AI ve MCP: İnsan üretkenliğini serbest bırakmada yeni bir fırsat

Yapay zekanın ortaya çıkması, insanlığa büyük olasılıklar getirdi. Bu, insan iş gücünü serbest bırakmayı, çoğu işin verimliliğini ve kalitesini artırmayı vaat ediyor. Ancak şu anda büyük dil modelleri (LLM) bazı sınırlamalara sahip, esas olarak faydalı öneriler sunmak için çoklu diyaloglar gerektirmesi ve kullanıcıların bu önerileri kendilerinin uygulaması gerektiği noktasında. Bu, gerçekten AI'nin işimize yardımcı olmasını sağlama vizyonumuzdan hâlâ bir miktar uzakta.

Ancak, teknolojinin ilerlemesiyle bu hedefe adım adım yaklaşmaktayız. Artık AI ile etkileşim kurarak e-posta yanıtları, rapor yazımı gibi pratik işlevleri gerçekleştirebiliyor, hatta otomatik ticaret yapabiliyoruz. AI ile pratik uygulamaları birleştiren bu teknoloji, şu anda AI alanındaki en sıcak konu - MCP(Model Context Protocol).

MCP Tanıtımı

MCP, Anthropic şirketi tarafından 2024 Kasım ayında piyasaya sürülen bir standart protokoldür ve AI modellerinin yalnızca "konuşma" yeteneğine sahip olup "yapma" yeteneğinden yoksun olma sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Aşağıdaki üç bölümden oluşmaktadır:

• Model: Çeşitli AI büyük dil modelleri
• Bağlam: Modelle sağlanan ek bilgiler veya dış araçlar
• Protokol: Genel, standartlaştırılmış bir kural veya arayüz

MCP'nin temel hedefi, AI'nın sadece metinleri anlaması ve üretmesi değil, aynı zamanda dış araçları doğrudan kontrol ederek çeşitli görevleri tamamlamasını sağlayacak bir standart oluşturmaktır. Bu, geleneksel LLM( olan ChatGPT, Grok gibi modellerle karşılaştırıldığında belirgin bir fark yaratmaktadır; zira bu modeller yalnızca metin girişi ve çıkışı ile sınırlıdır.

MCP'nin Çalışma Şekli

MCP'nin çalışması üç ana bileşeni içerir:

1. MCP Host) yöneticisi(: Genel koordinasyon ve yönetimden sorumludur. Örneğin, Claude Desktop bir Host'tur, 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, MCP ile entegre edilmiş sohbet arayüzleri veya IDE'lerdir.

3. MCP Server) sunucusu(: AI tarafından kullanılabilecek çeşitli işlevler sunan, veritabanı okuma, e-posta gönderme, dosya yönetimi gibi açıklamalı bir API kümesi olarak görülebilir.

MCP aracılığıyla, AI belirli metinleri doğrudan hareket talimatlarına dönüştürebilir ve böylece otomatik işlemler gerçekleştirebilir. Bu, AI'nın yalnızca insan dilini anlamakla kalmayıp, aynı zamanda satış raporlarını düzenlemek, müşteri e-postaları göndermek ve hatta 3D modelleme yazılımında işlemler gerçekleştirmek gibi belirli görevleri yerine getirebilmesini sağlar.

MCP'nin Önemi

1. AI ile dış araçlar arasında köprü kurmak

   MCP, LLM'nin yalnızca önceden eğitilmiş verilere dayanma sınırlamalarını aşar. AI'nın en son bilgilere gerçek zamanlı erişim ve işlem yapmasına olanak tanır, böylece AI'nın uygulama alanını önemli ölçüde genişletir.

2. Standardizasyon ve Genel Kullanılabilirlik

MCP, AI ile dış araçlar arasındaki etkileşim için birleşik bir standart sunar, bu da donanım alanındaki USB-C arayüzüne benzer. Bu standartlaşma, tekrar geliştirmeyi önler ve verimliliği artırır.

3. Pasif tepki vermekten aktif uygulamaya

Geleneksel AI araçları yalnızca soruları yanıtlayabilirken, MCP AI'nın gerçek duruma göre proaktif olarak talimatları yerine getirmesine ve geri bildirimlere göre sonraki eylemlerini ayarlamasına olanak tanır.

4. Güvenlik ve Kontrol

MCP, yetki ve API anahtar yönetimi gibi yöntemlerle, hassas bilgilerin güvenliğini sağlarken, aynı zamanda AI'nın dış kaynaklara sınırlı erişimine izin verir.

MCP ile AI Agent'in Karşılaştırması

AI Agent genellikle belirli görevleri otomatik olarak yerine getirebilen AI sistemlerini ifade ederken, MCP farklı AI modellerinin dış araçlarla iletişim kurmasını sağlayan bir protokoldür. MCP, AI Agent'ın bir tür geliştirilmiş hali olarak düşünülebilir; AI Agent'a standartlaşmış araç arayüzleri sunarak görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirmesine yardımcı olur.

MCP'nin kripto para alanındaki uygulamaları

Bazı projeler, kripto para alanında MCP'nin uygulamalarını keşfetmeye başladı:

1. Base tarafından geliştirilen çerçeve, AI uygulamalarının Base blok zinciri ile etkileşimde bulunmasına izin verir, kullanıcılar doğal dil sohbeti aracılığıyla sözleşme dağıtabilir veya kredi işlemleri gerçekleştirebilir.

Flock, Web3 ortamı için daha fazla yerelleştirilmiş AI çözümleri sunmayı amaçlayan merkeziyetsiz bir AI eğitim platformu önerdi.

3. LYRAOS)LYRA MCP-OS(, AI'nin doğrudan Solana blockchain'i ile etkileşimde bulunmasına ve kripto para işlemleri gibi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanıyan çoklu AI Agent işletim sistemidir.

Gelecek

MCP'nin Web3 alanında büyük bir potansiyel göstermesine rağmen, şu anda başarılı örnekler hala sınırlıdır. Bunun, teknik entegrasyonun henüz olgunlaşmamış olması, güvenlik ve düzenleme riskleri, kullanıcı alışkanlıkları ve deneyimleri gibi faktörlerden kaynaklanabileceği düşünülmektedir. Ayrıca, piyasada AI projelerine yönelik tutum da temkinli bir hal almıştır; yatırımcılar ve kullanıcılar, kavramsal spekülasyonlar yerine gerçek uygulama değerine daha fazla odaklanmaktadır.

Gelecekte, MCP ile blok zincirinin birleşimi hala büyük bir gelişim alanına sahip. Eğer teknik engeller aşılabilir, kullanıcı deneyimi optimize edilebilir ve gerçekten yenilikçi değer taşıyan uygulamalar geliştirilebilirsa, "Web3 + MCP" sektörün gelişimini destekleyen önemli bir güç olma potansiyeline sahip.