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课程大纲

模型上下文协议基础

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  • MCP的概念及其如何支持企业AI智能体集成。
  • 客户端、服务器、工具、资源及提示等核心概念。
  • 企业用例以及MCP在架构版图中的定位。
  • MCP与自定义集成及仅API方法的比较。

设计企业MCP架构

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  • 核心平台组件、交互流程及信任边界。
  • 集中式与分布式集成模型。
  • 为实现复用、控制及职责分离而进行的架构设计。
  • 使MCP与企业现有架构标准及平台保持一致。

系统与合作伙伴工具集成模式

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  • 将智能体连接至业务应用、数据服务及内部工具。
  • 涵盖工具暴露、资源访问及请求路由的模式。
  • 处理遗留系统、服务边界及集成约束条件。
  • 设计清晰的接口与契约以确保可靠的互操作性。

安全、访问控制及治理

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  • 身份验证、授权及最小权限设计。
  • 数据保护、策略执行及可审计性。
  • 工具使用及敏感资源访问的控制护栏。
  • 治理角色、审批流程及合规考量。

运营、部署及采用规划

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  • 监控使用情况、故障情况以及平台健康状况。
  • 版本控制、生命周期管理及变更控制。
  • 云、本地部署及混合部署的考量因素。
  • 制定实用的推出路线图与目标运营模式。

架构工作坊

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  • 回顾真实的AI集成场景。
  • 识别关键风险、控制措施及架构决策。
  • 起草安全的基于MCP的智能体平台参考架构。
  • 展示设计选择并明确后续步骤。

要求

  • 了解企业架构与系统集成的概念。
  • 熟悉API、云平台或本地部署平台以及基本的安全控制措施。
  • 具备技术方案设计或架构讨论的经验。

受众群体

  • 企业架构师与解决方案架构师。
  • AI平台架构师与技术负责人。
  • 参与企业AI倡议的集成、安全及治理利益相关者。
 7 小时

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