สวัสดีครับสำหรับบทความนี้จะเป็นซีรีย์แรกของ silicon brain โดยนำเสนอเกี่ยวกับ Model Context Protocal หรือ MCP ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับการสื่อสารของเอเจนต์ AI กับโลกภายนอกโดยซีรีย์นี้จะแบ่งเป็น 5 ตอน
ความท้าทายในการพัฒนา AI ยุคใหม่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model,LLMs) เช่น Claude หรือ ChatGPT จะมีความสามารถในการให้เหตุผลและการทำงานที่มีคุณภาพ สูง แต่พวกมันมักประสบปัญหาสำคัญประการหนึ่งคือการถูก แยกออกจากข้อมูล, เครื่องมือ, และระบบภายนอก ที่มีอยู่จริง
LLMs เหล่านี้ถูกจำกัดอยู่เบื้องหลังสิ่งที่เรียกว่า "information silos" (ไซโลข้อมูล) ทำให้การเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญหรือการดำเนินการในโลก แห่งความเป็นจริงเป็นไปได้ยาก ในอดีต เมื่อนักพัฒนาต้องการเชื่อมต่อ LLM เข้ากับแหล่งข้อมูลใหม่แต่ละแหล่ง การเชื่อมต่อเหล่านั้นต้องอาศัยการติดตั้งที่กำหนดเอ ง (custom implementation) ทำให้การสร้างระบบ AI ที่เชื่อมต่อถึงกันและสามารถปรับขนาด (scale) ได้อย่างแท้จริงเป็นเรื่องที่ยากมาก
More...
- ตอนที่ 1: MCP คืออะไร? มาตรฐานกลางเชื่อมโลก AI
- ตอนที่ 2: เริ่มต้นสร้าง MCP Server ด้วย .NET (C#) ในเครื่อง
- ตอนที่ 3: ส่งข้อมูลประกอบ (Context) ให้เอเจนต์ทำงานได้ดีขึ้น
- ตอนที่ 4: สร้างเครื่องมือโต้ตอบอัจฉริยะ (Elicitations และ Structured Output)
- ตอนที่ 5: ความปลอดภัยระดับมืออาชีพ: OAUTH 2.1 และการจัดการ Token
ความท้าทายในการพัฒนา AI ยุคใหม่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model,LLMs) เช่น Claude หรือ ChatGPT จะมีความสามารถในการให้เหตุผลและการทำงานที่มีคุณภาพ สูง แต่พวกมันมักประสบปัญหาสำคัญประการหนึ่งคือการถูก แยกออกจากข้อมูล, เครื่องมือ, และระบบภายนอก ที่มีอยู่จริง
LLMs เหล่านี้ถูกจำกัดอยู่เบื้องหลังสิ่งที่เรียกว่า "information silos" (ไซโลข้อมูล) ทำให้การเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญหรือการดำเนินการในโลก แห่งความเป็นจริงเป็นไปได้ยาก ในอดีต เมื่อนักพัฒนาต้องการเชื่อมต่อ LLM เข้ากับแหล่งข้อมูลใหม่แต่ละแหล่ง การเชื่อมต่อเหล่านั้นต้องอาศัยการติดตั้งที่กำหนดเอ ง (custom implementation) ทำให้การสร้างระบบ AI ที่เชื่อมต่อถึงกันและสามารถปรับขนาด (scale) ได้อย่างแท้จริงเป็นเรื่องที่ยากมาก
More...