MCP: Bir Sonraki Nesil Web3 AI Ajanının Temel Motoru

MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline gelmekte hızla ilerliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sunmak için MCP Server'ı benzeri eklenti mimarisi ile tanıtıyor. MCP, Model Context Protocol'ün kısaltmasıdır ve Web2 AI alanından türetilmiştir, şimdi Web3 ortamında yeniden tasarlanmaktadır.

MCP Genel Bakış

MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLMs) bağlam bilgisi iletme şeklini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçların, verilerin ve AI Agent'ların daha sorunsuz bir şekilde iş birliği yapmasını sağlar.

MCP'nin önemi

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak görüntüleyemez.
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişilemez
• Dış yazılımlarla bağımsız olarak etkileşim kuramıyor

MCP, genel bir arayüz katmanı olarak işlev görerek bu yetenek eksikliklerini tamamlar ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanmasına olanak tanır.

MCP'yi AI uygulama alanında birleştirilmiş bir arayüz standardı olarak düşünebilirsiniz; bu, AI'nın çeşitli veri kaynakları ve işlev modülleri ile daha kolay entegre olmasını sağlar. Bu standartlaşmış protokol, hem AI Ajanları hem de araç geliştiricileri için faydalıdır:

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

Sonuç, daha açık, birlikte çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi.

MCP ile geleneksel API arasındaki fark

Geleneksel API tasarımı insanlara hizmet etmek içindir, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendi yapısı ve dokümantasyonu vardır, geliştiriciler parametreleri manuel olarak belirtmeli ve arayüz dokümantasyonunu okumalıdır. Oysa AI Ajanı kendisi dokümanları okuyamaz, her bir API'ye uyum sağlamak için zorunlu olarak kodlanmalıdır.

MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatını kullanarak bu yapılandırılmamış kısımları soyutlar ve Agent'a birleştirilmiş bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi, Otonom Agent için bir API adaptasyon katmanı olarak düşünebilirsiniz.

Web3 AI x MCP ekosistem görünümü

Web3'te AI da "bağlam verisi eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya, yani AI'nın zincir üzerinde gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişimi yok.

Bu darboğazı aşmak için, bir sonraki nesil AI Agent'ın üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre edebilmesi için daha modüler, Lego benzeri bir mimariye ihtiyacı var. MCP ve A2A protokolleri temelinde, Web3 senaryoları için tasarlanmış yeni nesil AI Agent altyapıları ve uygulamaları ortaya çıkıyor; böylece Agent, çok zincirli verilere erişebilir ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunabilir.

proje örneği

DeMCP

DeMCP, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini güvence altına almaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Server pazarıdır. Avantajları arasında şunlar bulunmaktadır:

• MCP aracının değiştirilmediğini sağlamak için TEE (Güvenilir İcra Ortamı) kullanın.
• Token teşvik mekanizması kullanarak geliştiricileri MCP sunucularına katkıda bulunmaya teşvik etme
• MCP toplayıcı ve mikro ödeme işlevi sunarak kullanım engelini azaltma

DeepCore

DeepCore, şifreleme alanına odaklanan MCP Server kayıt sistemini sunmakta ve Google tarafından önerilen 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 oluşturulmuş açık bir protokoldür. Farklı şirketlerin AI ajanlarının görevleri birlikte yürütmesini sağlamak gibi kurumsal düzeyde AI işbirliğini destekler.

Kısacası:

• MCP: Ajanlara araç erişim yeteneği sağlar
• A2A: Ajana birbirleriyle iş birliği yapma yeteneği sağlamak

Blok zinciri ve MCP sunucusunun birleşimi

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

1. Kriptografik yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verileri elde etmek, topluluğu nadir veri setlerine katkıda bulunmaya teşvik etmek
2. "Araç zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların meşru eklentiler olarak gizlenerek Ajanı yanıltması.
3. Stake/ceza mekanizmasını entegre etmek ve zincir üzerindeki itibar sistemini kullanarak MCP sunucusunun güven sistemini oluşturmak
4. Sistem hata toleransını ve gerçek zamanlılığı artırmak, merkezi sistemin tek nokta arızasından kaçınmak
5. Açık kaynak yeniliğini teşvik etmek, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi içerikleri yayınlamalarına izin vermek, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirmek.

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı API tasarımından daha zengin, çeşitli ve kolay birleştirilebilir araç setleri sunmaya kayacaktır.

Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi olabilir, her API bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasını ortaya çıkarabilir: Ajanlar, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilgili olma gibi kriterlere göre dinamik olarak araç seçebilir ve blockchain ile güçlendirilmiş daha verimli bir Ajan hizmetleri ekonomisi oluşturabilir.

MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent'ın onu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir. Sonuçta, Agent, MCP'nin yeteneklerinin taşıyıcısı ve amplifikatörü iken, blockchain ve kripto mekanizmaları bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa eder.