MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin yeni gücü

MCP, Web3 AI Agent ekosistemindeki kritik bir bileşen haline geliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sağlamak için MCP Server'ı eklenti benzeri bir mimari aracılığıyla tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni kavramlarla benzer şekilde, MCP(, Model Context Protocol), Web2 AI'dan kaynaklanmakta ve şu anda Web3 ortamında yeniden tanımlanmaktadır.

MCP Tanıtımı

MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLMs) bağlam bilgilerini iletme şeklini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanları arasında daha kesintisiz bir işbirliği sağlamaktadır.

MCP'nin önemi

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak görüntüleyemiyor
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişilemez
• Harici yazılımlarla bağımsız olarak etkileşim kuramama

MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek eksikliklerini gidermekte ve AI Agent'in çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamaktadır.

MCP'yi AI uygulama alanındaki birleşik arayüz standardı olarak düşünebilirsiniz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleriyle daha kolay entegre olmasını sağlar. Her bir LLM'nin farklı cihazlar olduğunu, farklı arayüzlere sahip olduğunu hayal edin. Eğer bir donanım üreticisiyseniz, her bir arayüz için bir aksesuar seti geliştirmeniz gerekir, bu da bakım maliyetlerini son derece yüksek hale getirir.

Bu, AI araçları geliştiricilerinin karşılaştığı sorun: Her LLM platformu için özel eklentiler oluşturmak, karmaşıklığı büyük ölçüde artırıyor ve ölçeklenebilirliği sınırlıyor. MCP, bu sorunu çözmek için bir standart oluşturmayı hedefliyor.

Bu standartlaştırılmış protokol her iki taraf için de faydalıdır:

• AI Agent( istemcisi): dış araçlara ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişebilir.
• Araç geliştiricileri için ( sunucu ): Tek entegrasyon, çapraz platformda kullanılabilir

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

MCP ile geleneksel API arasındaki farklar

API tasarımı insanlara hizmet etmek içindir, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine ait bir yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmeleri ve arayüz belgelerini okumaları gerekir. Ancak AI Agent belgeleri okuyamaz, her API'ye uyum sağlamak için sert kodlanması gerekir.

MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatı aracılığıyla, bu yapılandırılmamış kısımları soyutlayarak, Agent'a birleştirilmiş bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi, Otonom Agent'ın API adaptasyon katmanı olarak görebilirsiniz.

Son zamanlarda, geliştiriciler belirli bir platformda minimum cihaz yapılandırması ile doğrudan uzaktan MCP sunucuları dağıtabilirler. Bu, MCP sunucularının dağıtım ve yönetim süreçlerini büyük ölçüde basitleştirdi, kimlik doğrulama ve veri iletimi dahil olmak üzere, "tek tıkla dağıtım" olarak adlandırılabilir.

MCP'nin kendisi sıradan görünse de, önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketiciye sunulamaz; gerçek değeri, üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek sonuçlar gösterdiğinde ortaya çıkar.

Web3 AI x MCP ekosistem manzarası

Web3'te AI da "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya, yani AI'nın zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere veya yerel olarak akıllı sözleşme mantığını yürütme erişimi yok.

Geçmişte, bazı projeler çoklu Ajans işbirliği ağları kurmaya çalıştı, ancak nihayetinde merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı oldukları için "tekerleği yeniden icat etme" sıkıntısına düştüler. Her bir veri kaynağıyla entegrasyon sağlamak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kalmak, geliştirme maliyetlerini artırdı. Bu sıkıntıyı çözmek için, bir sonraki nesil AI Ajansı, üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre etmeye olanak tanıyan daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyaç duymaktadır.

Bu nedenle, MCP ve A2A protokolüne dayalı yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları ortaya çıkıyor. Web3 senaryoları için tasarlandı ve Agent'ların çoklu zincir verilerine erişmesine ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunmasına olanak tanıyor.

proje örneği

Belirli bir proje, yerel kripto araçlara ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazar yeridir. Avantajları şunlardır:

• MCP aracının değiştirilmediğinden emin olmak için TEE( güvenilir yürütme ortamını) kullanın.
• Token teşvik mekanizması kullanarak, geliştiricilerin MCP sunucusuna katkıda bulunmalarını teşvik etmek
• MCP toplayıcısı ve mikro ödeme işlevi sunarak kullanım engelini azaltma

Başka bir proje de kripto alanına odaklanan MCP Server kayıt sistemini sunmakta ve A2A(Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişlemektedir.

A2A, farklı AI ajanları arasında güvenli iletişim, iş birliği ve görev koordinasyonu sağlamak amacıyla geliştirilmiş bir açık protokoldür (Agent). A2A, farklı şirketlerin AI ajanlarının görevleri birlikte yürütmesini sağlayan kurumsal düzeyde AI iş birliğini destekler.

Eğer MCP, Agent( istemcisi ile araç) sunucusu arasındaki etkileşime odaklanıyorsa, A2A daha çok Agent'lar arasında işbirliği için bir ara katman gibidir; böylece birden fazla Agent, iç durumu paylaşmadan işbirliği yaparak görevleri tamamlayabilir. İşbirliği, bağlam, talimatlar, durum güncellemeleri ve veri iletimi yoluyla gerçekleşir.

Kısacası:

• MCP: Ajana araç erişim yeteneği sağlar
• A2A: Ajana karşılıklı işbirliği yeteneği sağlamak

MCP sunucusu ile blok zincirinin birleşimi

MCP Server'ın blockchain teknolojisini entegre etmesinin birçok avantajı vardır:

1. Kripto yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu nadir veri setlerini katkıda bulunmaya teşvik etmek.
2. "Araç zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların meşru eklentiler olarak kamufle edilmesiyle Ajansı yanıltma.
3. Stake/ceza mekanizması getirilmesi, zincir üstü itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sisteminin inşası
4. Sistemlerin hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemlerin tek nokta hatalarından kaçınmak
5. Açık kaynak inovasyonu teşvik edin, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi şeyler yayınlamalarına izin verin, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirin.

Şu anda, çoğu MCP Server altyapısı, kullanıcı doğal dil istemlerini çözümleyerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Agent gerekli MCP araçlarını bağımsız bir şekilde arayarak karmaşık görev hedeflerini tamamlayabilecektir.

Ancak, şu anda MCP projesi hala erken aşamadadır. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarındadır, proje ekipleri GitHub'dan üçüncü taraf Sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendileri geliştiriyor, bu da özünde Web2 eklenti pazarından çok fazla farklılık göstermiyor, tek farkı Web3 senaryolarına odaklanmasıdır.

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Artan sayıda kripto endüstrisi profesyoneli, MCP'nin AI ile blok zinciri arasında bir bağlantı kurma potansiyelinin farkına varmaya başladı. Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı API tasarımından, daha zengin, çeşitli ve kombinasyonu kolay bir araç seti sunabilenlere kayacaktır.

Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi olabilir, her API bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasının ortaya çıkmasını sağlayabilir: Ajanlar, yürütme hızı, maliyet etkinliği, ilgili olma gibi kriterlere göre dinamik olarak araçlar seçebilir ve kripto ile blok zincirinin aracılık ettiği daha verimli bir Ajan hizmetleri ekonomik sistemi oluşturabilir.

Elbette, MCP kendisi doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt katman protokolüdür. Yani, MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent tarafından entegre edilip pratik uygulamalara dönüştürüldüğünde gerçekten görülebilir.

Sonuç olarak, Agent, MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve amplifikatörü iken, blockchain ve kripto mekanizmaları bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa eder.