Model Context Protocol (MCP) เป็นโปรโตคอลที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถเชื่อมต่อและทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดย MCP ได้รับการพัฒนาเพื่อแก้ปัญหาการบูรณาการระบบที่ซับซ้อนและต้นทุนสูงในปัจจุบัน
โครงสร้างและการทำงานของ MCP
MCP มีโครงสร้างแบบ Client-Server ซึ่งประกอบด้วย:
- Host: แอปพลิเคชันที่ใช้ AI เช่น Claude AI Desktop หรือ Copilot Studio
- MCP Client: ตัวกลางที่ช่วยให้โมเดล AI ติดต่อกับ MCP Server
- MCP Server: ทำหน้าที่ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ระบบ ERP หรือแหล่งข้อมูลออนไลน์อื่น ๆ และส่งกลับไปยังโมเดล AI
คุณสมบัติและประโยชน์
- การมาตรฐาน: MCP ทำหน้าที่เป็นโปรโตคอลมาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อระหว่างโมเดล AI และแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องออกแบบอินเทอร์เฟซเฉพาะสำหรับแต่ละระบบ
- การขยายความสามารถ: ช่วยให้โมเดล AI เข้าถึงเครื่องมือ ฟังก์ชัน และข้อมูลได้ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน เช่น การรองรับ Server-Sent Events (SSE) ใน Copilot Studio
- ความปลอดภัย: รองรับ Personal Access Tokens (PATs) เพื่อควบคุมการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ต้องแชร์ Credentials ของผู้ใช้
ตัวอย่างการใช้งาน
- ในธุรกิจ: ใช้ MCP เพื่อเชื่อมต่อระบบ ERP หรือ CRM กับโมเดล AI ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ
- ใน Copilot Studio: MCP Server สามารถจัดการเครื่องมือหลายตัวเพื่อให้การดำเนินงานในแอปพลิเคชันเป็นไปอย่างราบรื่น
MCP เป็นก้าวสำคัญในโลกของ AI ที่ช่วยให้โมเดลสามารถใช้งานข้อมูลจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมทั้งลดความซับซ้อนในการพัฒนาและบูรณาการระบบต่างๆ