คอร์ส
MCP & AI Tool Integration for Technical Teams
AI agent มีค่าเมื่อเข้าถึงข้อมูลและระบบขององค์กรได้ MCP คือมาตรฐานเปิดที่ Claude, ChatGPT และเครื่องมือ coding ใช้ต่อกับระบบภายนอก หลักสูตรนี้สอนทีมเทคนิคสร้างและดูแล MCP server ของตัวเอง พร้อมสิทธิ์ การบันทึก และความปลอดภัย
ขั้นสูง · 8 บทเรียน · จัดอบรมในองค์กรได้
หลักสูตรนี้จัดแบบ in-house ที่องค์กรของคุณได้ โดยปรับเคสและแบบฝึกหัดให้เป็นงานจริงของแผนกที่เข้าอบรม
สิ่งที่คุณจะได้
- อธิบายสถาปัตยกรรม MCP และรู้ว่างานไหนควรเป็น tool, resource หรือ prompt
- สร้าง MCP server ที่เปิดข้อมูลหรือระบบภายในให้ผู้ช่วย AI ใช้ได้
- ต่อ MCP server เข้ากับ Claude, ChatGPT และเครื่องมือ coding ที่ทีมใช้
- ออกแบบสิทธิ์ การยืนยันตัวตน และการบันทึกการเรียกใช้ให้ตรวจสอบย้อนหลังได้
- ทดสอบและดูแล MCP server บน production พร้อมควบคุมต้นทุนและความเสี่ยง
หัวข้อในคอร์ส
- 01MCP คืออะไร แก้ปัญหาอะไร และต่างจากการเรียก API ตรง ๆ อย่างไร
- 02องค์ประกอบ: tools, resources, prompts และวงจรการเรียกใช้
- 03สร้าง MCP server แรก: เปิดข้อมูลภายในให้ผู้ช่วย AI อ่าน
- 04ให้ AI ลงมือทำ: tools ที่เขียนข้อมูล และการขออนุมัติจากคนก่อนทำ
- 05สิทธิ์ การยืนยันตัวตน และขอบเขตข้อมูลต่อผู้ใช้
- 06ความปลอดภัย: prompt injection ผ่าน tool output และการจำกัดความเสียหาย
- 07ทดสอบ บันทึก และดูแลบน production
- 08เวิร์กชอป: MCP server สำหรับระบบจริงขององค์กร
คำถามที่พบบ่อย
- ต้องมีพื้นฐานอะไร?
- ทีมต้องเขียนโค้ดได้และเข้าใจ API พื้นฐาน หลักสูตรอยู่ที่ระดับ 4 ของกรอบ AI Learning Layer สำหรับทีมเทคนิคโดยเฉพาะ
- ใช้กับเครื่องมือ AI ตัวไหนได้บ้าง?
- MCP เป็นมาตรฐานเปิด เครื่องมือหลักที่รองรับในปัจจุบัน เช่น Claude, ChatGPT และเครื่องมือ coding อย่าง Claude Code และ Codex เราปรับตัวอย่างให้ตรงกับเครื่องมือที่องค์กรใช้อยู่
บทความที่เกี่ยวข้องกับหลักสูตรนี้
- Claude MCP และ connectors ในองค์กร: อนุมัติอะไรได้บ้าง และคุมอย่างไร
สิ่งที่ทำให้ Claude มีประโยชน์กับงานจริงคือสิ่งที่มันต่อถึง และความเสี่ยงก็เปลี่ยนเป็น 'เราอนุญาตให้เข้าถึงอะไรบ้าง' บทความนี้แยก connectors ออกจาก MCP บอกว่าผู้ดูแลคุมอะไรได้ทั้งระดับบัญชีองค์กรและระดับ Claude Code ความเสี่ยงเฉพาะสี่ข้อ และลำดับการอนุมัติที่ปลอดภัย
- AI ช่วยเขียนโค้ดในองค์กร: ให้ทีม IT ใช้อย่างได้ผลและปลอดภัย
งานที่ AI ช่วยทีมพัฒนาได้จริง ตั้งแต่โค้ดที่รูปแบบซ้ำ อ่านระบบเก่า เขียนเทสต์ ไปจนถึงช่วยรีวิว พร้อมห้ากติกาที่ทีมต้องตั้งก่อน — รีวิวเหมือนโค้ดคน ห้ามวาง secret ข้อตกลงเรื่องข้อมูล ใบอนุญาต และสิทธิ์ของเครื่องมือ — และวิธีวัดผลที่ไม่ใช่จำนวนบรรทัด
- ความปลอดภัย AI ในองค์กร: prompt injection, สิทธิ์ของ agent และการรั่วของข้อมูล
ช่องโหว่เชิงเทคนิคสามข้อที่เจอบ่อยเมื่อ AI เริ่มทำงานที่มีผลจริง — prompt injection สิทธิ์ของ agent ที่กว้างเกินจำเป็น และการรั่วของข้อมูลผ่านเครื่องมือ — พร้อมมาตรการที่ทำได้จริงและห้าอย่างที่องค์กรควรตั้งเป็นพื้นฐาน
อยากจัด MCP & AI Tool Integration for Technical Teams ให้ทีมของคุณ?
บอกจำนวนคน สายงาน และช่วงเวลาที่สะดวก แล้วเราจะเสนอรูปแบบการจัดและใบเสนอราคาให้