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課程簡介

模型上下文協議基礎

  • MCP是什麼以及它如何支持企業AI代理整合。
  • 核心概念如客戶端、服務器、工具、資源和提示。
  • 企業用例及MCP在架構中的位置。
  • MCP與自訂整合及僅限API方法比較。

設計企業MCP架構

  • 核心平台組件、互動流程和信任邊界。
  • 集中式vs分散式整合模型。
  • 為重用、控制和責任分離進行設計。
  • 將MCP與現有企業架構標準和平台對齊。

系統和工具的整合模式

  • 連接代理到業務應用程序、數據服務和內部工具。
  • 工具暴露、資源訪問和請求路由的模式。
  • 處理舊系統、服務邊界和整合限制。
  • 設計清晰的接口和合同以確保可靠的互操作性。

安全、存取控制和治理

  • 身份驗證、授權和最小特權設計。
  • 數據保護、政策實施和審計能力。
  • 工具使用和敏感資源訪問的安全防護。
  • 治理角色、批准流程和合規考量。

運營、部署和採用規劃

  • 監控使用情況、失敗和平台健康狀況。
  • 版本管理、生命周期管理和變更控制。
  • 雲端、本地和混合部署考量。
  • 制定實用的滾動路和目標營運模型。

架構工作坊

  • 審查一個真實的企業AI整合情境。
  • 識別關鍵風險、控制措施和架構決策。
  • 草擬安全MCP基礎代理平台的參考架構。
  • 展示設計選擇並定義後續步驟。

最低要求

  • 了解企業架構和系統整合概念。
  • 熟悉API、雲端或本地平台,以及基本安全控制。
  • 具備技術方案設計或架構討論經驗。

對象

  • 企業架構師和解決方案架構師。
  • AI平台架構師和技術負責人。
  • 參與企業AI計劃的整合、安全和治理相關人員。
 7 小時

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