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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代理集成。
  • 核心概念,如客戶端、服務器、工具、資源和提示。
  • 企業用例以及MCP在架構中的位置。
  • MCP與自定義集成和僅API方法的比較。

設計企業MCP架構

  • 核心平臺組件、交互流程和信任邊界。
  • 集中式與分佈式集成模型。
  • 設計可重用性、控制和職責分離。
  • 將MCP與現有企業架構標準和平臺對齊。

系統與工具的集成模式

  • 將代理連接到業務應用、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。
  • 處理遺留系統、服務邊界和集成約束。
  • 設計清晰的接口和契約,確保可靠的互操作性。

安全、訪問控制和治理

  • 身份驗證、授權和最小權限設計。
  • 數據保護、策略執行和可審計性。
  • 工具使用和敏感資源訪問的防護措施。
  • 治理角色、審批流程和合規性考慮。

運營、部署和採用規劃

  • 監控使用情況、故障和平臺健康狀況。
  • 版本控制、生命週期管理和變更控制。
  • 雲、本地和混合部署的考慮。
  • 制定實際的推廣路線圖和目標運營模式。

架構研討會

  • 回顧真實的企業AI集成場景。
  • 識別關鍵風險、控制和架構決策。
  • 爲基於MCP的安全代理平臺起草參考架構。
  • 展示設計選擇並定義下一步計劃。

最低要求

  • 理解企業架構和系統集成概念。
  • 熟悉API、雲或本地平臺以及基本安全控制。
  • 具備技術解決方案設計或架構討論的經驗。

受衆

  • 企業架構師和解決方案架構師。
  • AI平臺架構師和技術負責人。
  • 參與企業AI計劃的集成、安全和治理相關方。
 7 小時

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