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 insana dair bir sıcaklıktan yoksun olmasına yol açmaktadır. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, AI'ya belirli bir karakter, kişilik ve ton kazandırmak amacıyla "karakter" kavramını tanıttılar, bu da yanıtların kullanıcı beklentilerine daha yakın olmasını sağladı. Ancak, zengin "karakter" özelliklerine sahip olsalar bile, AI hâlâ sadece pasif bir yanıtlayıcıdır; görevleri aktif olarak yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.
Bu sınırlamayı aşmak için 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 üretir, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları döner. Bu şekilde AI, pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşür.
Auto-GPT, belirli bir düzeyde AI'nın özerk yürütmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatlarının tutarsızlığı, çapraz platform uyumluluğunun zayıflığı gibi sorunlarla karşı karşıya. Bu nedenle, MCP (Model Context Protocol, model bağlam protokolü) ortaya çıktı. MCP, AI ile harici araçlar arasındaki etkileşimi basitleştirmeyi, birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlamayı amaçlıyor ve AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırmasına olanak tanıyor. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirmesi için çok sayıda kod ve araç açıklaması gerekmekteydi, ancak MCP protokolü standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim kuralları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirdi ve AI modellerinin harici araçlarla etkileşimini artırdı.
İkincisi, MCP ve AI Ajanının Bütünleşmesi
MCP ve AI Agent birbirini tamamlar. AI Agent, blok zinciri otomatik işlemleri, akıllı sözleşme yürütmesi ve kripto varlık yönetimi üzerine yoğunlaşarak gizlilik koruması ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent'ın dış sistemlerle etkileşimini basit hale getirmeye odaklanır, standartlaştırılmış protokoller ve bağlam yönetimi sunarak çoklu platformlar arası birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.
MCP, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, zincir dışı hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlar. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirmede arayüz parçalanması sorununu çözer ve AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar, kendi kendine yürütme yeteneğini büyük ölçüde güçlendirir. Örneğin, DeFi türündeki AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerine anlık erişim sağlayabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.
Ayrıca, MCP AI Agent için yeni bir yön açtı: birden fazla AI Agent'in işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'ler işlevsel bir şekilde organize olabilir, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlayarak genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki ticaret otomasyonu konusunda, MCP çeşitli ticaret ve risk yönetimi Agent'lerini bir araya getirir, ticaretteki kaymalar, ticaret aşınması, MEV gibi sorunları çözer ve daha güvenli, verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.
Üç, İlgili Projeler
1. DeMCP
DeMCP, AI Agent'lere özel olarak geliştirilmiş açık kaynaklı MCP hizmetleri sunan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. MCP geliştiricilerine ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunar ve ana akım büyük dil modeli (LLM)'e tek noktadan erişim imkanı tanır. Geliştiriciler, hizmet almak için stabil coin'leri kullanabilirler.
2. KARA
DARK, Solana tabanlı bir MCP ağıdır ve güvenilir yürütme ortamı ( TEE ) altında çalışmaktadır. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, TEE ve MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a etkili bir araç entegrasyon yeteneği sunmayı amaçlamaktadır. Geliştiricilerin basit yapılandırmalarla çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasını mümkün kılmaktadır.
3. Cookie.fun
Cookie.fun, kullanıcılarına Web3 ekosistemindeki AI Agent'lar için kapsamlı bir AI Agent endeksi ve analiz aracı sunan bir platformdur. 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 olur. Son güncellemeler, geliştiriciler ve teknik bilgiye sahip olmayanlar için tasarlanmış, herhangi bir yapılandırma gerektirmeyen tak-çalıştır akıllı ajan özel MCP sunucularını içeren özel MCP sunucusunu tanıttı.
4. SkyAI
SkyAI, BNB Chain üzerinde inşa edilmiş bir Web3 veri altyapısı projesidir ve blockchain yerel AI altyapısını oluşturmak için MCP'yi genişletmeyi amaçlamaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamaları için ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunmakta, 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 toplam 100 milyardan fazla veri satırını içeren veri kümelerini desteklemektedir ve gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zinciri için MCP veri sunucularını desteklemeyi planlamaktadır.
Dört, Gelecek Gelişim
MCP protokolü, AI ve blockchain'in birleştiği yeni bir anlatı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik koruma gibi alanlarda büyük bir potansiyel göstermektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarda geniş uygulama perspektifine sahiptir. Ancak, şu anda MCP tabanlı projelerin çoğu hala konsept doğrulama aşamasında olup, olgun ürünler sunmamaktadır; bu da token fiyatlarının piyasaya sürüldükten sonra sürekli düşmesine neden olmaktadır. Bu durum, MCP projelerine olan güven krizi ile yansımaktadır ve bu durumun başlıca nedeni uzun ürün geliştirme döngüsü ve gerçek uygulama eksikliğidir.
Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı bağı sağlamak ve kullanıcı deneyimini artırmak, mevcut 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 sunucusuna hâlâ büyük miktarda geliştirme kaynağı yatırılması gerekmektedir.
Zorluklara rağmen, MCP protokolü kendisi büyük bir pazar geliştirme potansiyeli sergilemektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün olgunlaşması ile birlikte, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulamalar gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verileri elde edebilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analizinin verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sağlamayı ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaştırma sürecini teşvik etmeyi ummaktadır.
MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleşiminin önemli bir yardımcı gücü olarak, teknolojinin sürekli olgunlaşması ve uygulama senaryolarının genişlemesi ile birlikte, bir sonraki nesil AI Agent'ı teşvik edecek önemli bir motor haline gelmesi bekleniyor. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok alandaki zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 Likes
Reward
12
3
Repost
Share
Comment
0/400
HodlVeteran
· 08-09 05:33
Para kazandıran AI ve para kaybettiren AI, çıkıp iki adım atsın da deneyimli sürücüler bir baksın... 2018'de işe giren eski enayiler yine heyecanlandı
View OriginalReply0
SignatureVerifier
· 08-09 05:32
teknik olarak konuşursak, auto-gpt hala uygun doğrulama katmanlarından yoksun... amatör bir uygulama açıkçası
View OriginalReply0
DecentralizedElder
· 08-09 05:23
Web3 eski bölge yöneticisi, bu karakter de çok karmaşık değil mi?
MCP ve AI Agent: Web3 akıllı ekosistemi için yeni bir çerçeve inşa etmek
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 insana dair bir sıcaklıktan yoksun olmasına yol açmaktadır. Bu sorunu çözmek için geliştiriciler, AI'ya belirli bir karakter, kişilik ve ton kazandırmak amacıyla "karakter" kavramını tanıttılar, bu da yanıtların kullanıcı beklentilerine daha yakın olmasını sağladı. Ancak, zengin "karakter" özelliklerine sahip olsalar bile, AI hâlâ sadece pasif bir yanıtlayıcıdır; görevleri aktif olarak yerine getiremez veya karmaşık işlemler gerçekleştiremez.
Bu sınırlamayı aşmak için 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 üretir, görevleri otomatik olarak yerine getirir ve sonuçları döner. Bu şekilde AI, pasif bir konuşmacıdan aktif bir görev yürütücüsüne dönüşür.
Auto-GPT, belirli bir düzeyde AI'nın özerk yürütmesini sağlasa da, hala araç çağırma formatlarının tutarsızlığı, çapraz platform uyumluluğunun zayıflığı gibi sorunlarla karşı karşıya. Bu nedenle, MCP (Model Context Protocol, model bağlam protokolü) ortaya çıktı. MCP, AI ile harici araçlar arasındaki etkileşimi basitleştirmeyi, birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlamayı amaçlıyor ve AI'nın çeşitli dış hizmetleri kolayca çağırmasına olanak tanıyor. Geleneksel olarak, büyük ölçekli modellerin karmaşık görevleri yerine getirmesi için çok sayıda kod ve araç açıklaması gerekmekteydi, ancak MCP protokolü standartlaştırılmış arayüzler ve iletişim kuralları tanımlayarak bu süreci önemli ölçüde basitleştirdi ve AI modellerinin harici araçlarla etkileşimini artırdı.
İkincisi, MCP ve AI Ajanının Bütünleşmesi
MCP ve AI Agent birbirini tamamlar. AI Agent, blok zinciri otomatik işlemleri, akıllı sözleşme yürütmesi ve kripto varlık yönetimi üzerine yoğunlaşarak gizlilik koruması ve merkeziyetsiz uygulama entegrasyonunu vurgular. MCP ise AI Agent'ın dış sistemlerle etkileşimini basit hale getirmeye odaklanır, standartlaştırılmış protokoller ve bağlam yönetimi sunarak çoklu platformlar arası birlikte çalışabilirliği ve esnekliği artırır.
MCP, AI Agent ile dış araçlar (blok zinciri verileri, akıllı sözleşmeler, zincir dışı hizmetler vb.) arasındaki etkileşim için birleştirilmiş bir iletişim standardı sağlar. Bu standartlaşma, geleneksel geliştirmede arayüz parçalanması sorununu çözer ve AI Agent'ın çoklu zincir verileri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar, kendi kendine yürütme yeteneğini büyük ölçüde güçlendirir. Örneğin, DeFi türündeki AI Agent, MCP aracılığıyla piyasa verilerine anlık erişim sağlayabilir ve yatırım portföyünü otomatik olarak optimize edebilir.
Ayrıca, MCP AI Agent için yeni bir yön açtı: birden fazla AI Agent'in işbirliği. MCP aracılığıyla, AI Agent'ler işlevsel bir şekilde organize olabilir, zincir üzerindeki veri analizi, piyasa tahmini, risk yönetimi gibi karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlayarak genel verimliliği ve güvenilirliği artırabilir. Zincir üzerindeki ticaret otomasyonu konusunda, MCP çeşitli ticaret ve risk yönetimi Agent'lerini bir araya getirir, ticaretteki kaymalar, ticaret aşınması, MEV gibi sorunları çözer ve daha güvenli, verimli bir zincir üzerindeki varlık yönetimi sağlar.
Üç, İlgili Projeler
1. DeMCP
DeMCP, AI Agent'lere özel olarak geliştirilmiş açık kaynaklı MCP hizmetleri sunan merkeziyetsiz bir MCP ağıdır. MCP geliştiricilerine ticari kazanç paylaşımı sağlayan bir dağıtım platformu sunar ve ana akım büyük dil modeli (LLM)'e tek noktadan erişim imkanı tanır. Geliştiriciler, hizmet almak için stabil coin'leri kullanabilirler.
2. KARA
DARK, Solana tabanlı bir MCP ağıdır ve güvenilir yürütme ortamı ( TEE ) altında çalışmaktadır. İlk uygulaması geliştirilmekte olup, TEE ve MCP protokolü aracılığıyla AI Agent'a etkili bir araç entegrasyon yeteneği sunmayı amaçlamaktadır. Geliştiricilerin basit yapılandırmalarla çeşitli araçlara ve dış hizmetlere hızlı bir şekilde erişim sağlamasını mümkün kılmaktadır.
3. Cookie.fun
Cookie.fun, kullanıcılarına Web3 ekosistemindeki AI Agent'lar için kapsamlı bir AI Agent endeksi ve analiz aracı sunan bir platformdur. 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 olur. Son güncellemeler, geliştiriciler ve teknik bilgiye sahip olmayanlar için tasarlanmış, herhangi bir yapılandırma gerektirmeyen tak-çalıştır akıllı ajan özel MCP sunucularını içeren özel MCP sunucusunu tanıttı.
4. SkyAI
SkyAI, BNB Chain üzerinde inşa edilmiş bir Web3 veri altyapısı projesidir ve blockchain yerel AI altyapısını oluşturmak için MCP'yi genişletmeyi amaçlamaktadır. Bu platform, Web3 tabanlı AI uygulamaları için ölçeklenebilir ve birlikte çalışabilir veri protokolleri sunmakta, 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 toplam 100 milyardan fazla veri satırını içeren veri kümelerini desteklemektedir ve gelecekte Ethereum ana ağı ve Base zinciri için MCP veri sunucularını desteklemeyi planlamaktadır.
Dört, Gelecek Gelişim
MCP protokolü, AI ve blockchain'in birleştiği yeni bir anlatı olarak, veri etkileşim verimliliğini artırma, geliştirme maliyetlerini düşürme, güvenlik ve gizlilik koruma gibi alanlarda büyük bir potansiyel göstermektedir; özellikle merkeziyetsiz finans gibi senaryolarda geniş uygulama perspektifine sahiptir. Ancak, şu anda MCP tabanlı projelerin çoğu hala konsept doğrulama aşamasında olup, olgun ürünler sunmamaktadır; bu da token fiyatlarının piyasaya sürüldükten sonra sürekli düşmesine neden olmaktadır. Bu durum, MCP projelerine olan güven krizi ile yansımaktadır ve bu durumun başlıca nedeni uzun ürün geliştirme döngüsü ve gerçek uygulama eksikliğidir.
Ürün geliştirme sürecini hızlandırmak, token ile gerçek ürün arasındaki sıkı bağı sağlamak ve kullanıcı deneyimini artırmak, mevcut 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 sunucusuna hâlâ büyük miktarda geliştirme kaynağı yatırılması gerekmektedir.
Zorluklara rağmen, MCP protokolü kendisi büyük bir pazar geliştirme potansiyeli sergilemektedir. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve MCP protokolünün olgunlaşması ile birlikte, gelecekte DeFi, DAO gibi alanlarda daha geniş uygulamalar gerçekleştirilmesi beklenmektedir. Örneğin, AI ajanları MCP protokolü aracılığıyla gerçek zamanlı olarak zincir üzerindeki verileri elde edebilir, otomatik ticaret gerçekleştirebilir ve piyasa analizinin verimliliğini ve doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, MCP protokolünün merkeziyetsiz özellikleri, AI modellerine şeffaf, izlenebilir bir çalışma platformu sağlamayı ve AI varlıklarının merkeziyetsizleşme ve varlıklaştırma sürecini teşvik etmeyi ummaktadır.
MCP protokolü, AI ile blockchain'in birleşiminin önemli bir yardımcı gücü olarak, teknolojinin sürekli olgunlaşması ve uygulama senaryolarının genişlemesi ile birlikte, bir sonraki nesil AI Agent'ı teşvik edecek önemli bir motor haline gelmesi bekleniyor. Ancak, bu vizyonu gerçekleştirmek için hala teknik entegrasyon, güvenlik, kullanıcı deneyimi gibi birçok alandaki zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor.