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课程大纲

模型上下文协议基础

  • MCP是什么,以及它如何支持企业AI代理集成。
  • 核心概念,如客户端、服务器、工具、资源和提示。
  • 企业用例以及MCP在架构中的位置。
  • MCP与自定义集成和仅API方法的比较。

设计企业MCP架构

  • 核心平台组件、交互流程和信任边界。
  • 集中式与分布式集成模型。
  • 设计可重用性、控制和职责分离。
  • 将MCP与现有企业架构标准和平台对齐。

系统与工具的集成模式

  • 将代理连接到业务应用、数据服务和内部工具。
  • 工具暴露、资源访问和请求路由的模式。
  • 处理遗留系统、服务边界和集成约束。
  • 设计清晰的接口和契约,确保可靠的互操作性。

安全、访问控制和治理

  • 身份验证、授权和最小权限设计。
  • 数据保护、策略执行和可审计性。
  • 工具使用和敏感资源访问的防护措施。
  • 治理角色、审批流程和合规性考虑。

运营、部署和采用规划

  • 监控使用情况、故障和平台健康状况。
  • 版本控制、生命周期管理和变更控制。
  • 云、本地和混合部署的考虑。
  • 制定实际的推广路线图和目标运营模式。

架构研讨会

  • 回顾真实的企业AI集成场景。
  • 识别关键风险、控制和架构决策。
  • 为基于MCP的安全代理平台起草参考架构。
  • 展示设计选择并定义下一步计划。

要求

  • 理解企业架构和系统集成概念。
  • 熟悉API、云或本地平台以及基本安全控制。
  • 具备技术解决方案设计或架构讨论的经验。

受众

  • 企业架构师和解决方案架构师。
  • AI平台架构师和技术负责人。
  • 参与企业AI计划的集成、安全和治理相关方。
 7 小时

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