Model Context Protocol (MCP): คู่มือการใช้งานสำหรับนักพัฒนา

Model Context Protocol (MCP) ช่วยให้แอปพลิเคชัน AI สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล เครื่องมือ และบริการภายนอกได้อย่างปลอดภัยผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน สำหรับนักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้น MCP ช่วยลดความจำเป็นในการผสานรวมแบบกำหนดเองโดยการจัดเตรียมเลเยอร์การสื่อสารที่เป็นสากลระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่และบริบทที่จำเป็นในการดำเนินงานที่ซับซ้อน

ความสามารถหลัก:

• ✅ การผสานรวมเครื่องมือที่เป็นมาตรฐานในแอปพลิเคชัน AI
• ✅ การเข้าถึงระบบภายนอกที่ปลอดภัยและต้องได้รับความยินยอม
• ✅ สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ (สร้างครั้งเดียว ใช้งานได้ทุกที่)
• ✅ รองรับทรัพยากร เครื่องมือ พรอมต์ และการสุ่มตัวอย่างขั้นสูง

คู่มือนี้จะเจาะลึกทางเทคนิคเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของ MCP รูปแบบการใช้งาน ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย และกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานจริง

คำตอบด่วน: Model Context Protocol (MCP) คืออะไร?

Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สที่กำหนดวิธีการสื่อสารของแอปพลิเคชัน AI กับระบบ เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลภายนอก MCP ซึ่งนำเสนอโดย Anthropic ได้สร้างอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวคล้ายกับวิธีที่ USB-C สร้างมาตรฐานการเชื่อมต่ออุปกรณ์ ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างการผสานรวมเพียงครั้งเดียวและใช้งานได้กับแอปพลิเคชัน AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ทุกตัว

ความสามารถหลัก:

• เลเยอร์การสื่อสารที่เป็นมาตรฐานบนพื้นฐานของ JSON-RPC 2.0
• รองรับเครื่องมือ (ฟังก์ชันที่เรียกใช้งานได้) ทรัพยากร (การเข้าถึงข้อมูล) และพรอมต์ (เทมเพลต)
• สถาปัตยกรรมที่เน้นความปลอดภัยเป็นอันดับแรกพร้อมข้อกำหนดการยินยอมของผู้ใช้
• SDK ที่ไม่ขึ้นกับภาษา (TypeScript, Python, C#)

ปัญหา: ภูมิทัศน์การผสานรวม AI ที่กระจัดกระจาย

ก่อนที่จะมี MCP การเชื่อมต่อโมเดล AI กับระบบภายนอกจำเป็นต้องสร้างการผสานรวมแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละแอปพลิเคชันโดยเฉพาะ แนวทางนี้สร้างความท้าทายที่สำคัญหลายประการ:

คอขวดของการผสานรวม:

• โค้ดที่กำหนดเองสำหรับการเชื่อมต่อทุกครั้ง – แหล่งข้อมูลใหม่แต่ละแห่งต้องการตรรกะของตัวเชื่อมต่อที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะ
• ไม่มีมาตรฐาน – แอปพลิเคชัน AI ที่แตกต่างกันใช้วิธีการผสานรวมที่เข้ากันไม่ได้
• ความไม่สอดคล้องด้านความปลอดภัย – การผสานรวมแต่ละครั้งใช้โมเดลความปลอดภัยของตัวเอง
• ภาระในการบำรุงรักษา – การอัปเดตการผสานรวมหนึ่งไม่ได้เป็นประโยชน์ต่อผู้อื่น
• ความสามารถในการขยายระบบที่จำกัด – การเพิ่มเครื่องมือใหม่หมายถึงงานผสานรวมที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ

ต้นทุนของการผสานรวมแบบกำหนดเอง

นักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชัน AI ต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่สำคัญ: ลงทุนทรัพยากรทางวิศวกรรมจำนวนมากในการสร้างและบำรุงรักษาการผสานรวม หรือจำกัดความสามารถของแอปพลิเคชันของตน

70% ของเวลาในโครงการ AI ถูกใช้ไปกับการเตรียมข้อมูลและการผสานรวม แทนที่จะเป็นการพัฒนาโมเดล ที่มา: Gartner

ความกระจัดกระจายนี้สร้างปัญหาตามมาหลายประการ:

ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย: การผสานรวมแบบกำหนดเองแต่ละครั้งใช้ตรรกะการรับรองความถูกต้อง การอนุญาต และการจัดการข้อมูลของตัวเอง หากไม่มีมาตรฐาน แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดจะแตกต่างกันอย่างมาก ทำให้เกิดช่องทางการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นได้

การผูกมัดกับผู้ขาย (Vendor lock-in): แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นด้วยวิธีการผสานรวมที่เป็นกรรมสิทธิ์ไม่สามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการ AI หรือนำโมเดลใหม่มาใช้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องทำการปรับโครงสร้างโค้ดครั้งใหญ่

การเติบโตของระบบนิเวศที่จำกัด: ต้นทุนที่สูงในการสร้างการผสานรวมทำให้นักพัฒนาไม่สนใจที่จะสร้างเครื่องมือพิเศษ ซึ่งจำกัดการขยายตัวของระบบนิเวศ AI โดยรวม

ความจำเป็นในการสร้างมาตรฐาน

ชุมชนนักพัฒนาตระหนักถึงปัญหานี้จากระบบนิเวศของ IDE ก่อนที่จะมี Language Server Protocol (LSP) โปรแกรมแก้ไขโค้ดแต่ละตัวจำเป็นต้องมีการใช้งานแบบกำหนดเองสำหรับฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การเติมโค้ดอัตโนมัติและการเน้นไวยากรณ์สำหรับทุกภาษาโปรแกรม

LSP แก้ปัญหานี้โดยการสร้างโปรโตคอลมาตรฐาน ทำให้เซิร์ฟเวอร์ภาษาหนึ่งสามารถทำงานร่วมกับโปรแกรมแก้ไขที่เข้ากันได้กับ LSP ใดก็ได้ MCP ใช้หลักการเดียวกันนี้กับการผสานรวม AI โดยสร้างโมเดล "สร้างครั้งเดียว ใช้งานได้ทุกที่" สำหรับการเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน AI กับระบบภายนอก

ทางออกของ MCP: สถาปัตยกรรมการผสานรวม AI ที่เป็นมาตรฐาน

Model Context Protocol แก้ปัญหาความกระจัดกระจายผ่านสถาปัตยกรรมสามองค์ประกอบที่สร้างขึ้นบน JSON-RPC 2.0 เพื่อให้แน่ใจว่าการสื่อสารมีโครงสร้างและชัดเจน

แนวทางดั้งเดิม	Model Context Protocol
การผสานรวมแบบกำหนดเองต่อแอป	เซิร์ฟเวอร์เดียว ไคลเอนต์หลายตัว
โมเดลความปลอดภัยที่ไม่สอดคล้องกัน	กรอบการยินยอมที่เป็นมาตรฐาน
การสื่อสารที่เป็นกรรมสิทธิ์	มาตรฐานเปิด JSON-RPC 2.0
การนำเครื่องมือกลับมาใช้ใหม่ได้จำกัด	ความเข้ากันได้ของเครื่องมือที่เป็นสากล
ภาระในการบำรุงรักษาสูง	การอัปเดตเซิร์ฟเวอร์แบบรวมศูนย์

องค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรม

MCP กำหนดองค์ประกอบหลักสามส่วนที่ทำงานร่วมกันเพื่อเปิดใช้งานการผสานรวม AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้:

MCP Host: แอปพลิเคชัน AI หลักที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วย (เช่น VS Code, Claude Desktop, เอเจนต์ AI ที่กำหนดเอง) Host จะจัดการส่วนต่อประสานผู้ใช้ เรียกใช้ LLM และจัดเตรียมสภาพแวดล้อมแบบแซนด์บ็อกซ์สำหรับไคลเอนต์ MCP

MCP Client: เลเยอร์ตัวเชื่อมต่อภายใน Host ที่ค้นพบ เชื่อมต่อ และสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ไคลเอนต์จะจัดการการเจรจาความสามารถและกำหนดเส้นทางคำขอระหว่าง Host และเซิร์ฟเวอร์ ทำหน้าที่เป็นผู้รักษาความปลอดภัย

MCP Server: กระบวนการแบบสแตนด์อโลนที่เปิดเผยข้อมูลและฟังก์ชันการทำงานภายนอกให้กับ MCP Host เซิร์ฟเวอร์สามารถให้การเข้าถึง API, ฐานข้อมูล, ระบบไฟล์ หรือบริการภายนอกใดๆ ผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน

สถาปัตยกรรมนี้สร้างขอบเขตของระบบที่ชัดเจน Host จะไม่สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์โดยตรง การโต้ตอบทั้งหมดจะไหลผ่าน Client ซึ่งสามารถบังคับใช้นโยบายความปลอดภัยและขอความยินยอมจากผู้ใช้ก่อนที่จะดำเนินการที่ละเอียดอ่อน

ความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ MCP

ข้อกำหนดของ MCP กำหนดประเภทความสามารถหลักสี่ประเภทที่เซิร์ฟเวอร์สามารถเปิดเผยได้:

1. เครื่องมือ: ฟังก์ชันที่เรียกใช้งานได้

เครื่องมือคือฟังก์ชันที่โมเดล AI สามารถเรียกใช้เพื่อดำเนินการต่างๆ แต่ละเครื่องมือประกอบด้วยชื่อ คำอธิบาย และสคีมา JSON ที่กำหนดพารามิเตอร์อินพุต

วิธีการทำงาน: LLM ของ Host จะวิเคราะห์คำอธิบายเครื่องมือเพื่อตัดสินใจว่าจะเรียกใช้ฟังก์ชันใด ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ร้องขอ "สร้างรายงานข้อบกพร่องสำหรับความล้มเหลวในการเข้าสู่ระบบ" LLM จะระบุเครื่องมือ create_issue จากเซิร์ฟเวอร์ Jira MCP ดึงพารามิเตอร์ (title, description) และร้องขอการดำเนินการ

ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย: Host ต้องได้รับการอนุมัติจากผู้ใช้อย่างชัดเจนก่อนที่จะเรียกใช้เครื่องมือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการเขียนหรือการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

2. ทรัพยากร: การเข้าถึงข้อมูลตามบริบท

ทรัพยากรหมายถึงข้อมูลหรือบริบทที่คล้ายไฟล์ที่มอบให้กับ LLM ซึ่งรวมถึงเนื้อหาไฟล์ เอกสาร สคีมาฐานข้อมูล หรือการตอบกลับของ API

วิธีการทำงาน: ทรัพยากรช่วยให้ LLM สามารถเข้าถึงข้อมูลที่อยู่นอกเหนือขอบเขตการฝึกอบรมได้ เซิร์ฟเวอร์ file_system MCP สามารถให้เนื้อหาซอร์สโค้ด ทำให้โมเดลสามารถวิเคราะห์และปรับโครงสร้างโค้ดได้โดยไม่ต้องคัดลอกและวางด้วยตนเอง

3. พรอมต์: เทมเพลตที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้

พรอมต์คือเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งเรียกใช้ผ่านคำสั่งทับ (เช่น /generateApiRoute) ช่วยให้งานทั่วไปง่ายขึ้นด้วยจุดเริ่มต้นที่มีโครงสร้าง

วิธีการทำงาน: เซิร์ฟเวอร์จะลงทะเบียนพรอมต์เช่น performSecurityReview พร้อมพารามิเตอร์ (เช่น filePath) เมื่อถูกเรียกใช้ Host จะสร้างคำขอ LLM โดยละเอียดโดยรวมอินพุตของผู้ใช้เข้ากับคำแนะนำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

4. การสุ่มตัวอย่าง: เวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ขั้นสูง

การสุ่มตัวอย่างช่วยให้เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถร้องขอการเติมเต็มโมเดลจากไคลเอนต์ ซึ่งเป็นการกลับลำดับการทำงานปกติสำหรับเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์

วิธีการทำงาน: เซิร์ฟเวอร์สามารถดึงเอกสารขนาดใหญ่ ใช้การสุ่มตัวอย่างเพื่อขอสรุปจาก LLM และส่งคืนผลลัพธ์ที่กระชับ ซึ่งช่วยให้เซิร์ฟเวอร์สามารถใช้ประโยชน์จาก LLM ของ Host สำหรับตรรกะภายในได้

วิธีการทำงาน: การสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP แรกของคุณ

คู่มือเริ่มต้นใช้งาน MCP อย่างเป็นทางการ มี SDK สำหรับ TypeScript, Python และ C# ตัวอย่างนี้สาธิตการสร้างเซิร์ฟเวอร์ดึงข้อมูลปัญหา GitHub โดยใช้ Python

ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่าสภาพแวดล้อม

ติดตั้ง MCP Python SDK โดยใช้ตัวจัดการแพ็คเกจที่คุณต้องการ:

bash
# การใช้ uv (แนะนำในเอกสารอย่างเป็นทางการ)
uv pip install "mcp[cli]"

ขั้นตอนที่ 2: การเริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์

สร้างอินสแตนซ์ของคลาสเซิร์ฟเวอร์ คลาส FastMCP ใช้คำใบ้ประเภทและ docstrings เพื่อสร้างคำจำกัดความของเครื่องมือโดยอัตโนมัติ:

python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# เริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์ FastMCP
mcp = FastMCP("github_issue_server")

ขั้นตอนที่ 3: การกำหนดเครื่องมือ

สร้างฟังก์ชันที่ตกแต่งด้วย @mcp.tool() docstring จะกลายเป็นคำอธิบายที่ LLM เห็น ในขณะที่คำใบ้ประเภทจะกำหนดพารามิเตอร์:

python
@mcp.tool()
async def get_github_issue(repo: str, issue_number: int) -> str:
    """
    ดึงรายละเอียดสำหรับปัญหาเฉพาะจากที่เก็บ GitHub

    Args:
        repo: ชื่อที่เก็บในรูปแบบ 'owner/repo'
        issue_number: หมายเลขปัญหาที่จะดึง
    """
    # ตรรกะการเรียก GitHub API ที่นี่
    # การตอบกลับจำลองเพื่อการสาธิต
    if repo == "owner/repo" and issue_number == 123:
        return "ปัญหา 123: ปุ่มเข้าสู่ระบบไม่ทำงาน สถานะ: เปิด"
    return f"ไม่พบปัญหา {issue_number} ใน {repo}"

ขั้นตอนที่ 4: การเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์

เพิ่มจุดเริ่มต้นเพื่อเริ่มกระบวนการเซิร์ฟเวอร์ เซิร์ฟเวอร์ MCP สื่อสารผ่าน I/O มาตรฐาน (stdio) สำหรับการดำเนินการในเครื่อง หรือ HTTP สำหรับการเข้าถึงระยะไกล:

python
if __name__ == "__main__":
    # เรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ผ่านอินพุต/เอาต์พุตมาตรฐาน
    mcp.run(transport='stdio')

ขั้นตอนที่ 5: การกำหนดค่า Host

เชื่อมต่อ MCP Host เช่น VS Code หรือ Claude Desktop กับเซิร์ฟเวอร์ของคุณ เมื่อคุณถามว่า "สถานะของปัญหา 123 ใน owner/repo คืออะไร" AI จะเรียกใช้เครื่องมือ get_github_issue ของคุณอย่างชาญฉลาด

---

ผลลัพธ์: รูปแบบการใช้งานจริง

MCP เปิดใช้งานรูปแบบการผสานรวมที่มีประสิทธิภาพหลายรูปแบบสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้งานจริง:

📊 การเข้าถึงข้อมูลองค์กร

สถานการณ์: ทีมขายต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI จากข้อมูล CRM ภายใน

แนวทางดั้งเดิม: ใช้เวลา 2-3 สัปดาห์ในการสร้างการผสานรวมแบบกำหนดเองพร้อมการตรวจสอบความปลอดภัย การทดสอบ และการปรับใช้

Model Context Protocol: ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP เดียวที่เปิดเผยเครื่องมือ CRM แบบอ่านอย่างเดียว แอปพลิเคชัน AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ (Claude Desktop, VS Code, Jenova) สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทันที

ประโยชน์หลัก:

• การรักษาความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึงแบบรวมศูนย์
• การบันทึกการตรวจสอบที่สอดคล้องกันในแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมด
• จุดบำรุงรักษาเดียวสำหรับการผสานรวม CRM
• นำกลับมาใช้ใหม่ได้ในกรณีการใช้งาน AI หลายกรณี

💼 การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์นักพัฒนา

สถานการณ์: ทีมวิศวกรต้องการความช่วยเหลือจาก AI สำหรับการตรวจสอบโค้ด การติดตามปัญหา และเอกสาร

แนวทางดั้งเดิม: สร้างการผสานรวมแยกต่างหากสำหรับ GitHub, Jira และ Confluence ในเครื่องมือ AI แต่ละตัว

การใช้งาน MCP: ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP สามตัว (GitHub, Jira, Confluence) นักพัฒนาใช้ IDE หรือผู้ช่วย AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ เพื่อเข้าถึงเครื่องมือทั้งหมดพร้อมกัน

ประโยชน์หลัก:

• เวิร์กโฟลว์หลายเครื่องมือ (เช่น "ตรวจสอบ PR #42 สร้างตั๋ว Jira สำหรับปัญหา อัปเดตเอกสาร Confluence")
• พฤติกรรมของเครื่องมือที่สอดคล้องกันในแอปพลิเคชัน AI ที่แตกต่างกัน
• การเพิ่มเครื่องมือใหม่ได้ง่ายโดยไม่ต้องแก้ไขการผสานรวมที่มีอยู่

📱 แอปพลิเคชัน AI บนมือถือ

สถานการณ์: ช่างเทคนิคบริการภาคสนามต้องการการเข้าถึงคู่มืออุปกรณ์ ระบบสินค้าคงคลัง และเครื่องมือออกตั๋วที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนอุปกรณ์มือถือ

แนวทางดั้งเดิม: สร้างการผสานรวมมือถือแบบเนทีฟสำหรับแต่ละระบบแบ็กเอนด์ โดยดูแลรักษาโค้ดเบสแยกต่างหากสำหรับ iOS และ Android

โซลูชัน MCP: ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับแต่ละระบบแบ็กเอนด์ แอปพลิเคชัน AI บนมือถือเช่น Jenova เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลผ่าน HTTP ซึ่งให้ฟังก์ชันการทำงานเต็มรูปแบบโดยไม่ต้องใช้โค้ดผสานรวมเฉพาะแพลตฟอร์ม

ประโยชน์หลัก:

• การผสานรวมที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม (เซิร์ฟเวอร์เดียวกันสำหรับ iOS, Android, เว็บ)
• ลดขนาดแอปมือถือ (ตรรกะการผสานรวมอยู่บนเซิร์ฟเวอร์)
• การปรับใช้ฟีเจอร์ที่เร็วขึ้น (อัปเดตเซิร์ฟเวอร์โดยไม่ต้องปล่อยแอป)

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยที่สำคัญสำหรับการใช้งานจริง

แม้ว่า MCP จะมีกรอบการทำงานด้านความปลอดภัย แต่ความรับผิดชอบในการใช้งานนั้นขึ้นอยู่กับนักพัฒนา เอกสาร แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดของ MCP ได้ระบุถึงความเสี่ยงที่สำคัญ:

หลักการให้สิทธิ์น้อยที่สุด

ความเสี่ยง: การให้สิทธิ์การเข้าถึงแบ็กเอนด์ที่กว้างเกินไปแก่เซิร์ฟเวอร์ MCP

การบรรเทา: จำกัดขอบเขตการอนุญาตของเซิร์ฟเวอร์ให้เหลือเพียงฟังก์ชันการทำงานที่จำเป็นขั้นต่ำ เซิร์ฟเวอร์ข้อมูลการขายควรมีสิทธิ์เข้าถึงแบบอ่านอย่างเดียวสำหรับตารางฐานข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง ไม่ใช่สิทธิ์การเขียนสำหรับที่เก็บข้อมูลทั้งหมด

การใช้งาน:

• ใช้บัญชีบริการที่มีสิทธิ์จำกัด
• ใช้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) ที่ระดับเซิร์ฟเวอร์
• ตรวจสอบสิทธิ์ของเซิร์ฟเวอร์อย่างสม่ำเสมอ

การฉีดพรอมต์ทางอ้อม

ความเสี่ยง: ผู้โจมตีใส่คำสั่งที่เป็นอันตรายลงในแหล่งข้อมูล (เอกสาร รายการฐานข้อมูล) ซึ่งเซิร์ฟเวอร์ MCP ดึงข้อมูลและส่งต่อไปยัง LLM

การบรรเทา: ใช้การล้างอินพุตและการเข้ารหัสเอาต์พุต ถือว่าข้อมูลภายนอกทั้งหมดไม่น่าเชื่อถือ แม้ว่าจะมาจากระบบภายในก็ตาม

การใช้งาน:

• ตรวจสอบและล้างข้อมูลทั้งหมดก่อนส่งคืนให้ไคลเอนต์
• ใช้นโยบายความปลอดภัยของเนื้อหาเพื่อจำกัดเนื้อหาที่เรียกใช้งานได้
• ใช้การตรวจจับความผิดปกติสำหรับรูปแบบข้อมูลที่ผิดปกติ
• บันทึกการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดเพื่อการตรวจสอบ

ตาม MCP Security 101 ของ Protect AI การฉีดพรอมต์ทางอ้อมเป็นหนึ่งในภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ที่สำคัญที่สุดในด้านความปลอดภัยของ AI

ความปลอดภัยของเซสชัน

ความเสี่ยง: การจี้เซสชันในการใช้งาน HTTP แบบมีสถานะ ซึ่งผู้โจมตีได้รับ ID เซสชันเพื่อปลอมตัวเป็นผู้ใช้ที่ถูกต้อง

การบรรเทา: ข้อกำหนดของ MCP กำหนดให้เซิร์ฟเวอร์ต้องไม่ใช้เซสชันในการรับรองความถูกต้อง ผูก ID เซสชันกับข้อมูลเฉพาะของผู้ใช้ที่ได้มาจากโทเค็นที่ปลอดภัย

การใช้งาน:

• ใช้โทเค็นเซสชันที่มีอายุสั้น (15-30 นาที)
• ใช้การหมุนเวียนโทเค็นในทุกคำขอ
• ผูกเซสชันกับที่อยู่ IP ของไคลเอนต์หรือลายนิ้วมือของอุปกรณ์
• ต้องการการรับรองความถูกต้องอีกครั้งสำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน

ปัญหา Confused Deputy

ความเสี่ยง: เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ทำหน้าที่เป็นพร็อกซีไปยังบริการอื่นอาจถูกหลอกให้ใช้สิทธิ์ที่สูงขึ้นสำหรับการดำเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาต

การบรรเทา: ใช้การตรวจสอบที่เหมาะสมและขั้นตอนการยินยอมของผู้ใช้ อย่าสันนิษฐานว่าคำขอถูกต้องตามกฎหมายเพียงเพราะแหล่งที่มา

การใช้งาน:

• ตรวจสอบพารามิเตอร์ทั้งหมดกับสคีมาที่คาดไว้
• ใช้การลงนามคำขอเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง
• ต้องการความยินยอมจากผู้ใช้อย่างชัดเจนสำหรับการดำเนินการที่มีสิทธิ์
• บันทึกคำขอพร็อกซีทั้งหมดพร้อมบริบททั้งหมด

การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้งานจริง

เซิร์ฟเวอร์ MCP เผชิญกับข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพที่ไม่เหมือนใครเมื่อเทียบกับ API แบบดั้งเดิม พวกมันให้บริการโมเดล AI ที่สร้างคำขอแบบขนานจำนวนมาก ซึ่งต้องการกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจง

ประสิทธิภาพของโทเค็น: ข้อจำกัดหลัก

ความท้าทาย: ทุกตัวอักษรที่เซิร์ฟเวอร์ของคุณส่งคืนจะใช้หน้าต่างบริบทของ LLM การตอบกลับ JSON ที่ยืดยาวพร้อมฟิลด์ที่ไม่จำเป็นจะทำให้บริบทที่มีอยู่หมดไปอย่างรวดเร็ว ทำให้ความสามารถในการให้เหตุผลลดลง

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ:

• ตัดทอนเพย์โหลด JSON ให้เหลือเฉพาะองค์ประกอบที่จำเป็น
• ส่งคืนข้อความธรรมดาที่มีโครงสร้างแทน JSON สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ใช้ตัวย่อและรูปแบบที่กะทัดรัดเมื่อความชัดเจนเอื้ออำนวย
• ใช้การแบ่งหน้าการตอบกลับสำหรับชุดผลลัพธ์ขนาดใหญ่

ตัวอย่าง: แทนที่จะส่งคืนอ็อบเจกต์ผู้ใช้ทั้งหมดที่มีฟิลด์มากกว่า 20 ฟิลด์ ให้ส่งคืนเฉพาะฟิลด์ 3-4 ฟิลด์ที่ AI ต้องการสำหรับงานปัจจุบัน

ภาระในการกำหนดเครื่องมือ

ความท้าทาย: คำจำกัดความของเครื่องมือทั้งหมดจะโหลดเข้าสู่บริบทของโมเดลเมื่อเริ่มเซสชัน สคีมาที่ซับซ้อนพร้อมคำอธิบายที่ยืดยาวสามารถใช้โทเค็นหลายพันโทเค็นก่อนที่การโต้ตอบของผู้ใช้จะเริ่มขึ้น

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ:

• เขียนคำอธิบายเครื่องมือที่กระชับแต่ชัดเจน (ตั้งเป้าไว้ที่ 1-2 ประโยค)
• ใช้ลิงก์เอกสารภายนอกแทนการฝังคำอธิบายที่ยาว
• จัดกลุ่มเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเพื่อลดจำนวนคำจำกัดความทั้งหมด
• ใช้การโหลดแบบ Lazy Loading สำหรับเครื่องมือที่ใช้น้อย

การวัดผล: ตรวจสอบการใช้โทเค็นในคำจำกัดความของเครื่องมือ หากคำจำกัดความเกิน 10% ของหน้าต่างบริบททั้งหมด ให้ปรับโครงสร้างเพื่อความกระชับ

ความใกล้ชิดทางภูมิศาสตร์และเวลาแฝง

ความท้าทาย: เวลาแฝงของเครือข่ายจะขยายใหญ่ขึ้นในการโต้ตอบแบบสนทนาหลายรอบซึ่งเป็นเรื่องปกติของ MCP ระยะทางทางภูมิศาสตร์ระหว่างเซิร์ฟเวอร์และโครงสร้างพื้นฐาน AI ทำให้เกิดความล่าช้าอย่างมาก

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ:

• โฮสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP ในศูนย์ข้อมูลที่อยู่ใกล้กับโครงสร้างพื้นฐานของผู้ให้บริการ AI ทางภูมิศาสตร์
• สำหรับ Claude ของ Anthropic: ให้ความสำคัญกับศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกา
• สำหรับโมเดล GPT ของ OpenAI: ให้ความสำคัญกับศูนย์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกา
• ใช้การกระจายแบบ CDN สำหรับการใช้งานทั่วโลก
• ใช้การรวมการเชื่อมต่อและ keep-alive สำหรับการส่งผ่าน HTTP

การวัดผล: ตั้งเป้าหมายเวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์ต่ำกว่า 200ms สำหรับคำขอเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95

การแคชและการจัดการสถานะ

ความท้าทาย: การร้องขอข้อมูลเดียวกันซ้ำๆ ทำให้สิ้นเปลืองโทเค็นและเพิ่มเวลาแฝง

กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ:

• ใช้การแคชฝั่งเซิร์ฟเวอร์สำหรับทรัพยากรที่เข้าถึงบ่อย
• ใช้ ETags และคำขอแบบมีเงื่อนไขเพื่อลดการถ่ายโอนข้อมูล
• แคชผลลัพธ์ของเครื่องมือเมื่อเหมาะสม (พร้อมการทำให้เป็นโมฆะที่เหมาะสม)
• ใช้การขจัดความซ้ำซ้อนของคำขอสำหรับคำขอที่เหมือนกันแบบขนาน

ตัวอย่าง: เซิร์ฟเวอร์ระบบไฟล์สามารถแคชเนื้อหาไฟล์ด้วยการทำให้เป็นโมฆะตาม TTL ซึ่งช่วยลด I/O ของดิสก์และเวลาตอบสนอง

การผสานรวมกับไคลเอนต์เอเจนต์: Jenova

ในขณะที่การสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ช่วยให้สามารถผสานรวมได้ นักพัฒนาและผู้ใช้ต้องการไคลเอนต์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ Jenova เป็นเอเจนต์ AI ตัวแรกที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับระบบนิเวศ MCP โดยทำหน้าที่เป็นไคลเอนต์เอเจนต์ที่ทำให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อและใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลในวงกว้าง

ทำไมต้อง Jenova สำหรับการผสานรวม MCP

สำหรับนักพัฒนาที่สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP Jenova เป็นเป้าหมายการทดสอบและการปรับใช้ในอุดมคติ สำหรับผู้ใช้ปลายทาง มันปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของโปรโตคอลผ่านความสามารถหลักหลายประการ:

การผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ที่ราบรื่น: เชื่อมต่อ Jenova กับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล และเครื่องมือของพวกเขาก็พร้อมใช้งานสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ทันทีโดยไม่มีภาระในการกำหนดค่า

เวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นตอน: Jenova เข้าใจเป้าหมายระดับสูงและวางแผนงานหลายขั้นตอนโดยการเชื่อมโยงเครื่องมือจากเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่แตกต่างกัน ตัวอย่าง: ใช้เซิร์ฟเวอร์ GitHub เพื่อระบุฟีเจอร์ใหม่ เซิร์ฟเวอร์รายงานเพื่อสร้างสรุป และเซิร์ฟเวอร์ Slack เพื่อแจ้งทีมผลิตภัณฑ์

การจัดการเครื่องมือที่ปรับขนาดได้: สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์ Jenova รองรับเครื่องมือจำนวนมากโดยไม่ลดประสิทธิภาพ ซึ่งให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือไคลเอนต์ที่มีขีดจำกัดที่เข้มงวด (เช่น ขีดจำกัด 50 เครื่องมือของ Cursor) ทำให้ Jenova เป็นเอเจนต์ที่มีความสามารถมากที่สุดในการผสานรวมเครื่องมืออย่างน่าเชื่อถือในวงกว้าง

ความฉลาดหลายโมเดล: Jenova ทำงานร่วมกับ LLM ชั้นนำ (GPT-4, Claude 3, Gemini) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับงานประเภทต่างๆ ผ่านการเลือกโมเดลที่ชาญฉลาด

การออกแบบที่เน้นมือถือเป็นหลัก: Jenova รองรับ MCP อย่างเต็มที่บน iOS และ Android ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงระบบนิเวศ MCP สำหรับงานประจำวัน เช่น การจัดการปฏิทินและการแก้ไขเอกสาร

ประโยชน์สำหรับนักพัฒนา

สำหรับนักพัฒนาที่สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP Jenova มีข้อเสนอ:

• การทดสอบที่รวดเร็ว: ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์และทดสอบทันทีในสภาพแวดล้อมเอเจนต์ระดับโปรดักชัน
• การตรวจสอบในโลกแห่งความเป็นจริง: ดูว่าเครื่องมือของคุณทำงานอย่างไรในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอน
• ความคิดเห็นของผู้ใช้: ทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ปลายทางโต้ตอบกับเครื่องมือของคุณอย่างไรผ่านอินเทอร์เฟซของ Jenova
• การทดสอบขนาด: ตรวจสอบประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ภายใต้สภาวะโหลดที่สมจริง

MCP ในระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้น

การทำความเข้าใจว่า MCP เกี่ยวข้องกับมาตรฐานและกรอบการทำงานที่เกิดขึ้นใหม่อื่นๆ อย่างไร ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมได้อย่างมีข้อมูล

MCP เทียบกับ Agent-to-Agent Protocol (A2A)

โปรโตคอลเหล่านี้เป็นส่วนเสริมซึ่งกันและกัน ไม่ใช่คู่แข่ง ดังที่อธิบายไว้ใน บล็อกโพสต์ของ Logto เกี่ยวกับ A2A และ MCP:

MCP จัดการการผสานรวม "แนวตั้ง": วิธีที่เอเจนต์เชื่อมต่อกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูล

A2A จัดการการผสานรวม "แนวนอน": วิธีที่เอเจนต์ต่างๆ สื่อสารและมอบหมายงานให้กันและกัน

สถาปัตยกรรมแบบผสมผสาน: ระบบอาจใช้ A2A สำหรับเอเจนต์ในการมอบหมายงาน ในขณะที่เอเจนต์แต่ละตัวใช้ MCP เพื่อเข้าถึงเครื่องมือที่จำเป็นในการทำงานให้เสร็จสิ้น

ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์:

1. ผู้ใช้ขอให้เอเจนต์ A "วิเคราะห์ข้อมูลการขายและสร้างงานนำเสนอ"
2. เอเจนต์ A ใช้ A2A เพื่อมอบหมายการวิเคราะห์ให้กับเอเจนต์ B (เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล)
3. เอเจนต์ B ใช้ MCP เพื่อเข้าถึงฐานข้อมูลการขายและเครื่องมือวิเคราะห์
4. เอเจนต์ B ส่งคืนผลลัพธ์ให้กับเอเจนต์ A ผ่าน A2A
5. เอเจนต์ A ใช้ MCP เพื่อเข้าถึงเครื่องมือสร้างงานนำเสนอ
6. เอเจนต์ A ส่งมอบงานนำเสนอสุดท้ายให้กับผู้ใช้

MCP เทียบกับเฟรมเวิร์ก AI (LangChain, Semantic Kernel)

เฟรมเวิร์กเช่น LangChain และ Semantic Kernel ของ Microsoft ใช้สำหรับสร้างตรรกะและการประสานงานของเอเจนต์ สามารถใช้เพื่อสร้าง MCP Host หรือ Client ได้

ความสัมพันธ์: เฟรมเวิร์กเหล่านี้สามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นเครื่องมือภายในระบบนิเวศของตน โดยผสมผสานพลังการประสานงานของเฟรมเวิร์กเข้ากับการเชื่อมต่อที่เป็นมาตรฐานของ MCP

ตัวอย่างการผสานรวม:

• เอเจนต์ LangChain ใช้ไคลเอนต์ MCP เพื่อค้นหาเครื่องมือที่มีอยู่
• เอเจนต์รวมเครื่องมือ MCP เข้ากับกระบวนการตัดสินใจ
• เลเยอร์การประสานงานของ LangChain จัดการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
• MCP จัดการการเรียกใช้เครื่องมือจริง

ประโยชน์:

• ใช้ประโยชน์จากตรรกะของเอเจนต์และการจัดการหน่วยความจำของเฟรมเวิร์ก
• เข้าถึงระบบนิเวศเครื่องมือ MCP ที่เป็นมาตรฐาน
• หลีกเลี่ยงการผูกมัดกับผู้ขายผ่านมาตรฐานเปิด
• รวมเครื่องมือเฟรมเวิร์กที่กำหนดเองเข้ากับเครื่องมือ MCP

คำถามที่พบบ่อย

Model Context Protocol ใช้งานได้ฟรีหรือไม่?

ใช่ MCP เป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สที่ไม่มีค่าธรรมเนียมใบอนุญาต นักพัฒนาสามารถสร้างเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ MCP ได้อย่างอิสระ อย่างไรก็ตาม โมเดล AI และบริการที่คุณเชื่อมต่อผ่าน MCP อาจมีราคาของตัวเอง (เช่น ค่าใช้จ่าย OpenAI API, ราคา Anthropic Claude)

MCP เปรียบเทียบกับ REST API อย่างไร?

MCP สร้างขึ้นบน JSON-RPC 2.0 ไม่ใช่ REST ความแตกต่างที่สำคัญ:

• MCP: ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการสื่อสารระหว่าง AI กับเครื่องมือพร้อมกลไกการยินยอมในตัว การค้นหาเครื่องมือ และการจัดการบริบท
• REST: สถาปัตยกรรม API ทั่วไปที่ไม่มีฟีเจอร์เฉพาะสำหรับ AI

เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถครอบ REST API โดยให้อินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐานสำหรับแอปพลิเคชัน AI ในการใช้งาน

เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถทำงานร่วมกับโมเดล AI ใดๆ ได้หรือไม่?

MCP ไม่ขึ้นกับโมเดล แอปพลิเคชัน AI (Host) ใดๆ ที่ใช้ข้อกำหนดไคลเอนต์ MCP สามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ได้ ซึ่งรวมถึงแอปพลิเคชันที่ใช้ GPT-4, Claude, Gemini หรือโมเดลโอเพนซอร์สเช่น Llama

ฉันต้องมีบัญชีเพื่อใช้ MCP หรือไม่?

MCP เองไม่ต้องการบัญชี อย่างไรก็ตาม:

• การสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP: ไม่ต้องใช้บัญชี
• การใช้แอปพลิเคชัน AI ที่เข้ากันได้กับ MCP: ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันเฉพาะ (เช่น Jenova ต้องการการลงทะเบียนสำหรับบัญชี)
• การเข้าถึงบริการแบ็กเอนด์ผ่าน MCP: ต้องการการรับรองความถูกต้องที่เหมาะสมสำหรับบริการเหล่านั้น

MCP ทำงานบนอุปกรณ์มือถือหรือไม่?

ใช่ เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถเข้าถึงได้จากอุปกรณ์มือถือ แอปพลิเคชัน AI เช่น Jenova ให้การสนับสนุน MCP เต็มรูปแบบบน iOS และ Android โดยเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลผ่าน HTTP

MCP ปลอดภัยสำหรับการใช้งานในองค์กรหรือไม่?

MCP มีกรอบการทำงานด้านความปลอดภัย แต่คุณภาพการใช้งานเป็นตัวกำหนดความปลอดภัยที่แท้จริง ปฏิบัติตาม แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดของ MCP สำหรับการใช้งานในองค์กร:

• ใช้การเข้าถึงสิทธิ์น้อยที่สุด
• ต้องการความยินยอมของผู้ใช้สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน
• ใช้การรับรองความถูกต้องและการจัดการเซสชันที่ปลอดภัย
• ตรวจสอบอินพุตทั้งหมดและล้างเอาต์พุต
• ดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ

สรุป: การสร้างอนาคต AI ที่ประกอบได้

Model Context Protocol แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ด้วยการสร้างมาตรฐานวิธีการเชื่อมต่อโมเดล AI กับระบบภายนอก MCP ช่วยให้เกิดระบบนิเวศที่ประกอบได้ซึ่งนักพัฒนาสามารถสร้างความสามารถเพียงครั้งเดียวและปรับใช้ได้ทุกที่

สำหรับนักพัฒนา MCP มีข้อเสนอ:

• ลดภาระในการผสานรวม: สร้างเซิร์ฟเวอร์เดียวแทนการผสานรวมแบบกำหนดเองหลายรายการ
• ปรับปรุงความปลอดภัย: ใช้ประโยชน์จากรูปแบบความปลอดภัยและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เป็นมาตรฐาน
• เข้าถึงได้กว้างขึ้น: เครื่องมือของคุณทำงานร่วมกับแอปพลิเคชัน AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ
• สถาปัตยกรรมที่รองรับอนาคต: มาตรฐานเปิดช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้ในระยะยาว

เมื่อแอปพลิเคชัน AI จำนวนมากขึ้นนำ MCP มาใช้และแพลตฟอร์มเช่น Jenova ทำให้โปรโตคอลเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ทั่วไป วิสัยทัศน์ของ AI ที่ประกอบได้และรับรู้บริบทอย่างแท้จริงก็เปลี่ยนจากแนวคิดสู่ความเป็นจริง ถึงเวลาแล้วที่จะเริ่มสร้างบนรากฐานนี้

เริ่มต้นใช้งาน MCP และเข้าร่วมระบบนิเวศที่กำลังเติบโตของนักพัฒนาที่สร้างเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นต่อไป

---

แหล่งที่มา

1. เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io/
2. ข้อกำหนดของ MCP (2025-03-26): https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26
3. แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดของ MCP: https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/security_best_practices
4. คู่มือเริ่มต้นใช้งาน MCP: https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
5. Protect AI - MCP Security 101: https://protectai.com/blog/mcp-security-101
6. บล็อกของ Logto - A2A และ MCP: https://blog.logto.io/a2a-mcp
7. Language Server Protocol: https://microsoft.github.io/language-server-protocol/
8. คู่มือส่วนขยาย MCP ของ VS Code: https://code.visualstudio.com/api/extension-guides/ai/mcp
9. แบบสำรวจ AI ของ Gartner (2023): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-22-gartner-survey-reveals-55-percent-of-organizations-are-in-piloting-or-production-mode-with-ai