聯繫我們

課程簡介

模型上下文協議基礎

  • MCP為何以及如何支援企業AI代理整合。
  • 核心概念,如客戶端、伺服器、工具、資源及提示。
  • 企業應用案例及MCP在架構藍圖中的位置。
  • MCP與客製化整合及僅限API方法的比較。

設計企業MCP架構

  • 核心平台元件、互動流程及安全邊界。
  • 集中式與分散式整合模型。
  • 設計重用性、控制力及職責分離。
  • 使MCP與現有企業架構標準及平台對齊。

系統及工具的整合模式

  • 連接代理至商業應用程式、資料服務及內部工具。
  • 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。
  • 設計清晰的介面及合約以確保可靠的互操作性。

安全、存取控制及治理

  • 驗證、授權及最小權限設計。
  • 資料保護、政策執行及稽核能力。
  • 工具使用及敏感資源存取的防護機制。
  • 治理角色、核准流程及合規考量。

營運、部署及採用規劃

  • 監控使用情況、失敗事件及平台健康狀態。
  • 版本管理、生命週期管理及變更控制。
  • 雲端、本地及混合部署的考量因素。
  • 制定實用的推廣路線圖及目標營運模式。

架構工作坊

  • 檢視真實的企業AI整合情境。
  • 識別關鍵風險、控制措施及架構決策。
  • 草擬用於安全MCP代理平台的參考架構。
  • 呈現設計選擇並定義後續步驟。

最低要求

  • 具備企業架構及系統整合概念的理解。
  • 熟悉API、雲端或本地平台及基本安全控制機制。
  • 具有技術方案設計或架構討論的經驗。

受眾

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

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類