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課程簡介

MCP 基礎知識與企業用例

  • 什麼是模型上下文協議,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。
  • 團隊環境中的常見用例、效益與限制。
  • 生產環境採用所需的關鍵設計考量。

設計 MCP 伺服器與客戶端

  • 定義能力、合約以及伺服器與客戶端元件間的明確責任。
  • 結構化工具、資源與提示,以提升可維護性與重複使用率。
  • 應用驗證機制、一致的輸出格式及有用的錯誤回應。
  • 設計便於團隊維運與支援的工作流程。

生產環境中的可靠性與安全性

  • 處理失敗案例、無效請求及下游服務問題。
  • 使用逾時設定、重試機制、備援策略及安全處理模式。
  • 應用身份驗證、授權及密鑰處理的基本知識。
  • 支援稽核能力並管控企業工具與資料的存取權限。

部署、可觀測性與營運

  • 在本地、容器化或雲端環境中封裝與部署 MCP 服務。
  • 管理設定檔、環境差異及釋出工作流程。
  • 實施日誌記錄、指標監測、健康檢查與警報系統,以實現運行時可視性。
  • 排解客戶端與後端整合間的常見營運問題。

測試、版本控制與應變管理

  • 為 MCP 工作流程建立單元測試、整合測試及合約測試。
  • 管理介面變更並維持長期相容性。
  • 在釋出前驗證版本,降低升級風險。
  • 使用實務化的就緒檢查清單以支援持續維護。

動手實作工作坊

  • 建構簡易的企業級 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。
  • 檢視生產環境就緒檢查清單。
  • 規劃在內部團隊與平台上推動採用的下一步行動。

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 或類似語言的基礎程式設計經驗。

受眾對象

  • 正在建構支援 MCP 應用程式與整合的軟體開發人員。
  • 負責企業 AI 整合解決方案架構與技術指導的架構師及主程。
  • 支援生產環境 MCP 服務的平台、DevOps 及工程團隊。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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