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課程簡介

模型情境協議基礎

  • MCP是什麼以及如何支持企業AI代理的整合。
  • 核心概念如客戶端、服務端、工具、資源及提示語。
  • 企業應用案例以及MCP在架構藍圖中的定位。
  • MCP與自訂整合方式及純API方案的比較。

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的差異。
  • 設計重用性、控制力及職責分離之考量。
  • 將MCP與現有企業架構標準及平台進行對齊。

系統與工具的整合模式

  • 連接代理至業務應用、資料服務與內部工具。
  • 工具暴露、資源存取及請求路由的模式。
  • 處理舊系統、服務邊界及整合限制因素。
  • 設計清晰的介面與合約以確保可靠之互操作性。

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、政策執行與可審計性。
  • 工具使用與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、故障與平台健康狀況。
  • 版本控管、生命週期管理與變更控制。
  • 雲端、本地端及混合部署的考量因素。
  • 制定實際的推廣路徑圖與目標營運模型。

架構工作坊

  • 檢視真實的企業AI整合案例。
  • 識別關鍵風險、控制措施及架構決策點。
  • 草擬安全的基於MCP代理平台之參考架構。
  • 發表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之理解。
  • 熟悉API、雲端或本地端平台及基礎安全控制機制。
  • 擁有技術解決方案設計或架構討論之經驗。

學員對象

  • 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專案之整合、安全與治理利害關係人。
 7 小時

人數


每位參與者的報價

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