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課程簡介

模型上下文協議基礎

  • MCP是什麼,以及如何支援企業AI代理整合。
  • 核心概念,包括客戶端、伺服器、工具、資源和提示。
  • 企業應用案例,以及MCP在架構藍圖中的定位。
  • MCP與自訂整合及僅限API方法的比較。

設計企業級MCP架構

  • 核心平台元件、互動流程與信任邊界。
  • 集中式與分散式整合模型。
  • 為重用、控制及責任分離而進行的設計。
  • MCP與現有企業架構標準及平台的契合度。

系統與工具的整合模式

  • 將代理連接到業務應用程式、數據服務及內部工具。
  • 工具暴露、資源存取及請求路由的模式。
  • 處理舊有系統、服務邊界及整合限制。
  • 設計清晰的介面與合約,以確保可靠的互通性。

安全、存取控制與治理

  • 身份驗證、授權及最小權限設計。
  • 資料保護、政策執行及可審計性。
  • 工具使用及敏感資源存取的防護機制。
  • 治理角色、審核流程及合規考量。

營運、部署與採用規劃

  • 監控使用情況、故障及平台健康狀態。
  • 版本控制、生命週期管理及變更控制。
  • 雲端、本地及混合式部署的考量。
  • 制定實務性的展開路徑圖與目標營運模式。

架構工作坊

  • 檢視真實的企業AI整合場景。
  • 識別關鍵風險、控制措施及架構決策。
  • 起草基於安全MCP的代理平台參考架構。
  • 展示設計選擇並定義後續步驟。

最低要求

  • 具備企業架構與系統整合概念的基礎知識。
  • 熟悉API、雲端或本地部署平台,以及基本的安全控制措施。
  • 擁有技術解決方案設計或架構討論的經驗。

受眾對象

  • 企業架構師與解決方案架構師。
  • AI平台架構師與技術負責人。
  • 參與企業AI專案的整合、安全及治理利益相關者。
 7 小時

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