ilişki vardır. AI Agent, blok zinciri otomasyonu, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimi üzerine odaklanarak gizlilik koruma ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent ile dış sistemler arasındaki etkileşimi basitleştirmeye odaklanarak standartlaşmış protokoller ve bağlam yönetimi sunar, çoklu platformlar arası etkileşim ve esnekliği artırır.

Geleneksel AI Agent'lar belirli bir yürütme yeteneğine sahiptir, örneğin akıllı sözleşmeler aracılığıyla işlem gerçekleştirmek, cüzdanları yönetmek vb. Ancak, bu işlevler genellikle önceden tanımlıdır ve esneklik ile uyumdan yoksundur. MCP'nin temel değeri, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, off-chain hizmetler vb. dahil) arasındaki etkileşim için tek tip iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirme sürecindeki arayüz parçalanması sorununu çözer ve AI Agent'ın çok zincirli veriler ve araçlarla kesintisiz bir şekilde entegre olmasını sağlayarak, kendi kendine yürütme yeteneğini önemli ölçüde artırır.

Örneğin, DeFi türü AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerine anlık erişim sağlayabilir ve portföyü otomatik olarak optimize edebilir. Ayrıca, MCP, AI Agent'lar için yeni bir yön açmaktadır; yani birden fazla AI Agent'ın işbirliği: MCP aracılığıyla, AI Agent'lar işlevsel olarak işbirliği yapabilir, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri tamamlamak için bir araya gelir ve genel verimliliği ve güvenilirliği artırır. Zincir üzerindeki ticaretin otomasyonunda, MCP çeşitli ticaret ve risk kontrol Agent'larını birleştirerek ticarette kayma, ticaret aşınması, MEV gibi sorunları çözer ve daha güvenli, verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.

Üç, İlgili Proje Tanıtımı

1. DeMCP

DeMCP, AI Agent'lere kendi geliştirdikleri açık kaynak MCP hizmetlerini sunmayı, MCP geliştiricilerine ticari gelir paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunmayı ve ana akım büyük dil modellerine tek noktadan erişim sağlamayı amaçlayan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. Geliştiriciler, hizmet almak için istikrarlı paralar kullanabilirler.

2. KARANLIK

DARK, Solana üzerinde inşa edilmiş güvenilir yürütme ortamı ( TEE ) altında bulunan MCP ağıdır. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, TEE ve MCP protokolleri aracılığıyla AI Agent'a etkili araç entegrasyonu sağlamayı amaçlamaktadır. Geliştiricilerin basit yapılandırmalarla çeşitli araçlar ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamalarına olanak tanımaktadır.

3. Cookie.fun

Cookie.fun, kullanıcılarına Web3 ekosisteminde AI Agent'lara odaklanan bir platformdur ve kapsamlı AI Agent endeksi ve analiz araçları sunmaktadır. Bu platform, AI Agent'ların zihinsel etkisini, akıllı takip yeteneğini, kullanıcı etkileşimini ve zincir üzerindeki veriler gibi göstergeleri sergileyerek kullanıcıların farklı AI Agent'ların performansını anlamalarına ve değerlendirmelerine yardımcı olmaktadır. Son zamanlarda, Cookie.fun, geliştiriciler ve teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmış, herhangi bir yapılandırmaya ihtiyaç duymayan, tak-çalıştır akıllı ajanlara özel MCP sunucusunu tanıttı.

4. SkyAI

SkyAI, BNB Chain üzerine inşa edilmiş bir Web3 veri altyapı projesidir ve blockchain'e özgü AI altyapısını inşa etmek için MCP'yi genişletmeyi hedeflemektedir. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamaları için ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunmakta, çoklu zincir veri erişimi, AI ajan dağıtımı ve protokol düzeyinde yardımcı program entegrasyonu ile geliştirme süreçlerini basitleştirerek blockchain ortamında AI'nın pratik uygulamalarını teşvik etmeyi planlamaktadır. Şu anda, SkyAI BNB Chain ve Solana'dan gelen birleşik veri setlerini desteklemektedir ve gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zinciri için MCP veri sunucularını da destekleyecektir.

Dört, Gelecek Gelişim Perspektifi

MCP protokolü, AI ve blockchain'in entegrasyonunun yeni bir anlatısı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik korumasını güçlendirme gibi alanlarda büyük bir potansiyel göstermektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarında geniş uygulama olasılığına sahiptir. Ancak, mevcut durumda MCP'ye dayalı projelerin çoğu hâlâ konsept doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler sunmamaktadır, bu da token fiyatlarının piyasaya sürüldükten sonra sürekli olarak düşmesine neden olmaktadır. Bu durum, MCP projelerine yönelik piyasanın güven krizini yansıtmaktadır; bu da esasen uzun ürün geliştirme döngüsü ve somut uygulama eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Bu nedenle, ürün geliştirme sürecinin hızlandırılması, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı ilişkinin sağlanması ve kullanıcı deneyiminin artırılması, şu anda MCP projesinin karşılaştığı temel sorunlar haline gelmiştir. Ayrıca, MCP protokolünün kripto ekosisteminde tanıtımı hala teknik entegrasyon zorluklarıyla karşı karşıyadır. Farklı blok zincirleri ve DApp'ler arasındaki akıllı sözleşme mantığı ve veri yapılarındaki farklılıklar nedeniyle, standartlaştırılmış MCP sunucusu için hâlâ büyük miktarda geliştirme kaynağına ihtiyaç vardır.

Zorluklara rağmen, MCP protokolü kendisi büyük pazar gelişim potansiyeli sergilemektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün aşamalı olgunlaşması ile gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulamalar gerçekleştirme umudu vardır. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verileri alabilir, otomatik işlemler gerçekleştirebilir ve pazar analiz verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özelliği, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sağlama umudu taşımakta ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşmesi ve varlıklaştırılması sürecini ilerletmektedir.

MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleşiminin önemli bir yardımcı gücü olarak, teknoloji sürekli olgunlaştıkça ve uygulama senaryoları genişledikçe, bir sonraki nesil AI Agent'ı desteklemede önemli bir motor haline gelme potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok zorluğun üstesinden gelinmesi gerekmektedir.