MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin temel altyapısı

MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline hızlıca geliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sunmak için MCP Server'ı eklenti benzeri bir mimari ile tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni kavramlar gibi, MCP('ün tam adı Model Context Protocol), Web2 AI'dan gelmekte ve şimdi Web3 ortamında yeniden tanımlanmakta.

MCP Tanıtımı

MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLMs) bağlam bilgilerini iletme biçimini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanı arasında daha sorunsuz bir iş birliği sağlanmasını mümkün kılar.

MCP'nin önemi

Mevcut büyük dil modellerinin karşılaştığı başlıca sınırlamalar şunlardır:

• İnterneti gerçek zamanlı olarak tarayamıyorum
• Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişilemez
• Dış yazılımlarla kendi kendine etkileşim kuramıyor.

MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek boşluklarını kapatmakta ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamaktadır.

MCP'yi, AI uygulama alanında birleşik bir arayüz standardı olarak düşünebiliriz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleriyle daha kolay entegrasyon sağlamasına yardımcı olur. Bu standartlaşmış protokol, AI Agent( istemcisi) ve araç geliştiricisi( sunucusu) için faydalıdır:

• AI Agent, harici araçlara ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişebilir.
• Araç geliştiricileri yalnızca bir kez bağlanarak, çoklu platformlarda kullanabilirler.

Sonuç, daha açık, birbirleriyle etkileşimde bulunabilen ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi.

MCP ile geleneksel API arasındaki farklar

API tasarımı esas olarak insanlara yönelik olup, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine özgü bir yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmesi ve arayüz belgelerini okuması gerekir. AI Agent kendisi belgeleri okuyamaz, her API'ye uyum sağlamak için sabit kodlanması gerekir.

MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatları aracılığıyla, bu yapılandırılmamış kısımları soyutlayarak Ajan'a birleştirilmiş bir çağrı yöntemi sağlar. MCP, Otonom Ajan için paketlenmiş bir API uyum katmanı olarak düşünülebilir.

Web3 AI ve MCP ekosistemi

Web3'te AI da "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya, yani AI zincir üzerinde gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişim sağlayamıyor.

Geçmişte, bazı projeler çoklu Ajan işbirliği ağları kurmaya çalıştı, ancak sonunda merkezi API'lere ve özelleştirilmiş entegrasyonlara bağımlı oldukları için "tekerleği tekrar icat etme" durumuna düştü. Bu darboğazı aşmak için, bir sonraki nesil AI Ajanlarının üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre etmeye olanak tanıyan daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyacı var.

MCP ve A2A protokollerine dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları yükseliyor, Web3 senaryoları için özel olarak tasarlandı, böylece Agent çok zincirli verilere erişim sağlayabiliyor ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunabiliyor.

Proje Örneği

DeMCP, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazar yeridir. Avantajları şunlardır:

• TEE( güvenilir yürütme ortamı) kullanarak MCP aracının değiştirilmediğinden emin olun.
• Token teşvik mekanizması kullanarak, geliştiricileri MCP sunucusuna katkıda bulunmaya teşvik edin.
• MCP agregatörü ve mikro ödeme işlevi sunarak kullanım engelini azaltma

DeepCore ayrıca şifreleme alanına odaklanan MCP Server kayıt sistemi sunmaktadır ve A2A( Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişlemektedir.

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

Kısacası:

• MCP: Ajanslara araç erişim yeteneği sağlar
• A2A: Ajanlar arasında iş birliği yeteneği sağlamak

MCP Sunucusu ve Blok Zinciri

MCP Server'ın blockchain teknolojisi ile entegrasyonunun birçok avantajı vardır:

1. Kriptografik yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu nadir veri setlerine katkıda bulunmaya teşvik etmek
2. "Araç Zehirleme" saldırılarına karşı korunma, yani kötü niyetli araçların yasal eklentiler olarak maskelenip Agent'ı yanıltması.
3. Stake/ceza mekanizmasının tanıtılması ve zincir üzerindeki itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sisteminin inşa edilmesi
4. Sistem dayanıklılığını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemlerin tek noktalı arızalarından kaçınmak
5. Açık kaynak yeniliğini teşvik etmek, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi yayınlamalarına izin vermek, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirmek.

Şu anda, çoğu MCP Sunucu altyapısı hala kullanıcı doğal dil ipuçlarını çözerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Ajanı karmaşık görev hedeflerini tamamlamak için gerekli MCP araçlarını bağımsız olarak arayabilecektir.

Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi

Giderek daha fazla kripto sektörü profesyoneli, MCP'nin AI ile blockchain arasındaki bağlantıdaki potansiyelinin farkına varıyor. Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından daha zengin, çeşitli ve kolay birleştirilebilir araç setleri sunmaya kayacaktır.

Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API ise bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasının doğmasına yol açabilir: Ajanlar, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilgili olma gibi faktörlere dayalı olarak dinamik olarak araçlar seçebilir ve bu, kripto teknolojisi ve blok zincirinin aracılığıyla güçlendirilen daha verimli bir Ajan hizmeti ekonomik sistemi oluşturabilir.

MCP, bir alt düzey protokol katmanıdır ve gerçek değeri ve potansiyeli, ancak AI Agent bunu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir. Sonuç olarak, Agent, MCP'nin yeteneklerini taşıyan ve büyüten bir unsurdur; blok zinciri ve kriptografik mekanizmalar ise bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve bileşenleri bir araya getirebilen bir ekonomik sistem inşa eder.