Model Context Protocol (MCP), @AnthropicAI tarafından geliştirilen açık bir standarttır. Yapay zeka modellerinin harici veri kaynakları ve araçlarla nasıl bağlantı kurduğunu kökten değiştiren bir yapıdır. İlk başta etkisi sınırlı görünse de, bu yılın başlarında Gate ve @OpenAI tarafından benimsenmesiyle yaygınlaşma süreci hız kazandı. MCP, genellikle “AI aracıları için USB-C bağlantı noktası”na benzetilir – çeşitli araçlara ve veri kaynaklarına bağlantı kurmak için standart bir yöntem sunar ve yapay zekanın dış kaynaklarla etkileşimini sadeleştirir.

Geliştiricilerin her bir veri kaynağı ya da araç için ayrı entegrasyonlar inşa etmesi yerine, MCP; yapay zeka modelleri (istemciler) ile veri veya araç sağlayıcıları (sunucular) arasında standartlaştırılmış bir iletişim protokolü kurar. Bu protokol, modellerin içerik depolarına, iş araçlarına ve geliştirme ortamlarına erişmesini sağlayarak daha alakalı ve işlevsel yanıtlar üretmelerine yardımcı olur.

MCP’nin temelinde, Büyük Dil Modelleri’nin (LLM’lerin) gerçek zamanlı verilerden izole olması ve dış dünyada doğrudan işlem yapamaması gibi kısıtlamaları aşma hedefi yatar. MCP, bu sınırlamaları kaldırarak yapay zeka sistemlerinin dinamik olarak mevcut araçları keşfetmesini ve onlarla etkileşime geçmesini mümkün kılar. Model ile harici sistemler arasında sürekli bir iki yönlü iletişim sağlar. Bu özellikle DeFi gibi otonom yapay zeka ajanlarının aktif kullanıldığı alanlarda daha güçlü ve etkin sistemlerin oluşmasına zemin hazırlar.

MCP, AI Ajanlarını Nasıl Optimize Ediyor?

MCP, AI ajanlarının gerçek zamanlı verileri işleme ve bu verilerle etkileşim kurma biçimini DeFi alanında önemli ölçüde geliştirir. AI ajanları, MCP sayesinde pazar verileri gibi dinamik dış veri akışlarına — örneğin ilişkisel veritabanları ve API’ler üzerinden — erişebilir. Bu da ajanların en güncel gelişmeleri içselleştirerek daha bilinçli kararlar almalarını sağlar.

Gerçek zamanlı çoklu veri kaynaklarını entegre edebilen ajanlar, karmaşık veri noktalarını analiz edebilir ve likidite sağlama gibi görevler için değişen piyasa koşullarına hızla uyum sağlayabilir. Bu, DeFi gibi hızlı tempolu ortamlarda kritik bir yetkinliktir.

MCP, yalnızca veri alımı ile sınırlı kalmaz; AI ajanlarının araçlarla etkileşerek işlem yapmalarını da mümkün kılar. Ajanlar, sadece harici sistemlerden veri çekmekle kalmaz, aynı zamanda akıllı sözleşmeleri çalıştırmak veya likidite pozisyonlarını güncellemek gibi işlemleri bu sistemlere geri aktarabilir. Bu, DeFi stratejilerinin tamamen otonom biçimde yürütülmesini sağlar. Sonuç olarak, ajanlar daha etkili ve verimli hale gelir.

MCP, her araç ya da veri kaynağı için ayrı ayrı entegrasyon geliştirme ihtiyacını ortadan kaldırarak süreci sadeleştirir ve AI destekli DeFi çözümlerinin yaygınlaştırılmasını hızlandırır. Bu sayede ajanlar, yeni fırsatlara daha hızlı uyum sağlayabilir, daha kolay ölçeklenebilir ve anında yanıt verebilir. Bu da DeFi işlemlerinin genel verimliliğini artırır.

Ancak MCP’nin güçlü yönleri kadar sınırları da vardır. MCP, ajanların dış sistemlerle veri alışverişi yapmasına uygun olsa da, ajanların birbirleriyle koordinasyon kurması veya doğrudan iletişim kurması için uygun bir yapı sunmaz. Araçların aksine, ajanlar sabit API’ler üzerinden katı komutlara göre işlem yapacak şekilde tasarlanmamıştır. Ajanlar doğal olarak esnektir ve çoğunlukla ortak bir durumu paylaştıkları senaryolarda etkileşimlerini doğal dil yoluyla gerçekleştirir.

Bu ihtiyaca yönelik çözüm önerilerini bir sonraki bölümde, “Ajan Sürüsü Koordinasyonu İhtiyacını Hızlandırarak MCP” başlığı altında detaylandıracağım.

Web3 ve Blockchain

Web3, yenilik için doğal bir zemin oluşturur ve giderek AI sistemleri ile metodolojileri için bir test alanına dönüşmektedir. Bu durum MCP için de geçerlidir. MCP, AI-blockchain entegrasyonunu geliştirerek yapay zekanın merkeziyetsiz uygulamalarla etkili biçimde etkileşime girmesini sağlar. Böylece Web3 alanında yeni verimliliklerin kilidini açar — son zamanlarda sıkça vurgulandığı gibi.

Web3 ekosisteminde MCP’yi benimseyen birkaç heyecan verici proje dikkat çekiyor. Bunlardan biri:

Web3’te AI ajanları için önde gelen Rust çerçevesidir. MCP desteğiyle geliştirilen Ryzome, agentic AI için evrensel bir uygulama mağazası olarak tanıtıldı. Ryzome, AI ajanları ile dijital hizmetler arasındaki iletişimi standartlaştırır. Bu sayede AI ajanları, karmaşık entegrasyonlara ihtiyaç duymadan hem Web2 hem de Web3 hizmetlerine kolayca erişebilir.

Dünya’nın IP blokzinciri de yakın zamanda MCP ile entegrasyonlarını duyurdu. Bu entegrasyon, AI ajanlarının ekosistemde işlemler, lisanslar ve mülkiyetle ilgili bilgilere erişimini kolaylaştırmayı amaçlıyor. Ayrıca, ajanların IP üretmesine ve bu varlıkları transfer etmesine de olanak tanıyor.

Alanındaki yenilikçi ekipler tarafından geliştirilen bu uygulamalar, LLM’lerin blok zinciri verileriyle gerçek zamanlı etkileşimde bulunmasını, akıllı sözleşmeler üzerinde güvenlik denetimleri yapmasını, token metriklerini takip etmesini ve uygun güvencelerle blok zinciri işlemlerini kolaylaştırmasını mümkün kılıyor.

E-ticaret ve Perakende

E-ticaret ve perakende alanında MCP, AI ajanlarının veri kaynakları ve araçlarla kurduğu bağlantıları dönüştürerek hem operasyonel verimliliği hem de müşteri deneyimini geliştiriyor. Ürün arama, sipariş takibi ve fiyat önerileri gibi işlevler sayesinde işlemler kolaylaşıyor, alışveriş deneyimi daha akıcı hale geliyor.

Yapay Zeka Sistemleri için MCP’nin Genişleyen Erişim ve Etkisi

MCP’nin endüstrilerde hızla benimsenmesi, AI ajanları ile harici sistemler arasında etkileşimi standartlaştıran bir protokol olarak değerini açıkça ortaya koyuyor. Başlangıçta Antropic tarafından geliştirilen bir girişim olan MCP, bugün binlerce topluluk tarafından oluşturulan sunucularla ve büyük teknoloji şirketleri tarafından yapılan entegrasyonlarla açık bir ekosisteme dönüşmüş durumda.

MCP Olgunlaştıkça Şu Gelişmeler Gözlemleniyor:

• Özelleştirilmiş bağlayıcıların standart arayüzlerle değiştirildiği, daha basit entegrasyonlar
• Protokol düzeyinde kimlik doğrulama ve erişim kontrolü ile geliştirilen güvenlik
• Özel araçlar ve bağlayıcılar oluşturan gelişen bir geliştirici ekosistemi
• Farklı yapay zeka modelleri ve uygulamalar arasında platformlar arası uyumluluk

MCP, Ajan Sürüsü Koordinasyonu İhtiyacını Hızlandırıyor

MCP, bireysel AI ajanları ile veri kaynakları arasındaki bağlantı sorununu çözerken, birden fazla uzman ajan arasında koordinasyon ihtiyacını ele almaz. Bu noktada TheoriqAI devreye giriyor.

Theoriq, son iki yıldır ajan sürülerinin kullanımını destekliyor (bu kavram, “ajan sürüsü” terimi popüler hale gelmeden önce “topluluk” olarak anılıyordu). Geliştirdikleri Theoriq Protokolü, AI destekli finans için merkeziyetsiz, çok ajanlı bir yapı sunuyor. Ajanların karmaşık finansal görevleri birlikte yürütmesini, iletişim kurmasını ve işbirliği yapmasını sağlayan bir temel oluşturuyor.

Bu protokol üzerine inşa edilen Onchain Likidite Sağlama (OLS) sürüsü, DeFi ekosistemi için doğrudan finansal değer üreten bir örnek oluşturuyor.

Uzmanlaşmış ajanların yaygınlaştığı bir ortamda, her biri MCP ile veri erişimi sağlasa da, birbirleriyle etkili iletişim kurabilmek için koordinasyon “raylarına” ihtiyaç duyuyorlar. Genel amaçlı bir ajana çok sayıda MCP eklentisi entegre etmek, Theoriq protokolü aracılığıyla koordine çalışan uzman ajanlara göre daha az etkili kalacaktır.

MCP, ajanların harici kaynaklara erişimini kolaylaştırırken; Theoriq, aşağıdaki yollarla koordinasyon katmanını sağlar:

• Ajanlar arası iletişimi etkinleştirme: MCP, ajanların veri talepleri başlatmasını sağlar. Theoriq ise ajanlar arasında geri çağrı mekanizmaları oluşturur – örneğin, piyasa değişikliği ya da acil haberler durumunda otomatik koordinasyon imkânı sunar.
• Koordinasyon mekanizmaları sağlama: Theoriq, likidite sağlama gibi görevlerde birden çok uzman ajanı birlikte çalıştırır. Ajanlar, zengin semantik taşıyan doğal dilde iletişim kurabilir. MCP ise daha katı, sınırlı tanımlı API paradigmasına sahiptir.
• Ekonomik teşvikler oluşturma: Theoriq, MCP’den farklı olarak bir token ekonomisi kullanır. Ajan katkılarını ve katılımını ödüllendirerek kaliteli işbirliğini teşvik eder.
• Ajanlar arası güvenli iletişim: Theoriq’in zincir dışı ve zincir içi bileşenleri, MCP’nin sunduğundan daha güçlü, doğrulanabilir ajanlar arası etkileşim sağlar.
• Destekleyici ajan keşfi ve itibarı: Ajanlar, yetenekleri ve geçmiş performanslarına göre birbirlerini keşfedebilir. Bu da daha etkili işbirliğini mümkün kılar.

MCP Ajan Araç Katmanı ve Theoriq Koordinasyon Katmanı

Model Context Protocol, yapay zeka ajanlarını veri ve araçlarla buluşturan altyapı katmanı olarak önemli bir görev üstlenir. Bu bağlantı, özel ve yetenekli ajanları daha uygulanabilir hale getirir.

Ancak, bu ajanların çoğalmasıyla birlikte aralarındaki koordinasyon ihtiyacı da artar. Theoriq, ajanlar arası “iletişim raylarını” sağlayarak, zincir üstü likidite sağlama gibi çok ajanlı sistemlerin karmaşık gereksinimlerini karşılar. MCP ve Theoriq birlikte, gelişen ajan ekonomisi için sağlam bir temel oluşturur.

Bu sinerji, genelleştirilmiş vasatlık yerine, uzmanlaşmış mükemmelliği mümkün kılar. Sonuç: daha verimli, yetkin ve güven-minimize edilmiş bir AI ekosistemi.

Web3’teki tüm önde gelen AI ajan çerçevelerinin MCP’yi benimsemesi bekleniyor — tıpkı Rig’in yaptığı gibi. Theoriq’i sürü koordinasyonu için entegre etmek üzere bu çerçevelerle işbirliği yaparken, hem MCP hem de Theoriq’in değerinin artması öngörülüyor.

Yasal Uyarı

Bu makale, X kaynağından alıntılanmıştır. İçeriğin tüm telif hakları yazarı Ron Bodkin’e aittir. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu içerik yalnızca bilgilendirme amacı taşımaktadır ve yazarın kişisel görüşlerini yansıtır. Gate.TR’nin resmi görüşlerini yansıtmamaktadır. İçerikte yer alan marka, kurum, kuruluş veya kişilerle Gate.TR’nin herhangi bir ilişkisi bulunmamaktadır.

Bu içerik, yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir. Dijital varlık alım-satımını teşvik etmeyi amaçlamaz, yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.

Kripto varlıklar yüksek risk içerir ve ciddi fiyat dalgalanmalarına maruz kalabilir. Yatırım kararı vermeden önce kendi finansal durumunuzu değerlendirmeli ve kararınızı bağımsız olarak vermelisiniz.

Makalede yer alan veriler ve grafikler yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sunulmuştur. Tüm içerikler özenle hazırlanmış olsa da, olası hata veya eksikliklerden dolayı sorumluluk kabul edilmez.

Gate Akademi ekibi bu içeriği farklı dillere çevirebilir. Hiçbir çeviri makale; kopyalanamaz, çoğaltılamaz veya izinsiz dağıtılamaz.