MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline hızla geliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sağlamak için MCP Server'ı sınıf eklenti mimarisi aracılığıyla tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni ortaya çıkan kavramlarla benzer şekilde, MCP (Model Context Protocol'ün kısaltması) Web2 AI'dan türetilmiştir ve şimdi Web3 ortamında yeniden tasarlanmaktadır.
MCP'nin Doğası
MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme yöntemini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajansı arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlanmasını mümkün kılar.
MCP'nin önemi
Şu anda, büyük dil modelleri birkaç ana sınırlama ile karşı karşıya:
Gerçek zamanlı olarak web tarayıcısını görüntüleyemiyor
Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişim yok
Harici yazılımlarla bağımsız etkileşim kuramaz.
MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek boşluklarını kapatmakta ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamaktadır.
MCP'yi AI uygulama alanındaki birleşik arayüz standartı olarak düşünebilirsiniz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyonel modüllerle daha kolay entegre olmasını sağlar. Her bir LLM'nin farklı cihazlar olduğunu ve farklı arayüzler kullandığını hayal edin. Eğer bir geliştiriciyseniz, her bir arayüz için bir dizi aksesuar geliştirmeniz gerekir, bu da bakım maliyetinin son derece yüksek olmasına neden olur.
Bu, AI araç geliştiricilerinin karşılaştığı sorundur: Her LLM platformu için özel eklentiler geliştirmek, karmaşıklığı büyük ölçüde artırmakta ve ölçeklenebilirliği sınırlamaktadır. MCP, bu sorunu çözmek için oluşturulmuştur; tüm LLM ve araç sağlayıcılarının aynı arayüzü kullanmasını sağlamak amacıyla ortak standartlar belirlemektedir.
Bu standartlaştırılmış protokol her iki taraf için de faydalıdır:
AI Agent (istemci) için: dış araçlar ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına güvenli bir şekilde erişilebilir
Araç geliştiricileri (sunucu tarafı): Bir kez entegrasyon, çoklu platformda kullanılabilir
Sonuç, daha açık, birbirleriyle çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi olacaktır.
MCP ile geleneksel API arasındaki farklar
API tasarımı insanlara hizmet etmek içindir, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine özgü bir yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmeleri ve arayüz belgelerini okumaları gerekir. AI Ajansı ise belgeleri okuyamaz, her bir API'ye (REST, GraphQL, RPC vb.) uyum sağlamak için sert kodlanması gerekir.
MCP, standart API içindeki fonksiyon çağrı formatını standartlaştırarak bu yapılandırılmamış kısımları soyutlar ve Ajan'a birleşik bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi Otonom Ajan için paketlenmiş bir API adaptasyon katmanı olarak görebilirsiniz.
Son zamanlarda, tanınmış bir bulut hizmeti platformu, geliştiricilerin platformunda en düşük cihaz yapılandırması ile doğrudan uzaktan MCP sunucusu dağıtabileceğini duyurdu. Bu, MCP sunucusunun dağıtım ve yönetim süreçlerini, kimlik doğrulama ve veri aktarımı dahil olmak üzere, büyük ölçüde basitleştirdi ve "tek tıkla dağıtım" olarak nitelendirilebilir.
MCP'nin kendisi cazip görünmese de, kesinlikle önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketicilere yönelik değildir; yalnızca üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek etkilerini gösterdiğinde değeri gerçekten ortaya çıkacaktır.
Web3 AI ve MCP ekosistem manzarası
Web3'te AI aynı zamanda "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya, yani AI, zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişemiyor.
Geçmişte, bazı projeler çoklu Ajan işbirliği ağı kurmaya çalıştı, ancak merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı olduklarından, "tekerleği yeniden icat etme" kısır döngüsüne düştüler. Her bir veri kaynağına bağlanmak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kaldılar ve bu da geliştirme maliyetlerinin yükselmesine neden oldu. Bu darboğazı aşmak için, bir sonraki nesil AI Ajanlarının, üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre etmek için daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyaçları var.
Böylece, MCP ve A2A protokolleri temelinde yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları ortaya çıkıyor. Web3 senaryoları için tasarlandı, böylece Agent çoklu zincir verilerine erişebilir ve DeFi protokolleriyle yerel etkileşimde bulunabilir.
Proje Örneği: DeMCP ve DeepCore
DeMCP, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazar yeridir.
Avantajları arasında şunlar bulunur:
MCP aracının değiştirilmediğinden emin olmak için TEE (Güvenilir Çalışma Ortamı) kullanın.
Token teşvik mekanizması kullanarak geliştiricilerin MCP sunucusuna katkıda bulunmalarını teşvik etmek
MCP toplayıcı ve mikro ödeme işlevi sunarak kullanım engelini azaltır
Diğer bir proje olan DeepCore, kripto alanına odaklanan MCP Sunucu kayıt sistemi sunmaktadır ve A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişlemektedir.
A2A, farklı AI ajanları (Agent) arasında güvenli iletişim, iş birliği ve görev koordinasyonu sağlamak amacıyla oluşturulmuş açık bir protokoldür. A2A, farklı şirketlerin AI ajanlarının görevleri birlikte yürütmesini sağlayarak kurumsal AI iş birliğini destekler.
Kısacası:
MCP: Agent'e araç erişim yeteneği sağlamak
A2A: Ajanlara birbirleriyle işbirliği yapma yeteneği sağlar.
Blok Zinciri'nin MCP Sunucusuna Değeri
MCP Server'ın blockchain teknolojisini entegre etmesinin birçok avantajı vardır:
Kriptografik yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu nadir veri kümelerine katkıda bulunmaya teşvik etmek.
"Araç Zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların meşru eklentiler gibi görünerek Agent'ı yanıltması.
Stake/ceza mekanizmasının tanıtılması, zincir üzerindeki itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sisteminin inşa edilmesi.
Sistem hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemlerin tek nokta hatasından kaçınmak
Açık kaynak yeniliğini teşvik edin, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi yayınlamasına izin verin, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirin.
Şu anda, çoğu MCP Server altyapısı, kullanıcıların doğal dil istemlerini çözümleyerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Agent gerekli MCP araçlarını kendi başına arayarak karmaşık görev hedeflerini tamamlayabilecektir.
Ancak, şu anda MCP projesi hala erken aşamada. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarına sahip, proje ekipleri GitHub'dan üçüncü taraf sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendileri geliştiriyor, bu da esasen Web2 eklenti pazarından çok fazla farklılık göstermiyor, tek fark Web3 senaryolarına odaklanmaları.
Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi
Artık daha fazla kripto sektörü profesyoneli, MCP'nin AI ile blockchain arasında bir bağlantı kurmadaki potansiyelinin farkına varıyor. Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından; daha zengin, çeşitli ve kolay bir şekilde birleştirilebilen araç setleri sunabilenlere kayacaktır.
Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API de bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasını teşvik edebilir: Ajan, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilişkililik gibi dinamik kriterlere göre araçları seçerek, kripto ve blok zincirinin aracılığıyla güçlendirilmiş daha verimli bir Ajan hizmet ekonomisi sistemi oluşturabilir.
Elbette, MCP doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt protokol katmanıdır. Yani, MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent tarafından entegre edilip pratik uygulamalara dönüştürüldüğünde gerçekten görülebilir.
Sonuçta, Agent MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve güçlendiricisidir, blockchain ve kripto mekanizmaları ise bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa eder.
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.
16 Likes
Reward
16
6
Share
Comment
0/400
PumpStrategist
· 9h ago
Risk ayaklarınızın altında
View OriginalReply0
PoolJumper
· 17h ago
Teknik atılımlar çok önemlidir.
View OriginalReply0
MemeCoinSavant
· 17h ago
Based MCP protokol fr
View OriginalReply0
MetaverseVagabond
· 17h ago
Bu protokol çok boğa.
View OriginalReply0
RektHunter
· 17h ago
MCP yükseliş olduğunda yükselen fiyatları kovalayın
MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin ana motoru ve gelecekteki gelişim eğilimleri
MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin temel motoru
MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin önemli bir parçası haline hızla geliyor. AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler sağlamak için MCP Server'ı sınıf eklenti mimarisi aracılığıyla tanıtıyor. Web3 AI alanındaki diğer yeni ortaya çıkan kavramlarla benzer şekilde, MCP (Model Context Protocol'ün kısaltması) Web2 AI'dan türetilmiştir ve şimdi Web3 ortamında yeniden tasarlanmaktadır.
MCP'nin Doğası
MCP, uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme yöntemini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajansı arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlanmasını mümkün kılar.
MCP'nin önemi
Şu anda, büyük dil modelleri birkaç ana sınırlama ile karşı karşıya:
MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek boşluklarını kapatmakta ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanabilmesini sağlamaktadır.
MCP'yi AI uygulama alanındaki birleşik arayüz standartı olarak düşünebilirsiniz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyonel modüllerle daha kolay entegre olmasını sağlar. Her bir LLM'nin farklı cihazlar olduğunu ve farklı arayüzler kullandığını hayal edin. Eğer bir geliştiriciyseniz, her bir arayüz için bir dizi aksesuar geliştirmeniz gerekir, bu da bakım maliyetinin son derece yüksek olmasına neden olur.
Bu, AI araç geliştiricilerinin karşılaştığı sorundur: Her LLM platformu için özel eklentiler geliştirmek, karmaşıklığı büyük ölçüde artırmakta ve ölçeklenebilirliği sınırlamaktadır. MCP, bu sorunu çözmek için oluşturulmuştur; tüm LLM ve araç sağlayıcılarının aynı arayüzü kullanmasını sağlamak amacıyla ortak standartlar belirlemektedir.
Bu standartlaştırılmış protokol her iki taraf için de faydalıdır:
Sonuç, daha açık, birbirleriyle çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi olacaktır.
MCP ile geleneksel API arasındaki farklar
API tasarımı insanlara hizmet etmek içindir, AI öncelikli değildir. Her API'nin kendine özgü bir yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmeleri ve arayüz belgelerini okumaları gerekir. AI Ajansı ise belgeleri okuyamaz, her bir API'ye (REST, GraphQL, RPC vb.) uyum sağlamak için sert kodlanması gerekir.
MCP, standart API içindeki fonksiyon çağrı formatını standartlaştırarak bu yapılandırılmamış kısımları soyutlar ve Ajan'a birleşik bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi Otonom Ajan için paketlenmiş bir API adaptasyon katmanı olarak görebilirsiniz.
Son zamanlarda, tanınmış bir bulut hizmeti platformu, geliştiricilerin platformunda en düşük cihaz yapılandırması ile doğrudan uzaktan MCP sunucusu dağıtabileceğini duyurdu. Bu, MCP sunucusunun dağıtım ve yönetim süreçlerini, kimlik doğrulama ve veri aktarımı dahil olmak üzere, büyük ölçüde basitleştirdi ve "tek tıkla dağıtım" olarak nitelendirilebilir.
MCP'nin kendisi cazip görünmese de, kesinlikle önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketicilere yönelik değildir; yalnızca üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek etkilerini gösterdiğinde değeri gerçekten ortaya çıkacaktır.
Web3 AI ve MCP ekosistem manzarası
Web3'te AI aynı zamanda "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıya, yani AI, zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere veya yerel akıllı sözleşme mantığına erişemiyor.
Geçmişte, bazı projeler çoklu Ajan işbirliği ağı kurmaya çalıştı, ancak merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı olduklarından, "tekerleği yeniden icat etme" kısır döngüsüne düştüler. Her bir veri kaynağına bağlanmak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kaldılar ve bu da geliştirme maliyetlerinin yükselmesine neden oldu. Bu darboğazı aşmak için, bir sonraki nesil AI Ajanlarının, üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre etmek için daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyaçları var.
Böylece, MCP ve A2A protokolleri temelinde yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları ortaya çıkıyor. Web3 senaryoları için tasarlandı, böylece Agent çoklu zincir verilerine erişebilir ve DeFi protokolleriyle yerel etkileşimde bulunabilir.
Proje Örneği: DeMCP ve DeepCore
DeMCP, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz bir MCP Sunucusu pazar yeridir.
Avantajları arasında şunlar bulunur:
Diğer bir proje olan DeepCore, kripto alanına odaklanan MCP Sunucu kayıt sistemi sunmaktadır ve A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişlemektedir.
A2A, farklı AI ajanları (Agent) arasında güvenli iletişim, iş birliği ve görev koordinasyonu sağlamak amacıyla oluşturulmuş açık bir protokoldür. A2A, farklı şirketlerin AI ajanlarının görevleri birlikte yürütmesini sağlayarak kurumsal AI iş birliğini destekler.
Kısacası:
Blok Zinciri'nin MCP Sunucusuna Değeri
MCP Server'ın blockchain teknolojisini entegre etmesinin birçok avantajı vardır:
Şu anda, çoğu MCP Server altyapısı, kullanıcıların doğal dil istemlerini çözümleyerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Agent gerekli MCP araçlarını kendi başına arayarak karmaşık görev hedeflerini tamamlayabilecektir.
Ancak, şu anda MCP projesi hala erken aşamada. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarına sahip, proje ekipleri GitHub'dan üçüncü taraf sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendileri geliştiriyor, bu da esasen Web2 eklenti pazarından çok fazla farklılık göstermiyor, tek fark Web3 senaryolarına odaklanmaları.
Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi
Artık daha fazla kripto sektörü profesyoneli, MCP'nin AI ile blockchain arasında bir bağlantı kurmadaki potansiyelinin farkına varıyor. Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından; daha zengin, çeşitli ve kolay bir şekilde birleştirilebilen araç setleri sunabilenlere kayacaktır.
Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API de bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasını teşvik edebilir: Ajan, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilişkililik gibi dinamik kriterlere göre araçları seçerek, kripto ve blok zincirinin aracılığıyla güçlendirilmiş daha verimli bir Ajan hizmet ekonomisi sistemi oluşturabilir.
Elbette, MCP doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt protokol katmanıdır. Yani, MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Agent tarafından entegre edilip pratik uygulamalara dönüştürüldüğünde gerçekten görülebilir.
Sonuçta, Agent MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve güçlendiricisidir, blockchain ve kripto mekanizmaları ise bu akıllı ağ için güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa eder.