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

Bir, MCP Kavramının Tanıtımı

Geleneksel sohbet robotları, yapay zeka alanında genellikle genel diyalog modellerine dayanmakta ve kişiselleştirilmiş karakter tanımlamalarından yoksun kalmaktadır, bu da yanıtların tekdüze ve insani duygulardan yoksun olmasına yol açmaktadır. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, yapay zekaya belirli bir karakter, kişilik ve ton kazandırmak için "karakter tasarımı" kavramını getirmiştir, böylece yanıtları kullanıcı beklentilerine daha yakın hale gelmektedir. Ancak, yapay zeka zengin "karakter tasarımı" ile donatılmış olsa bile, yine de sadece pasif bir yanıtlayıcıdır ve görevleri aktif olarak yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.

Bu amaçla, açık kaynak projesi Auto-GPT ortaya çıktı. 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 oluşturur, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları döndürür; böylece AI, pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yerine getiriciye dönüşür.

Auto-GPT, belirli bir ölçüde AI'nın özerk icrasını gerçekleştirmiş olsa da, hala araç çağırma formatlarının birliğinin olmaması, çapraz platform uyumluluğunun düşük olması gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu sorunları çözmek için Model Context Protocol (MCP, Model Bağlam Protokolü) ortaya çıkmıştır. MCP, AI'nın dış araçlarla etkileşim şeklini basitleştirmeyi amaçlamaktadır; bir iletişim standardı sunarak AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilmesini sağlar. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için geliştiricilerin büyük miktarda kod ve araç açıklaması yazması gerekmekte, bu da geliştirme zorluğunu ve zaman maliyetini büyük ölçüde artırmaktadır. MCP protokolü, standartlaşmış arayüzler ve iletişim standartları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirmiştir, AI modellerinin dış araçlarla daha hızlı ve etkili bir şekilde etkileşimde bulunmasına olanak tanımaktadır.

İki, MCP ve AI Ajanının Birleşimi

MCP, kripto AI Agent ile birbirini tamamlar. AI Agent, blockchain otomasyonu, akıllı sözleşme yürütme ve kripto varlık yönetimine odaklanarak, gizlilik koruması ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent'ın dış sistemlerle etkileşimini basitleştirmeye odaklanarak, standart protokoller ve bağlam yönetimi sunar; bu da çapraz platform birlikte çalışabilirliğini ve esnekliği artırır. Kripto AI Agent, MCP protokolü aracılığıyla daha verimli çapraz platform entegrasyonu ve işlemi gerçekleştirebilir, bu da yürütme yeteneğini artırır.

Önceki AI Agent'lar belirli yürütme yeteneklerine sahipti, örneğin akıllı sözleşmeler aracılığıyla işlem gerçekleştirme, cüzdan yönetimi gibi. Ancak bu işlevler genellikle önceden tanımlıdır ve esneklik ile uyumluluktan yoksundur. MCP'nin temel değeri, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, çevrimdışı hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için birleşik bir iletişim standardı sağlamaktır. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirme sürecindeki arayüz parçalanması sorununu çözerek AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarla kesintisiz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve kendi kendine yürütme yeteneklerini büyük ölçüde artırır. Örneğin, DeFi türü AI Agent'lar MCP aracılığıyla piyasa verilerine anlık olarak erişebilir ve portföylerini otomatik olarak optimize edebilir.

Ayrıca, MCP, AI Agent için yeni bir yön açmaktadır; bu da birden fazla AI Agent'in işbirliği yapmasıdır: MCP sayesinde, AI Agent'ler işlevsel bir şekilde işbirliği yaparak zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri bir araya getirip tamamlayabilir, genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki ticaret otomasyonu açısından, MCP, çeşitli ticaret ve risk yönetimi Agent'lerini birbirine bağlayarak, ticarette kayma, ticaret aşınması, MEV gibi sorunları çözmekte ve daha güvenli, verimli zincir üzerindeki varlık yönetimini sağlamaktadır.

Üç, İlgili Projeler

1. DeMCP

DeMCP, AI Agent'lere kendi geliştirdiği açık kaynaklı MCP hizmetleri sunmaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. MCP geliştiricilerine ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunmakta ve ana akım büyük dil modelleri (LLM) için tek noktadan erişim sağlamaktadır. Geliştiriciler, stabilcoin destekleyerek hizmet alabilirler. 8 Mayıs itibarıyla, DMCP tokeninin piyasa değeri yaklaşık $1.62M'dır.

2. KARA

DARK, Solana üzerinde inşa edilen, güvenilir yürütme ortamı (TEE ) altında bir MCP ağıdır. İlk uygulaması geliştirme aşamasındadır ve TEE ile MCP protokolü aracılığıyla AI Agent için etkili araç entegrasyon yetenekleri sunacaktır. Geliştiricilerin basit bir yapılandırma ile çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasına olanak tanıyacaktır. Ürün henüz tam olarak piyasaya sürülmemiş olmasına rağmen, kullanıcılar e-posta ile bekleme listesine katılarak erken deneyim aşamasına dahil olabilir, test yapabilir ve geri bildirimde bulunabilirler.

3. Cookie.fun

Cookie.fun, Web3 ekosisteminde AIAgent'e odaklanan bir platformdur ve kullanıcılara kapsamlı AI Agent endeksi ve analiz araçları sunmayı amaçlamaktadır. Bu platform, AI Agent'ların zihinsel etki gücü, akıllı takip yeteneği, kullanıcı etkileşimi ve zincir üzerindeki veriler gibi göstergeleri sergileyerek, kullanıcılara farklı AI Agent'ların performansını anlama ve değerlendirme konusunda yardımcı olmaktadır. 24 Nisan'da, Cookie.API1.0 güncellemesi özel MCP sunucusunu tanıttı. Bu, geliştiriciler ve teknik olmayan kişiler için tasarlanmış, herhangi bir yapılandırma gerektirmeyen, tak ve çalıştır özellikli bir AI ajanına özel MCP sunucusunu içermektedir.

4. SkyAI

SkyAI, BNB Chain'e dayalı bir Web3 veri altyapı projesidir ve blockchain yerel AI altyapısını inşa etmek amacıyla MCP'nin genişletilmesi yoluyla çalışmaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamalarına ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunarak, çok zincirli veri erişimi, AI ajanı dağıtımı ve protokol düzeyinde yardımcı programların entegrasyonu ile geliştirme süreçlerini basitleştirmeyi ve AI'nın blockchain ortamındaki pratik uygulamalarını teşvik etmeyi planlamaktadır. Şu anda, SkyAI BNB Chain ve Solana'dan gelen birleşik veri setlerini desteklemekte olup, veri hacmi 10 milyardan fazla satıra ulaşmıştır, gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zinciri için MCP veri sunucularını da destekleyecektir.

Dört, Gelecek Gelişimi

MCP protokolü, AI ve blok zinciri entegrasyonunun yeni bir anlatısı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenliği ve gizliliği artırma gibi alanlarda büyük bir potansiyel sergilemektedir, özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarda geniş bir uygulama perspektifi sunmaktadır. Ancak, mevcut durumda MCP tabanlı projelerin çoğu hâlâ kavramsal doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler sunmamaktadır; bu da, token fiyatlarının piyasaya sürüldükten sonra sürekli bir düşüş yaşamasına neden olmaktadır. Bu durum, MCP projelerine yönelik piyasada bir güven krizini yansıtmaktadır ve bu da esas olarak uzun ürün geliştirme döngüsü ve somut uygulamaların eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı bağı sağlamak ve kullanıcı deneyimini artırmak, şu anki MCP projesinin karşılaştığı temel sorunlar olacaktır. Ayrıca, MCP protokolünün kripto ekosistemindeki tanıtımı hala teknik entegrasyon zorluklarıyla karşı karşıya. 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.

MCP protokolü, yukarıda belirtilen zorluklara rağmen, kendisi büyük bir pazar gelişim potansiyeli göstermektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün aşama aşama olgunlaşmasıyla, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş bir uygulama gerçekleştirmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla zincir üzerindeki verileri gerçek zamanlı olarak alabilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analiz verimliliği ile doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özelliği, AI modellerine şeffaf ve izlenebilir bir çalışma platformu sunma potansiyeline sahiptir ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşmesi ve varlıklaştırılması sürecini teşvik edebilir.

MCP protokolü, AI ve blok zinciri entegrasyonunun önemli bir yardımcı gücü olarak, teknolojinin sürekli olgunlaşması ve uygulama senaryolarının genişlemesiyle birlikte, bir sonraki nesil AI Agent'ı destekleyecek önemli bir motor olma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok zorluğun üstesinden gelinmesi gerekmektedir.