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課程時長 14 時間：
課程簡介
MCP基礎知識與企業應用情境
- Model Context Protocol的定義及其在企業AI整合中的定位
- MCP伺服器與客戶端如何與模型、工具及後端系統互動
- 團隊環境中常見的使用情境、優勢及限制
- 生產環境採用時關鍵的設計考量
設計MCP伺服器與客戶端
- 定義功能、契約，以及伺服器與客戶端元件間明確的職責分工
- 建構利於維護與複用的工具、資源及提示結構
- 運用驗證機制、一致性輸出及有效的錯誤回應
- 設計利於團隊維運與支援的工作流程
生產環境的韌性與安全性
- 處理失敗案例、無效請求及下游服務問題
- 運用逾時、重試機制、備援策略及安全處理模式
- 實作身份驗證、授權及密鑰管理基礎知識
- 支援審計能力並控制企業工具與資料的存取權限
部署、可觀測性與營運
- 於本地、容器化或雲端環境中封裝並部署MCP服務
- 管理設定檔、環境差異及發行工作流程
- 實作記錄、指標、健康檢查及警報以掌握執行時期可見性
- 除錯客戶端與後端整合常見的營運問題
測試、版本控制與應變管理
- 為MCP工作流程建立單元測試、整合測試及契約測試
- 管理介面變更與長期相容性
- 在發布前驗證版本並降低升級風險
- 運用實務準備度檢查以進行後續支援與維護
動手實作工作坊
- 建構簡單的企業級MCP伺服器與客戶端工作流程
- 應用驗證、韌性、安全性及可觀測性實踐方法
- 檢視生產環境準備度清單
- 規劃於內部團隊與平台中的後續採用步驟
最低要求
- 熟悉API、JSON及基本的客戶端-伺服器整合概念
- 具備使用命令列工具、Git及基本應用程式部署工作流程的經驗
- 具備Python、JavaScript或類似語言的基本程式開發經驗
對象
- 建構MCP支援應用及整合的軟體開發人員
- 負責企業AI整合的解決方案架構師與技術負責人
- 支援生產環境MCP服務的 platform、DevOps及工程團隊
