ในหลักสูตรนี้ ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การพัฒนา MCP Servers และ AI Tools ด้วย xmcp Framework และ TypeScript ตั้งแต่พื้นฐานแนวคิดของ Model Context Protocol (MCP) ไปจนถึงการออกแบบและพัฒนาเครื่องมือ (Tools) ที่ให้ระบบ AI เรียกใช้งานได้จริงในระดับ Production พร้อมทั้งเข้าใจสถาปัตยกรรม Agentic AI ที่ AI ไม่ได้เพียงแค่ “ตอบคำถาม” แต่ยังสามารถวางแผน เรียกใช้ Tools หลายตัว และทำงานเป็นลำดับขั้นตอนอัตโนมัติได้อย่างเป็นระบบ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมพัฒนาที่ต้องการเชื่อมต่อ AI กับระบบภายในองค์กร เช่น ฐานข้อมูล, RESTful API, ระบบธุรกิจ และบริการภายนอกต่าง ๆ อย่างเป็นมาตรฐานและปลอดภัย
.
สิ่งที่จะได้รับ และเนื้อหาการเรียน
– ผู้เรียนจะเข้าใจพื้นฐานของ Model Context Protocol (MCP) ว่าช่วยแก้ปัญหาอะไรในการเชื่อมต่อ AI กับระบบภายนอก และเข้าใจองค์ประกอบสำคัญ เช่น Tools, Prompts, Resources และ Context
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้ภาพรวมของ xmcp Framework แนวคิดการออกแบบที่เน้น Developer Experience (DX), file-system routing, การจัดการ configuration, transport (HTTP/STDIO) และจุดเด่นเมื่อเทียบกับการเขียน MCP Server เองด้วย SDK โดยตรง
– ผู้เรียนจะสามารถสร้างโปรเจกต์ xmcp พร้อมเข้าใจโครงสร้างโฟลเดอร์ tools, prompts, resources และไฟล์ xmcp.config.ts รวมถึงการรันและทดสอบ MCP Server ในเครื่อง
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การออกแบบและพัฒนา MCP Tools ด้วย TypeScript ตั้งแต่ Tools แบบง่าย (pure function) ไปจนถึง Tools ที่เรียกใช้งาน RESTful API ภายนอก หรือเชื่อมต่อระบบธุรกิจ/ฐานข้อมูลขององค์กร
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การการแสดงผล UI ที่สวยงาม และโต้ตอบได้ (ในช่อง Chat โดยตรง) ด้วย MCP UI ไม่ใช่แค่ text หรือ structured data เท่านั้น
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การจัดการ Input/Output ของ Tools อย่างถูกต้อง ทั้งในมุมมองของ schema, validation, error handling, timeout และแนวทางการออกแบบให้ Tool มีความเสถียรพร้อมใช้งานใน Production
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การสร้างและจัดการ Prompts ใน xmcp ทั้งแบบ Static Prompt และ Dynamic Prompt ตลอดจนแนวทางการออกแบบ Prompt สำหรับงานจริง เช่น สรุปรายงาน, วิเคราะห์ข้อมูล, วางแผนงาน หรือโต้ตอบกับผู้ใช้
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การใช้งาน Middleware ของ xmcp เพื่อทำงานก่อนและหลังการเรียกใช้งาน Tools เช่น การทำ Logging, Validation, Rate Limiting, การผูกข้อมูลผู้ใช้ (User Context) และการจัดการ Error แบบรวมศูนย์
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้แนวทางการออกแบบระบบ Authentication และ Authorization สำหรับ MCP Server เช่น การใช้ API Key, JWT เพื่อควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง Tools
– ผู้เรียนจะได้เรียนรู้แนวคิด Agentic AI และการออกแบบ Workflow ที่ให้ AI สามารถเรียกใช้ Tools หลายตัวเป็นขั้นตอน เช่น ดึงข้อมูล → วิเคราะห์ → สรุปผล → ส่งผลลัพธ์ และสามารถเชื่อมต่อ MCP Server เข้ากับ Agent หรือ AI Client ภายนอกได้
– ผู้เรียนจะเข้าใจแนวทางการใช้ xmcp Framework ร่วมกับ Next.js และ Express.js
– ผู้เรียนจะเข้าใจขั้นตอนการ Build และ Deploy MCP Server ขึ้นสู่สภาพแวดล้อมจริง เช่น การ Deploy บน Vercel (สำหรับ HTTP Transport) หรือการ Deploy บน Server/Container ภายในองค์กร พร้อมเทคนิคการตั้งค่า Environment Variables และการดูแลรักษาหลัง Deploy
– เพื่อให้ผู้เรียนได้เรียนรู้แนวปฏิบัติที่ดี (Best Practices) ในการออกแบบ MCP Server และ AI Tools เพื่อให้โค้ดอ่านง่าย บำรุงรักษาง่าย แยกความรับผิดชอบของแต่ละส่วนได้ชัดเจน และพร้อมต่อยอดสำหรับการทำ Multi-Agent หรือการขยายระบบในระดับองค์กรต่อไป
.
ดูรายละเอียด และลงทะเบียนที่นี่
https://codingthailand.com/…/mcp-server-development-ai…