AI ve Harici Araçlar Arasında Köprü: MCP Standardizasyon Protokolünün Yükselişi

Yapay zekanın getirdiği anlam, insan emeğini serbest bırakmak ve çoğu işin yetenek sınırını yükseltmektir. Ancak, mevcut büyük dil modellerinin (LLM) hala sınırlamaları bulunmaktadır; öneri sunabilmek için tekrar tekrar diyalog kurulması gerekmekte ve kullanıcı bu önerileri bizzat uygulamak zorundadır. Bu, AI'nın bize işte yardımcı olma idealinden hâlâ bir miktar uzaklık göstermektedir.

Eğer AI ile konuşarak bilgisayar aracılığıyla e-posta yanıtları verme, rapor yazma gibi işlevleri gerçekleştirebilir ve hatta otomatik ticaret yapabilirsek, bu, üretkenliği serbest bırakma vizyonuna daha da yaklaşacaktır. Ve bu teknoloji, mevcut AI alanının popüler anahtar kelimesi - MC'dir.

MCP nedir?

MCP (Model Context Protocol) geçmişte AI modellerinin yalnızca "konuşma" yeteneğine sahip olup "yapma" yeteneğinden yoksun olma sorununu çözmeyi amaçlayan standartlaşmış bir protokoldür. Aşağıdaki bölümlerden oluşmaktadır:

• Model: çeşitli AI büyük dil modellerini ifade eder.
• Bağlam: Modelle sağlanan ek bilgiler veya harici araçlar
• Protokol：Genel, standartlaştırılmış bir düzenleme veya arayüz

MCP'nin amacı, AI'nın yalnızca metinleri anlamasını ve üretmesini sağlamak değil, aynı zamanda çeşitli görevleri tamamlamak için doğrudan dış araçları kontrol edebilmesidir.

MCP'nin İşleyiş Şekli

MCP'nin çalışması aşağıdaki birkaç ana bileşeni içerir:

1. MCP Host: Tüm MCP'nin operasyonunu yönetmek ve koordine etmekten sorumludur.
2. MCP Client: Kullanıcı taleplerini alır ve AI modeli ile iletişim kurar.
3. MCP Sunucusu: AI'nın kullanabileceği işlevler sunar, örneğin veritabanını okuma, e-posta gönderme, dosya yönetimi vb.

MCP ile AI, yalnızca insan dilini anlamakla kalmaz, aynı zamanda belirli metinleri doğrudan eylem talimatlarına dönüştürerek otomatik işlemleri tamamlayabilir.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak: MCP, AI'nın dış kaynaklara gerçek zamanlı erişim sağlamasını ve bunları işlemesini mümkün kılarak, geleneksel LLM'nin yalnızca önceden eğitilmiş verilerle sınırlı olmasının sınırlamalarını aşar.

2. Standartlaşma ve Evrensellik: MCP, farklı geliştiricilere ortak bir standart sunarak tekrar eden geliştirmeleri önler ve entegrasyon verimliliğini artırır.

3. Pasif tepki vermekten aktif uygulamaya geçiş: AI, gerçek zamanlı duruma göre hangi talimatları uygulayacağına karar verebilir ve geri bildirimlere göre bir sonraki adımı atabilir.

4. Güvenlik ve Kontrol: MCP, izinler ve API anahtarı yönetimi gibi yöntemlerle veri erişimini kontrol eder ve hassas bilgilerin sızmasını önler.

MCP ve AI Agent Karşılaştırması

AI Agent, belirli görevleri otomatik olarak işleyebilen bir AI sistemidir, MCP ise bir protokoldür. MCP, AI Agent'ın daha etkili çalışmasına yardımcı olabilir, birleşik bir araç arayüzü ve standartlar sunar.

İkisi bir araya geldiğinde, AI hem nasıl hareket edeceğini hem de nereye hareket edeceğini bilir.

Mevcut İlgili Projeler

1. Temel MCP: AI uygulamalarının blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına izin verir, kullanıcılar doğal dil sohbeti ile sözleşme dağıtabilir veya borç alabilir.

2. Liraos (LYRAOS): Çoklu AI Agent işletim sistemi, AI Agent'lerin doğrudan blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına ve kripto para işlemleri gibi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

Sonuç

MCP, AI ve dış araçlar arasındaki etkileşim için standart kurallar sağlasa da, Web3 alanındaki başarılı örnekler hala sınırlıdır. Bu, teknolojik entegrasyonun henüz olgunlaşmamış olması, güvenlik ve düzenleme riskleri, kullanıcı alışkanlıkları ve deneyimleri gibi faktörlerden kaynaklanıyor olabilir.

MCP'nin blok zinciri ile birleşim potansiyeli büyük, ancak aynı zamanda teknik engeller ve pazar baskısı gibi çift yönlü zorluklarla karşı karşıya. Gelecekte daha olgun güvenlik mekanizmaları entegre edilebilir, daha sezgisel bir kullanıcı deneyimi oluşturulabilir ve gerçekten değer katan yenilikçi uygulamalar keşfedilirse, "Web3 + MCP" yeni bir ana anlatı haline gelebilir.