AI ve Dış Araçlar Arasındaki Köprü: MCP Teknolojisi Analizi ve Web3 Alanındaki Uygulama Beklentileri

Yapay zekanın gelişimi, insanlığa iş gücünün serbest bırakılması ve iş verimliliğinin artırılması olanağını getirdi. Ancak, mevcut büyük dil modellerinin (LLM) hâlâ sınırlamaları var, doğrudan pratik eylemleri gerçekleştiremiyorlar, kullanıcıların öneri almak ve bunu kendileri uygulamak için tekrarlayan diyaloglar kurması gerekiyor. Bu açığı kapatmak için MCP adında yeni bir teknoloji ortaya çıktı ve bu, AI'nın gerçek anlamda üretkenliği serbest bırakma vizyonuna daha da yaklaşmasını umuyor.

MCP Tanıtımı

MCP (Model Context Protocol), AI modellerinin sadece "söyleyebilmesi" ama "yapamaması" sorununu çözmeyi amaçlayan standart bir protokoldür. 2024 yılının Kasım ayında Anthropic şirketi tarafından yayımlanmıştır ve adı üç ana unsuru içermektedir:

• Model (模型): Çeşitli AI büyük dil modellerini ifade eder.
• Bağlam (上下文): Model için ek verileri veya harici araçları temsil eder
• Protokol: Genel, standartlaştırılmış bir kural veya arayüz

MCP'nin temel hedefi, AI'nın yalnızca diyalog kurmasını sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda çeşitli görevleri tamamlamak için dış araçları doğrudan kontrol etmesini sağlamak için standartları birleştirmektir.

MCP'nin Çalışma Şekli

MCP sistemi esas olarak üç bileşenden oluşur:

1. MCP Host (Yönetici): Tüm MCP'nin işleyişini yönetmek ve koordine etmekten sorumludur.
2. MCP Client (Kullanıcı Tarafı): Kullanıcı ihtiyaçlarını alır ve AI modeli ile iletişim kurar.
3. MCP Sunucu: AI'ye kullanılabilir işlevler sağlayan anotasyonlu bir API seti sunar.

MCP aracılığıyla, AI insan dilini anlayabilir ve belirli metinleri eylem talimatlarına dönüştürebilir, böylece otomatik işlemler gerçekleştirebilir.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak: MCP, AI'nın dış kaynaklara gerçek zamanlı erişimini ve bunları işlemesini sağlar, bu da geleneksel LLM'nin yalnızca önceden eğitilmiş verilerle sınırlı olma kısıtlamasını aşar.

2. Standartlaşma ve genel geçerlik: MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim için bir ortak standart sağlar, tekrar geliştirmeyi önler, verimliliği artırır.

3. Pasif yanıt vermekten aktif icra etmeye: MCP, AI'nın gerçek zamanlı duruma göre karar vermesine ve talimatları yerine getirmesine olanak tanır, bu da AI'nın kullanılabilirliğini önemli ölçüde artırır.

4. Güvenlik ve Kontrol: MCP, yetki ve API anahtar yönetimi gibi yöntemlerle hassas bilgilerin güvenliğini sağlar.

MCP ile AI Agent'in Karşılaştırması

AI Agent, belirli görevleri otomatik olarak işleyebilen bir AI sistemidir, MCP ise bir protokoldür. İkisi arasındaki ana fark şudur:

• AI Agent, karar verme ve icraata odaklanmaktadır.
• MCP, AI ile dış araçlar arasındaki iletişimi standartlaştırmaya odaklanmaktadır.

MCP, AI Agent'ının dış kaynaklarla daha etkili bir şekilde etkileşimde bulunmasını sağlayan güçlü bir ek olarak görülebilir.

Web3 alanında MCP uygulamaları

1. Base MCP: Base tarafından geliştirilen bir çerçeve, kullanıcıların doğal dilde konuşarak sözleşmeleri dağıtmasına ve DeFi hizmetlerini kullanmasına olanak tanır.

2. Flock: Merkeziyetsiz AI eğitim platformu, Web3 ajan modelleri sunarak AI destekli blok zinciri görevlerinin yerel olarak çalıştırılmasını sağlar.

3. LYRAOS: Çoklu AI Ajanı işletim sistemi, AI Ajanlarının doğrudan Solana blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına, kripto para işlemleri gibi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

MCP'nin Web3 Alanında Karşılaştığı Zorluklar

MCP'nin Web3 alanında potansiyeli olmasına rağmen, şu anda aşağıdaki zorluklarla karşı karşıya.

1. Teknolojik entegrasyon henüz olgunlaşmamış: Web3 ekosisteminin karmaşıklığı MCP Server'ın geliştirilmesini zorlaştırıyor.

2. Güvenlik ve düzenleme riskleri: AI'nın doğrudan blockchain işlemleri yapabilmesi için kapsamlı bir özel anahtar yönetimi ve izin kontrol mekanizmasına ihtiyaç vardır.

3. Kullanıcı deneyimi geliştirilmelidir: Blok zinciri işlemlerinin yüksek eşiği, yeni kullanıcıların MCP destekli uygulamaları benimsemesini engelleyebilir.

4. Piyasa duygu dalgalanmaları: Önceki AI Agent heyecanının azalması, yatırımcıların MCP kavramına olan tutumunu etkileyebilir.

Sonuç

MCP teknolojisi, AI ve blockchain'in birleşimi için yeni olanaklar sunmaktadır, ancak başarısı, teknik, güvenlik ve piyasa kabulü gibi birçok zorluğun üstesinden gelmeyi gerektirmektedir. Gelecekte, daha güvenli, kullanımı kolay ve pratik değer taşıyan uygulamalar geliştirilebilirse, MCP'nin Web3 gelişimini destekleyen önemli bir güç haline gelmesi beklenmektedir. Ancak, mevcut piyasa bu konuda hâlâ temkinli bir tutum sergilemekte ve MCP'nin gerçek uygulamalardaki performansını gözlemlemek ve doğrulamak için daha fazla zamana ihtiyaç vardır.