AI ve MCP: Üretkenliğin Serbest Bırakılması için Yeni Bir Dönem

Yapay zekanın ortaya çıkması, insanlığa iş gücünü serbest bırakma olanağı sundu ve çoğu işin temel seviyesini artırdı. Ancak, şu anda büyük dil modelleri (LLM) hala sınırlamalara sahip ve öneri sunmak için çoklu diyaloglara ihtiyaç duyuyor; kullanıcıların bu önerileri kendilerinin uygulaması gerekiyor. Bu, AI'nin işlerimizi kolaylaştırmada gerçekten fayda sağlaması idealinden bir miktar uzaklık gösteriyor.

Eğer AI ile konuşarak, bilgisayarları e-posta yanıtları verme, rapor yazma gibi görevlerde kullanabilir, hatta otomatik ticaret gerçekleştirebilirsek, bu üretkenliğin serbest bırakılması vizyonuna daha da yaklaşmış olacağız. Ve bu teknoloji, mevcut AI alanındaki popüler konulardan biri - MC.

MCP'nin Tanımı ve Fonksiyonu

MCP (Model Context Protocol), geçmişte AI modellerinin sadece "konuşabilmesi" ama "yapamamış" olduğu sorunları çözmeyi amaçlayan standartlaştırılmış bir protokoldür. Üç ana bölümden oluşmaktadır:

• Model: Çeşitli AI büyük dil modellerini ifade eder.
• Bağlam: Modelle verilen ek bilgiler veya dış araçlar
• Protokol: Genel, standartlaştırılmış bir spesifikasyon veya arayüz

MCP'nin temeli, AI'nın yalnızca metin anlama ve oluşturmanın ötesine geçmesini, aynı zamanda dış araçları doğrudan kontrol ederek çeşitli görevleri tamamlamasını sağlamaktır. Bu, geleneksel LLM'lerle (örneğin ChatGPT, Grok vb.) keskin bir tezat oluşturur; bu modeller yalnızca metin girişi ve çıkışı ile sınırlıdır.

MCP'nin Çalışma Mekanizması

MCP'nin çalışması üç ana bileşeni içerir:

1. MCP Host (Yönetici): Genel MCP operasyonlarının koordinasyonu ve yönetiminden sorumludur.
2. MCP Client (Kullanıcı Tarafı): Kullanıcı taleplerini alır ve AI modeli ile iletişim kurar.
3. MCP Sunucusu: AI'nın çeşitli işlevleri kullanması için notlarla birlikte bir dizi API kümesi sağlar.

MCP aracılığıyla, AI belirli metinleri doğrudan eylem talimatlarına dönüştürebilir, bu da otomatikleştirilmiş işlemlerin gerçekleştirilmesini sağlar. Bu, AI'nın satış raporlarını düzenlemek, müşteri e-postaları göndermek ve hatta 3D modelleme yazılımında işlem yapmak gibi görevleri yerine getirmesine olanak tanır.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak: MCP, AI'nın en son verilere gerçek zamanlı olarak erişmesini ve bunları işlemesini sağlar ve geleneksel LLM'lerin önceden eğitilmiş verilerle sınırlı olmasının eksikliğini kapatır.

2. Standartlaştırma ve Genel Kullanım: MCP, farklı geliştiricilere ortak bir standart sunarak, tekrar eden geliştirme sorunlarını azaltır ve verimliliği artırır.

3. Pasif yanıt vermekten aktif uygulamaya geçiş: AI, gerçek zamanlı duruma göre hangi talimatların uygulanacağına karar verebilir ve geri bildirimlere göre bir sonraki adımı atabilir, bu da pratikliğini büyük ölçüde artırır.

4. Güvenlik ve Kontrol: MCP, yetki ve API anahtarı yönetimi gibi yöntemlerle veri erişimini kontrol ederek hassas bilgilerin güvenliğini sağlar.

MCP ve AI Ajanı Karşılaştırması

MCP bir protokoldür, AI Agent ise bir kavram veya uygulama yöntemidir. MCP, AI ile dış araçlar arasındaki iletişimi standartlaştırmaya odaklanırken, AI Agent AI'nın özerk eylem yeteneğini vurgular. MCP, AI Agent'a daha verimli ve güvenli bir dış kaynak erişim yolu sunar; bu ikili kombinasyon, AI'nın nasıl hareket edeceğini ve nerede hareket edeceğini bilmesini sağlar.

Blok zinciri alanındaki MCP uygulamaları

1. Base MCP: AI uygulamalarının Base blockchain ile etkileşimde bulunmasına izin verir, kullanıcılar doğal dil sohbeti ile sözleşme dağıtabilir veya DeFi hizmetlerini kullanabilir.

2. Flock: Merkezi olmayan bir AI eğitim platformu sunar, AI destekli blockchain görevlerinin yerel olarak çalışmasını sağlayarak kullanıcı kontrolünü artırmayı amaçlar.

3. LYRAOS: AI Agent'in doğrudan Solana blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına, kripto para işlemleri gibi operasyonları gerçekleştirmesine izin verir.

Özet

MCP, AI ve dış araçların etkileşimi için standartlaşmış bir çözüm sunsa da, Web3 alanındaki başarılı örnekler hala sınırlıdır. Bu, teknik entegrasyonun henüz olgunlaşmamış olması, güvenlik ve düzenleyici riskler, kullanıcı deneyimi sorunları ve piyasanın AI projelerine karşı estetik yorgunluğu gibi faktörlerden kaynaklanıyor olabilir.

MCP ve blok zincirinin birleşimi büyük bir potansiyele sahip olsa da, aynı zamanda teknik ve piyasa açısından çift zorlukla karşı karşıyadır. Gelecekte, güvenlik mekanizmasını geliştirebilir, kullanıcı deneyimini optimize edebilir ve gerçekten değerli yenilikçi uygulamalar geliştirebilirsek, "Web3 + MCP" bir sonraki ana akım anlatı haline gelebilir, sadece bir spekülasyon konusu olmaktan çıkabilir.