MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin ana bileşeni haline gelmektedir. MCP Server'ı tanıtarak AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler kazandıran eklenti mimarisini kullanmaktadır. Web3 AI alanındaki yeni bir kavram olarak, MCP Web2 AI'den türemekte ve şu anda Web3 ortamında yeniden tanımlanmaktadır.
MCP Tanıtımı
MCP (Model Context Protocol), uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme biçimini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanı arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlamaktadır.
MCP'nin önemi
Şu anda, büyük dil modellerinin birkaç ana sınırlaması var:
İnterneti gerçek zamanlı olarak görüntüleyemiyorum
Yerel veya özel dosyalara doğrudan erişim yok
Harici yazılımlarla kendi başına etkileşim kuramaz.
MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek eksikliklerini giderdi ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanmasını sağladı. MCP'yi AI uygulama alanında bir birleşik arayüz standardı olarak düşünebiliriz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleriyle daha kolay bir şekilde entegre olmasını sağlar.
Her LLM'nin farklı cihazlar olduğunu ve her birinin farklı arayüzler kullandığını hayal edin. Eğer bir donanım üreticisiyseniz, her bir arayüz için bir aksesuar seti geliştirmeniz gerekecek, bu da bakım maliyetlerini büyük ölçüde artıracaktır. AI araç geliştiricileri de benzer bir sorunla karşı karşıya: Her LLM platformu için özel eklentiler geliştirmek, karmaşıklığı büyük ölçüde artırır ve ölçeklenebilirliği kısıtlar. MCP, bu sorunu çözmek için, standartları birleştirerek geliştirildi.
Bu standartlaştırılmış protokol her iki taraf için de faydalıdır:
AI Agent (istemci) güvenli bir şekilde dış araçlar ve gerçek zamanlı veri kaynaklarına bağlanabilir.
Araç geliştiricileri (sunucu tarafı) bir kez entegre edebilir, çoklu platformda kullanabilir.
Sonuç, daha açık, birlikte çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi.
MCP ile geleneksel API arasındaki fark
API tasarımı esas olarak insanlara yöneliktir, AI öncelikli değil. Her API'nin kendi yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmeleri ve arayüz belgelerini okumaları gerekir. AI Agent kendisi belgeleri okuyamaz, her API'ye (REST, GraphQL, RPC vb.) uyum sağlamak için sabit kodlanması gerekir.
MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatı aracılığıyla, bu yapısal olmayan kısımları soyutlayarak, Ajans'a birleştirilmiş bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi, Otonom Ajans için sarmalanmış bir API uyum katmanı olarak görebilirsiniz.
Son günlerde, bir bulut bilişim platformu geliştiricilerin en düşük cihaz konfigürasyonu ile doğrudan uzaktan MCP sunucusu dağıtabileceğini açıkladı. Bu, MCP sunucusunun dağıtım ve yönetim sürecini büyük ölçüde basitleştiriyor, kimlik doğrulama ve veri aktarımını da kapsıyor; "tek tıklama ile dağıtım" olarak nitelendirilebilir.
MCP'nin kendisi cazip görünmese de önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketiciye hitap edemez, yalnızca üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek sonuçlar sergilediğinde değeri gerçekten ortaya çıkacaktır.
Web3 AI ve MCP ekosistemi
Web3'te AI, "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıyadır; yani AI zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere erişim sağlayamaz veya yerel olarak akıllı sözleşme mantığını yürütemez.
Geçmişte, bazı projeler çoklu ajan işbirliği ağları kurmaya çalıştı, ancak sonunda merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı oldukları için "tekerleği yeniden icat etme" sıkıntısına düştüler. Her bir veri kaynağına entegre olmak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kalmak, geliştirme maliyetlerinin artmasına neden oldu. Bu darboğazı aşmak için, sonraki nesil AI ajanlarının üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre edebileceği daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyacı var.
Bu nedenle, MCP ve A2A protokollerine dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları ortaya çıkıyor. Web3 senaryoları için özel olarak tasarlandı ve Agent'ların çok zincirli verilere erişmesini ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunmasını sağlıyor.
proje örneği
Bazı projeler, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz MCP Server pazarını inşa ediyor. Avantajları arasında şunlar bulunmaktadır:
MCP araçlarının değiştirilmediğinden emin olmak için TEE (Güvenilir Çalışma Ortamı) kullanın
Token teşvik mekanizması kullanarak geliştiricilerin MCP sunucusuna katkıda bulunmalarını teşvik etme
MCP toplayıcısı ve mikro ödeme işlevi sunarak kullanım eşiğini düşürmek
Diğer bazı projeler, kripto alanına odaklanan ve A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişleyen MCP Server kayıt sistemi sunmaktadır.
A2A, farklı AI ajanları (Agent) arasında güvenli iletişim, işbirliği ve görev koordinasyonunu sağlamak amacıyla geliştirilmiş açık bir protokoldür. A2A, farklı şirketlerin AI ajanlarının birlikte görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan kurumsal AI işbirliğini destekler.
Kısacası:
MCP: Ajanlara araç erişim yeteneği sağlar
A2A: Agent'lerin birbirleriyle iş birliği yapma yeteneği sağlar.
MCP sunucusu ile blok zincirinin birleşimi
MCP Sunucusu'nun entegre blok zinciri teknolojisinin birçok avantajı vardır:
Kripto yerel teşvik mekanizması aracılığıyla uzun kuyruk verilerini elde etmek, topluluğu nadir veri setlerine katkıda bulunmaya teşvik etmek.
"Araç zehirleme" saldırılarına karşı savunma, yani kötü niyetli araçların meşru eklentiler gibi davranarak Ajansı yanıltması.
Stake/ceza mekanizmasını entegre ederek, zincir üzerindeki itibar sistemi ile MCP sunucusunun güven sistemini oluşturmak
Sistemin hata toleransını ve gerçek zamanlılığını artırmak, merkezi sistemlerin tek nokta arızalarından kaçınmak.
Açık kaynak yeniliklerini teşvik etmek, küçük geliştiricilerin ESG veri kaynakları gibi şeyleri yayınlamasına izin vermek, ekosistem çeşitliliğini zenginleştirmek.
Şu anda, çoğu MCP Sunucu altyapısı hala kullanıcı doğal dil ipuçlarını çözerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Agent gerekli MCP araçlarını bağımsız olarak arayabilecek ve karmaşık görev hedeflerini tamamlayabilecektir.
Ancak, şu anda MCP projesi hala erken aşamada. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarıdır, proje sahipleri GitHub'dan üçüncü taraf Sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendi başlarına geliştiriyorlar; bu, esasen Web2 eklenti pazarından çok da farklı değil, tek fark Web3 senaryolarına odaklanmalarıdır.
Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi
Kripto sektöründeki daha fazla kişi, MCP'nin AI ile blockchain arasında bir köprü kurma potansiyelinin farkına varmaya başladı. Bazı sektör liderleri, AI geliştiricilerini blockchain üzerindeki AI Agent'lara daha zengin bir araç seti sağlamak için yüksek kaliteli MCP Server'lar inşa etmeye çağırıyor.
Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından, daha zengin, çeşitli ve kolay birleştirilebilir araç setleri sunabilenlere kayacaktır.
Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API ise bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasının doğmasına yol açabilir: Ajan, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilişkililik gibi faktörlere göre dinamik olarak araçları seçerek, kripto teknolojisi ve blockchain'in medya olarak güçlendirdiği daha verimli bir Ajan hizmetleri ekonomi sistemi oluşturabilir.
Elbette, MCP doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt protokol katmanıdır. MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Ajansı bunu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir.
Sonuç olarak, Agent MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve büyütücüsüdür, blok zinciri ve kripto mekanizmaları ise bu akıllı ağın güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa etmesine olanak tanır.
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.
9 Likes
Reward
9
5
Share
Comment
0/400
TxFailed
· 07-11 18:38
başka bir protokol bozuk olanı düzeltmeye çalışıyor... ama aslında bu sefer işe yarayabilir yalan yok
View OriginalReply0
MEVHunterNoLoss
· 07-10 14:47
Köyde herkes mev kazıyor, ben ne kazıyorum?
View OriginalReply0
FUDwatcher
· 07-09 06:29
Standartlaşma tekelleşmenin başlangıcı mı?
View OriginalReply0
LazyDevMiner
· 07-09 06:29
Bunu bu kadar karmaşık hale getirmek yorucu değil mi?
MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin kilit altyapısı ve gelecekteki trendler
MCP: Web3 AI Agent ekosisteminin temel altyapısı
MCP, Web3 AI Agent ekosisteminin ana bileşeni haline gelmektedir. MCP Server'ı tanıtarak AI Agent'lara yeni araçlar ve yetenekler kazandıran eklenti mimarisini kullanmaktadır. Web3 AI alanındaki yeni bir kavram olarak, MCP Web2 AI'den türemekte ve şu anda Web3 ortamında yeniden tanımlanmaktadır.
MCP Tanıtımı
MCP (Model Context Protocol), uygulamaların büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlam bilgisi iletme biçimini standartlaştırmayı amaçlayan açık bir protokoldür. Bu, araçlar, veriler ve AI Ajanı arasında daha sorunsuz bir işbirliği sağlamaktadır.
MCP'nin önemi
Şu anda, büyük dil modellerinin birkaç ana sınırlaması var:
MCP, genel bir arayüz katmanı işlevi görerek bu yetenek eksikliklerini giderdi ve AI Agent'ın çeşitli araçları kullanmasını sağladı. MCP'yi AI uygulama alanında bir birleşik arayüz standardı olarak düşünebiliriz, bu da AI'nın çeşitli veri kaynakları ve fonksiyon modülleriyle daha kolay bir şekilde entegre olmasını sağlar.
Her LLM'nin farklı cihazlar olduğunu ve her birinin farklı arayüzler kullandığını hayal edin. Eğer bir donanım üreticisiyseniz, her bir arayüz için bir aksesuar seti geliştirmeniz gerekecek, bu da bakım maliyetlerini büyük ölçüde artıracaktır. AI araç geliştiricileri de benzer bir sorunla karşı karşıya: Her LLM platformu için özel eklentiler geliştirmek, karmaşıklığı büyük ölçüde artırır ve ölçeklenebilirliği kısıtlar. MCP, bu sorunu çözmek için, standartları birleştirerek geliştirildi.
Bu standartlaştırılmış protokol her iki taraf için de faydalıdır:
Sonuç, daha açık, birlikte çalışabilir ve düşük sürtünmeli bir AI ekosistemi.
MCP ile geleneksel API arasındaki fark
API tasarımı esas olarak insanlara yöneliktir, AI öncelikli değil. Her API'nin kendi yapısı ve belgeleri vardır, geliştiricilerin parametreleri manuel olarak belirtmeleri ve arayüz belgelerini okumaları gerekir. AI Agent kendisi belgeleri okuyamaz, her API'ye (REST, GraphQL, RPC vb.) uyum sağlamak için sabit kodlanması gerekir.
MCP, standartlaştırılmış API içindeki fonksiyon çağrı formatı aracılığıyla, bu yapısal olmayan kısımları soyutlayarak, Ajans'a birleştirilmiş bir çağrı yöntemi sunar. MCP'yi, Otonom Ajans için sarmalanmış bir API uyum katmanı olarak görebilirsiniz.
Son günlerde, bir bulut bilişim platformu geliştiricilerin en düşük cihaz konfigürasyonu ile doğrudan uzaktan MCP sunucusu dağıtabileceğini açıkladı. Bu, MCP sunucusunun dağıtım ve yönetim sürecini büyük ölçüde basitleştiriyor, kimlik doğrulama ve veri aktarımını da kapsıyor; "tek tıklama ile dağıtım" olarak nitelendirilebilir.
MCP'nin kendisi cazip görünmese de önemsiz değildir. Tamamen bir altyapı bileşeni olarak, MCP doğrudan tüketiciye hitap edemez, yalnızca üst düzey AI ajanları MCP araçlarını çağırıp gerçek sonuçlar sergilediğinde değeri gerçekten ortaya çıkacaktır.
Web3 AI ve MCP ekosistemi
Web3'te AI, "bağlam verilerinin eksikliği" ve "veri adası" sorunlarıyla karşı karşıyadır; yani AI zincir üzerindeki gerçek zamanlı verilere erişim sağlayamaz veya yerel olarak akıllı sözleşme mantığını yürütemez.
Geçmişte, bazı projeler çoklu ajan işbirliği ağları kurmaya çalıştı, ancak sonunda merkezi API'lere ve özel entegrasyonlara bağımlı oldukları için "tekerleği yeniden icat etme" sıkıntısına düştüler. Her bir veri kaynağına entegre olmak için uyum katmanını yeniden yazmak zorunda kalmak, geliştirme maliyetlerinin artmasına neden oldu. Bu darboğazı aşmak için, sonraki nesil AI ajanlarının üçüncü taraf eklentileri ve araçları sorunsuz bir şekilde entegre edebileceği daha modüler, Lego tarzı bir mimariye ihtiyacı var.
Bu nedenle, MCP ve A2A protokollerine dayanan yeni nesil AI Agent altyapısı ve uygulamaları ortaya çıkıyor. Web3 senaryoları için özel olarak tasarlandı ve Agent'ların çok zincirli verilere erişmesini ve DeFi protokolleriyle yerel olarak etkileşimde bulunmasını sağlıyor.
proje örneği
Bazı projeler, yerel kripto araçlarına ve MCP araçlarının egemenliğini sağlamaya odaklanan merkeziyetsiz MCP Server pazarını inşa ediyor. Avantajları arasında şunlar bulunmaktadır:
Diğer bazı projeler, kripto alanına odaklanan ve A2A (Agent-to-Agent) protokolüne daha da genişleyen MCP Server kayıt sistemi sunmaktadır.
A2A, farklı AI ajanları (Agent) arasında güvenli iletişim, işbirliği ve görev koordinasyonunu sağlamak amacıyla geliştirilmiş açık bir protokoldür. A2A, farklı şirketlerin AI ajanlarının birlikte görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan kurumsal AI işbirliğini destekler.
Kısacası:
MCP sunucusu ile blok zincirinin birleşimi
MCP Sunucusu'nun entegre blok zinciri teknolojisinin birçok avantajı vardır:
Şu anda, çoğu MCP Sunucu altyapısı hala kullanıcı doğal dil ipuçlarını çözerek araç eşleştirmesi yapmaktadır. Gelecekte, AI Agent gerekli MCP araçlarını bağımsız olarak arayabilecek ve karmaşık görev hedeflerini tamamlayabilecektir.
Ancak, şu anda MCP projesi hala erken aşamada. Çoğu platform hala merkezi bir eklenti pazarıdır, proje sahipleri GitHub'dan üçüncü taraf Sunucu araçlarını manuel olarak derleyip bazı eklentileri kendi başlarına geliştiriyorlar; bu, esasen Web2 eklenti pazarından çok da farklı değil, tek fark Web3 senaryolarına odaklanmalarıdır.
Gelecek Trendleri ve Sektör Etkisi
Kripto sektöründeki daha fazla kişi, MCP'nin AI ile blockchain arasında bir köprü kurma potansiyelinin farkına varmaya başladı. Bazı sektör liderleri, AI geliştiricilerini blockchain üzerindeki AI Agent'lara daha zengin bir araç seti sağlamak için yüksek kaliteli MCP Server'lar inşa etmeye çağırıyor.
Altyapının olgunlaşmasıyla birlikte, "geliştirici öncelikli" şirketlerin rekabet avantajı da API tasarımından, daha zengin, çeşitli ve kolay birleştirilebilir araç setleri sunabilenlere kayacaktır.
Gelecekte, her uygulama bir MCP istemcisi haline gelebilir, her API ise bir MCP sunucusu olabilir. Bu, yeni bir fiyat mekanizmasının doğmasına yol açabilir: Ajan, yürütme hızı, maliyet verimliliği, ilişkililik gibi faktörlere göre dinamik olarak araçları seçerek, kripto teknolojisi ve blockchain'in medya olarak güçlendirdiği daha verimli bir Ajan hizmetleri ekonomi sistemi oluşturabilir.
Elbette, MCP doğrudan son kullanıcıya yönelik değildir, bu bir alt protokol katmanıdır. MCP'nin gerçek değeri ve potansiyeli, yalnızca AI Ajansı bunu entegre edip pratik uygulamalara dönüştürdüğünde gerçekten görülebilir.
Sonuç olarak, Agent MCP yeteneklerinin taşıyıcısı ve büyütücüsüdür, blok zinciri ve kripto mekanizmaları ise bu akıllı ağın güvenilir, verimli ve birleştirilebilir bir ekonomik sistem inşa etmesine olanak tanır.