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課程時長 7 時間：
課程簡介
模型上下文協議基礎
- MCP的概念及其如何支持企業AI智能體集成。
- 客戶端、服務器、工具、資源及提示等核心概念。
- 企業用例以及MCP在架構版圖中的定位。
- MCP與自定義集成及僅API方法的比較。
設計企業MCP架構
- 核心平臺組件、交互流程及信任邊界。
- 集中式與分佈式集成模型。
- 爲實現複用、控制及職責分離而進行的架構設計。
- 使MCP與企業現有架構標準及平臺保持一致。
系統與合作伙伴工具集成模式
- 將智能體連接至業務應用、數據服務及內部工具。
- 涵蓋工具暴露、資源訪問及請求路由的模式。
- 處理遺留系統、服務邊界及集成約束條件。
- 設計清晰的接口與契約以確保可靠的互操作性。
安全、訪問控制及治理
- 身份驗證、授權及最小權限設計。
- 數據保護、策略執行及可審計性。
- 工具使用及敏感資源訪問的控制護欄。
- 治理角色、審批流程及合規考量。
運營、部署及採用規劃
- 監控使用情況、故障情況以及平臺健康狀況。
- 版本控制、生命週期管理及變更控制。
- 雲、本地部署及混合部署的考量因素。
- 制定實用的推出路線圖與目標運營模式。
架構工作坊
- 回顧真實的AI集成場景。
- 識別關鍵風險、控制措施及架構決策。
- 起草安全的基於MCP的智能體平臺參考架構。
- 展示設計選擇並明確後續步驟。
最低要求
- 瞭解企業架構與系統集成的概念。
- 熟悉API、雲平臺或本地部署平臺以及基本的安全控制措施。
- 具備技術方案設計或架構討論的經驗。
受衆羣體
- 企業架構師與解決方案架構師。
- AI平臺架構師與技術負責人。
- 參與企業AI倡議的集成、安全及治理利益相關者。
