MCP kavramı ve AI Agent ile birleşen yeni nesil akıllı uygulama çerçevesi

MCP Kavram Tanıtımı

Geleneksel sohbet robotları, yapay zeka alanında genellikle genel diyalog modellerine dayanmakta ve kişiselleştirilmiş karakter ayarlarından yoksun kalmaktadır, bu da tekdüze ve insani duygulardan yoksun yanıtlar vermelerine neden olmaktadır. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, AI'ya belirli bir karakter, kişilik ve ton kazandırmak amacıyla "karakter belirleme" kavramını tanıtmaktadır, böylece yanıtları kullanıcı beklentilerine daha yakın hale getirilmektedir. Ancak, zengin "karakter belirleme" özelliklerine sahip olsalar bile, AI hala pasif bir yanıtlayıcıdır ve görevleri proaktif olarak yerine getirme veya karmaşık işlemler gerçekleştirme yeteneğine sahip değildir.

Auto-GPT projesi, geliştiricilerin AI için araçlar ve fonksiyonlar tanımlamasına ve bunları sisteme kaydetmesine olanak tanıyarak ortaya çıktı. Kullanıcı bir talep sunduğunda, Auto-GPT önceden belirlenmiş kurallar ve araçlar doğrultusunda işlem talimatları üretir, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları geri döndürür, böylece AI pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşür.

Auto-GPT, AI'nin kendi kendine yürütme yeteneğini gerçekleştirmesine rağmen, hala araç çağırma formatlarının birliğindeki eksiklikler ve farklı platformlar arasında uyumluluk sorunları gibi sorunlarla karşı karşıyadır. Bu sorunları çözmek için MCP (Model Context Protocol, Model Bağlam Protokolü) geliştirildi. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim yöntemlerini basitleştirmeyi, birleşik bir iletişim standardı sunmayı hedeflemektedir; böylece AI, çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırabilir. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirmesi için çok fazla kod ve araç açıklaması gerekmektedir. MCP protokolü, standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim standartları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirmiş ve AI modellerinin dış araçlarla etkileşiminin verimliliğini artırmıştır.

MCP ve AI Agent'in birleşimi

MCP ve AI Agent birbirini tamamlar. AI Agent, blockchain 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, standart protokoller ve bağlam yönetimi sağlamaya odaklanır, böylece platformlar arası birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.

MCP, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, off-chain hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için birleşik bir iletişim standardı sağlar, geleneksel geliştirmedeki arayüz parçalanması sorununu çözer ve AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olmasına olanak tanır, otonom yürütme yeteneğini büyük ölçüde artırır. Örneğin, DeFi türündeki AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak alabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.

MCP ayrıca AI Agent için yeni bir yön açtı: birden fazla AI Agent işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'lar işlevsel olarak işbirliği yaparak, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri yerine getirebilir ve genel verimlilik ile güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki işlem otomasyonu açısından, MCP çeşitli işlem ve risk kontrol Agent'larını bir araya getirerek, işlemler sırasında kayma, işlem aşınması, MEV gibi sorunları çözerek daha güvenli ve verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.

İlgili Projeler

1. DeMCP: Merkezi olmayan MCP ağı, AI Ajansı için kendi geliştirdiği açık kaynak MCP hizmetini sunar, geliştiricilere ticari kazanç paylaşımı için bir dağıtım platformu sağlar ve ana akım büyük dil modellerine tek duraklı erişim imkanı sunar.

2. DARK: Solana üzerine inşa edilmiş güvenilir yürütme ortamı (TEE) altında MCP ağı. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, TEE ve MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a etkili araç entegrasyon yetenekleri sağlayacaktır.

3. Cookie.fun: Web3 ekosisteminde AI Agent'a odaklanan bir platform, kapsamlı AI Agent endeksi ve analiz araçları sunmaktadır. En son güncellemeyle birlikte özel MCP sunucuları tanıtıldı, bunlar tak-çalıştır akıllı ajanlara özel MCP sunucularını içermektedir.

4. SkyAI: BNB Chain üzerinde inşa edilmiş Web3 veri altyapısı projesi, MCP'yi genişleterek blok zinciri yerel AI altyapısını oluşturuyor. Şu anda BNB Chain ve Solana'nın birleşik veri kümelerini destekliyor, gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zincirinin MCP veri sunucularını destekleyecek.

Gelecek Gelişimi

MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleştiği yeni bir anlatım olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik korumasını güçlendirme gibi alanlarda büyük bir potansiyel sergilemektedir. Ancak, şu anda MCP'ye dayalı projelerin çoğu hala kavramsal doğrulama aşamasındadır ve olgun ürünler sunmamaktadır. Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak, tokenlerin gerçek ürünle sıkı bir şekilde ilişkili olmasını sağlamak ve kullanıcı deneyimini artırmak, şu anda MCP projelerinin karşılaştığı temel sorunlardır.

Zorluklarla karşılaşmasına rağmen, MCP protokolü kendisi büyük bir piyasa gelişim potansiyeli göstermektedir. AI teknolojisindeki ilerlemeler ve MCP protokolünün olgunlaşması ile gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş bir uygulama gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verileri alabilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analizi verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf ve izlenebilir bir çalışma platformu sağlaması beklenmektedir, bu da AI varlıklarının merkeziyetsizleştirilmesi ve varlıklaştırılması sürecini teşvik edecektir.

MCP protokolü, AI ile blok zincirinin birleşiminin önemli bir destek gücü olarak, teknoloji sürekli olgunlaşırken ve uygulama alanları genişledikçe, bir sonraki nesil AI Agent'ı destekleyen önemli bir motor olma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknoloji entegrasyonu, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok zorluk çözülmelidir.