AI ve Harici Araçlar Arasındaki Köprü: MCP Teknolojisi Üzerine İnceleme

Yapay zekanın anlamı, insan iş gücünü serbest bırakmak ve çalışma verimliliğini artırmaktır. Ancak, şu anda büyük dil modellerinin hâlâ sınırlamaları var, öneri verebilmek için çoklu diyaloglar gerektiriyor ve kullanıcı hâlâ bu önerileri bizzat uygulamak zorunda. Bu, AI'nın gerçekten iş yardımı sağlama vizyonuyla hâlâ belirli bir mesafe var.

Eğer AI ile konuşarak, bilgisayarı e-posta yanıtları, rapor yazma gibi görevleri yerine getirmek için kullanabilir, hatta otomatik ticaret yapabilirsek, bu üretkenliği serbest bırakma hedefine daha da yaklaşacaktır. Ve bu teknoloji, şu anda AI alanındaki popüler bir konu - MC.

MCP nedir?

MCP (Model Context Protocol), 2024 yılının Kasım ayında yayınlanacak standart bir protokoldür ve AI modellerinin yalnızca "konuşabilmesi" ancak "yapabilmesi" sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. MCP'nin adı şu şekilde ayrılabilir:

• Model: Çeşitli AI büyük dil modellerini belirtir.
• Bağlam: modele verilen ek veriler veya dış araçlar
• Protokol: Genel, standartlaştırılmış bir kılavuz veya arayüz

Kısacası, MCP, AI'nin sadece diyalog kurmasını değil, aynı zamanda çeşitli görevleri tamamlamak için dış araçları doğrudan kontrol etmesini sağlayan standartlar getiriyor.

Geleneksel büyük dil modelleri, ChatGPT, Grok gibi, yalnızca "metin girişi, metin çıkışı" etkileşimleri gerçekleştirebilir. AI'nın dosya okuma, e-posta gönderme, veritabanı sorgulama gibi gerçek işlemleri gerçekleştirmesi gerekiyorsa, genellikle kullanıcıların AI'nın önerilerine göre manuel olarak işlem yapması ve ardından sonuçları AI'ya geri bildirmesi gerekir; bu şekilde döngü devam eder.

MCP'nin ortaya çıkması, yapay zekanın yerel dosyaları doğrudan okumasını, uzaktan veritabanlarına bağlanmasını ve hatta belirli ağ hizmetlerini işlemesini sağladı. Bu, yapay zekanın artık sadece metin çıktısıyla sınırlı olmadığı, aynı zamanda insanın yerini alarak birçok tekrar eden veya süreç odaklı işi tamamlayabileceği anlamına geliyor.

MCP'nin Çalışma Şekli

MCP'nin çalışması aşağıdaki birkaç ana bileşeni içerir:

1. MCP Host (Yönetici): Tüm MCP'nin işleyişini yönetmek ve koordine etmekle sorumludur. Örneğin, Claude Desktop bir Host'tur ve AI'nın yerel verilere veya araçlara erişmesine yardımcı olabilir.

2. MCP Client (Kullanıcı Tarafı): Kullanıcı taleplerini alır ve AI modeli ile iletişim kurar. Yaygın örnekler arasında MCP'yi entegre eden sohbet arayüzü veya IDE bulunmaktadır.

3. MCP Sunucusu: AI'nın kullanılabileceği işlevleri sağlayan, veritabanı okuma, e-posta gönderme, dosya yönetimi, dış hizmetleri çağırma gibi açıklamalara sahip bir API kümesi olarak düşünülebilir.

MCP ile AI, yalnızca insan dilini anlamakla kalmaz, aynı zamanda belirli metinleri doğrudan eylem talimatlarına dönüştürerek otomatik işlemleri gerçekleştirebilir. Örneğin, satış raporlarını düzenlemek, müşteri e-postaları göndermek ve hatta 3D modelleme yazılımında işlem yapmak.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak

Büyük dil modellerinin sınırlılığı, verilerinin önceden eğitilmiş olması ve gerçek zamanlı olarak güncellenmemesidir. MCP, AI'nın dış kaynaklara gerçek zamanlı erişim ve işlem yapmasına izin vererek, AI'nın yetenek sınırlarını büyük ölçüde genişletir.

2. Standartlaştırma ve Genel Kullanım

MCP, AI ve dış araçlar arasındaki etkileşim için bir standart sağlar ve USB-C arayüzüne benzer bir işlev görür. Bu, tekrar geliştirme sorunlarını önleyerek geliştirme verimliliğini artırır.

3. Pasif yanıt vermekten aktif uygulamaya geçmek

   Geleneksel AI araçları yalnızca soruları yanıtlayabilirken, MCP AI'nın duruma göre hangi komutları yerine getireceğine karar vermesini sağlar ve geri bildirim sonuçlarına göre sonraki hareketleri ayarlayabilir.

4. Güvenlik ve Kontrol

MCP, tüm verilerin AI modeline aktarılmasını talep etmez; veri erişimini kontrol etmek için yetki ve API anahtarı yönetimi gibi yöntemler kullanarak hassas bilgilerin güvenliğini sağlar.

MCP ve AI Ajanlarının Karşılaştırması

AI Agent genellikle belirli görevleri otomatikleştirebilen AI sistemlerini ifade eder; yalnızca diyalog kurmakla kalmaz, aynı zamanda bağlama göre proaktif olarak hareket eder, araçlar veya API'ler çağırarak bir dizi adımı tamamlar.

MCP ile AI Agent arasındaki temel farklar:

• MCP bir protokoldür, AI Agent ise bir kavram veya uygulama yöntemidir.
• MCP, farklı AI modellerinin dış araçlarla nasıl iletişim kuracağını ve evrensel bir standart rolü üstlenmesini sağlamaya odaklanmaktadır.
• AI Agent, AI'nın proaktif hareket etme ve araçları yürütme yeteneğine sahip olduğunu vurguluyor.

MCP, AI Agent'in daha etkili çalışmasına yardımcı olabilir, böylece her bir araç veya platform için ayrı API kuralları yazmadan çeşitli dış kaynaklara erişim sağlamak için yalnızca MCP standartlarını takip etmesi yeterlidir.

Kripto Para Alanında MCP Kavram Projesi

1. Temel MCP

   Base resmi olarak geliştirilen bir çerçeve, AI uygulamalarının Base blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına olanak tanır. Kullanıcılar doğal dil sohbeti aracılığıyla sözleşme dağıtabilir veya DeFi hizmetlerini kullanabilir.

2. Flock

Merkeziyetsiz AI eğitim platformu, Web3 aracılık modelleri sunar, böylece AI destekli blockchain görevleri yerel olarak çalıştırılabilir ve kullanıcılara daha fazla kontrol sağlar.

3. LYRAOS

   Çoklu AI Agent işletim sistemi, AI Agent'ların doğrudan Solana blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına ve kripto para işlemleri gibi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır. AI destekli merkeziyetsiz özerk organizasyonlar oluşturmak için MCP-OS kullanma araştırmaları yapılmaktadır.

Sonuç: AI Anlatımında Yeni Bir Dönem

MCP, AI ve dış araçların etkileşimi için standart kurallar sağlasa da, Web3 alanındaki başarılı örnekler hala sınırlıdır. Bu, aşağıdaki birkaç nedenden kaynaklanıyor olabilir:

1. Teknoloji entegrasyonu henüz olgunlaşmamış: Web3 ekosistemindeki farklı zincirler ve DApp'ler arasında büyük farklılıklar var, bunları MCP Server olarak tek bir paket haline getirmek büyük miktarda geliştirme kaynağı gerektiriyor.

2. Güvenlik ve düzenleyici riskler: AI'nın doğrudan sözleşmeleri yönetmesi ve para işlemlerini gerçekleştirmesi için mükemmel bir özel anahtar yönetimi ve yetki kontrol mekanizması gereklidir.

3. Kullanıcı Deneyimi ve Alışkanlıklar: Çoğu kullanıcı, AI'nin cüzdan yönetimi veya yatırım kararları alma konusundaki yeteneklerine hâlâ şüpheyle yaklaşmaktadır. Ayrıca, blok zinciri işlemlerinin yüksek giriş engeli, benimseme oranını etkileyebilir.

4. Piyasa Duygusu: Daha önce AI Agent'ın kripto para piyasasında yarattığı heyecan soğuma ile karşı karşıya, yatırımcılar saf kavram projelerine karşı daha temkinli bir tutum sergiliyor.

MCP ve blok zincirinin bir araya gelmesi gerçekten bir potansiyele sahip, ancak aynı zamanda teknik ve piyasa açısından çift yönlü zorluklarla karşı karşıya. Gelecekte daha olgun güvenlik mekanizmalarının entegrasyonu, daha sezgisel bir kullanıcı deneyimi sunulması ve gerçekten değerli yenilikçi uygulamaların geliştirilmesi durumunda, "Web3 + MCP" belki de spekülasyonu aşarak bir sonraki teknoloji devriminin ana aktörü olabilir.