AI ve MCP: Üretkenliği Serbest Bırakan Yeni Bir Dönem

Yapay zekanın anlamı, insan emeğini serbest bırakmak ve çoğu işin verimliliğini artırmaktır. Ancak, şu anda büyük dil modellerinin hâlâ sınırlamaları var, önerilerde bulunmak için tekrar tekrar diyalog kurmak gerekiyor ve kullanıcıların bu önerileri kendileri uygulaması gerekiyor. Bu, AI'nın işimizi desteklemesi için gerçek bir şekilde yararlanma idealimiz ile hâlâ bir mesafe var.

Eğer AI ile konuşarak, bilgisayarı e-posta yanıtları, rapor yazımı gibi işlevler için kullanabilir ve hatta otomatik ticaret yapabilirsek, bu üretkenliği serbest bırakma vizyonuna daha da yaklaşmış olacağız. Ve bu teknoloji AI alanındaki yeni sıcak nokta - MC.

MCP'nin Tanımı ve Fonksiyonu

MCP (Model Context Protocol), AI modellerinin yalnızca "konuşma" yeteneğine sahip olduğu ve "yapma" yeteneğinden yoksun olduğu sorununu çözmeyi amaçlayan standart bir protokoldür. Üç bölümden oluşur:

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

MCP'nin temeli, AI'nın yalnızca metin anlayıp üretmekle kalmayıp, aynı zamanda dış araçları doğrudan kontrol ederek çeşitli görevleri tamamlamasını sağlamak için standartları birleştirmektir. Bu, geleneksel büyük dil modelleri ile keskin bir tezat oluşturur; bu modeller yalnızca metin girişi ve çıkışı ile sınırlıdır.

MCP'nin Çalışma Şekli

MCP'nin çalışması üç ana bileşeni içerir:

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

MCP ile AI, yalnızca insan dilini anlamakla kalmaz, aynı zamanda belirli metinleri doğrudan hareket komutlarına dönüştürerek otomatik işlemler gerçekleştirebilir.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak: MCP, AI'nın dış kaynaklara gerçek zamanlı erişim ve bunları işleme yeteneği sağlar, bu da geleneksel dil modellerinin sınırlamalarını aşar.

2. Standartlaşma ve Evrensellik: MCP, farklı geliştiricilere ortak bir standart sunarak yeniden geliştirmeyi önler ve verimliliği artırır.

3. Pasif yanıt vermekten aktif uygulamaya geçiş: AI, gerçek zamanlı duruma göre hangi komutları yerine getireceğine karar verebilir ve geri bildirimlere dayanarak bir sonraki adımı atabilir.

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

MCP ve AI Ajanının Karşılaştırması

AI Agent genellikle belirli görevleri otomatik olarak yerine getiren AI sistemlerini ifade eder. MCP bir protokoldür, AI Agent ise bir kavram veya uygulama yöntemidir. MCP, AI Agent'a standartlaştırılmış araç arayüzleri sunarak daha verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

Mevcut İlgili Projeler

1. Temel MCP: AI uygulamalarının blok zinciri ile etkileşime girmesine izin veren Base tarafından geliştirilen çerçeveyi içerir.

2. Flock: Merkeziyetsiz AI eğitim platformu, Web3 aracılık modeli sunar.

3. LYRAOS: Çoklu AI Agent işletim sistemi, AI Agent'ların doğrudan blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına izin verir.

Sonuç

MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim için standart kurallar sağlamasına rağmen, Web3 alanındaki başarılı örnekler hala sınırlıdır. Bu, teknik entegrasyonun henüz olgunlaşmamış olması, güvenlik ve düzenleyici riskler, kullanıcı alışkanlıkları ve deneyimleri gibi faktörlerden kaynaklanabilir.

MCP'nin blockchain ile birleşimi büyük bir potansiyele sahip olmasına rağmen, aynı zamanda teknik engeller ve piyasa baskısı gibi iki yönlü zorluklarla karşı karşıyadır. Gelecekte bu sorunların çözülmesi ve gerçekten yenilikçi ve değerli uygulamaların geliştirilmesi durumunda, "Web3 + MCP" yeni bir teknoloji trendi haline gelebilir.