wehub-resource-sync
378 lines
27 KiB
Markdown
378 lines
27 KiB
Markdown
# 🌐 โมดูล 2: MCP กับพื้นฐาน Microsoft Foundry Toolkit
|
|
|
|
[]()
|
|
[]()
|
|
[]()
|
|
|
|
## 📋 วัตถุประสงค์การเรียนรู้
|
|
|
|
เมื่อจบโมดูลนี้ คุณจะสามารถ:
|
|
- ✅ เข้าใจสถาปัตยกรรมและประโยชน์ของ Model Context Protocol (MCP)
|
|
- ✅ สำรวจระบบนิเวศของเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Microsoft
|
|
- ✅ รวมเซิร์ฟเวอร์ MCP กับ Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder
|
|
- ✅ สร้างเอเย่นต์อัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ด้วย Playwright MCP
|
|
- ✅ กำหนดค่าและทดสอบเครื่องมือ MCP ภายในเอเย่นต์ของคุณ
|
|
- ✅ ส่งออกและปรับใช้เอเย่นต์ที่ใช้พลังงาน MCP สำหรับใช้งานจริง
|
|
|
|
## 🎯 การสร้างต่อจากโมดูล 1
|
|
|
|
ในโมดูล 1 เราได้เรียนรู้พื้นฐานของ Microsoft Foundry Toolkit และสร้าง Python Agent ตัวแรกของเรา ตอนนี้เราจะ **เพิ่มพลัง** ให้เอเย่นต์ของคุณโดยการเชื่อมต่อกับเครื่องมือและบริการภายนอกผ่าน **Model Context Protocol (MCP)** อันปฏิวัติวงการนี้
|
|
|
|
ให้คิดว่านี่เหมือนกับการอัปเกรดจากเครื่องคิดเลขพื้นฐานเป็นคอมพิวเตอร์เต็มรูปแบบ - เอเย่นต์ AI ของคุณจะได้รับความสามารถในการ:
|
|
- 🌐 ท่องเว็บและโต้ตอบกับเว็บไซต์
|
|
- 📁 เข้าถึงและจัดการไฟล์
|
|
- 🔧 รวมเข้ากับระบบองค์กร
|
|
- 📊 ประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์จาก API
|
|
|
|
## 🧠 เข้าใจ Model Context Protocol (MCP)
|
|
|
|
### 🔍 MCP คืออะไร?
|
|
|
|
Model Context Protocol (MCP) คือ **"USB-C สำหรับแอปพลิเคชัน AI"** - มาตรฐานเปิดที่ปฏิวัติวงการซึ่งเชื่อมต่อ Large Language Models (LLMs) กับเครื่องมือภายนอก แหล่งข้อมูล และบริการ เช่นเดียวกับ USB-C ที่ทำให้สายเคเบิลยุ่งเหยิงหมดไปโดยอนุญาตให้ใช้ตัวเชื่อมต่อสากลหนึ่งเดียว MCP ช่วยขจัดความซับซ้อนในการรวม AI ด้วยโปรโตคอลมาตรฐานเดียว
|
|
|
|
### 🎯 ปัญหาที่ MCP แก้ไข
|
|
|
|
**ก่อน MCP:**
|
|
- 🔧 การรวมระบบแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละเครื่องมือ
|
|
- 🔄 การผูกติดกับผู้ขายด้วยโซลูชันเฉพาะ
|
|
- 🔒 ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยจากการเชื่อมต่อที่เกิดขึ้นเฉพาะหน้า
|
|
- ⏱️ ใช้เวลาหลายเดือนในการพัฒนาการรวมพื้นฐาน
|
|
|
|
**ด้วย MCP:**
|
|
- ⚡ การรวมเครื่องมือแบบปลั๊กแอนด์เพลย์
|
|
- 🔄 สถาปัตยกรรมไม่ผูกติดกับผู้ขาย
|
|
- 🛡️ แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยในตัว
|
|
- 🚀 เพิ่มความสามารถใหม่ในไม่กี่นาที
|
|
|
|
### 🏗️ เจาะลึกสถาปัตยกรรม MCP
|
|
|
|
MCP ใช้ **สถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์** ที่สร้างระบบนิเวศที่ปลอดภัยและสามารถขยายได้:
|
|
|
|
```mermaid
|
|
graph TB
|
|
A[แอปพลิเคชัน/ตัวแทน AI] --> B[MCP ลูกค้า]
|
|
B --> C[MCP เซิร์ฟเวอร์ 1: ไฟล์]
|
|
B --> D[MCP เซิร์ฟเวอร์ 2: เว็บ API]
|
|
B --> E[MCP เซิร์ฟเวอร์ 3: ฐานข้อมูล]
|
|
B --> F[MCP เซิร์ฟเวอร์ N: เครื่องมือเฉพาะ]
|
|
|
|
C --> G[ระบบไฟล์ภายในเครื่อง]
|
|
D --> H[API ภายนอก]
|
|
E --> I[ระบบฐานข้อมูล]
|
|
F --> J[ระบบองค์กร]
|
|
```
|
|
|
|
**🔧 องค์ประกอบหลัก:**
|
|
|
|
| ส่วนประกอบ | บทบาท | ตัวอย่าง |
|
|
|-----------|------|----------|
|
|
| **MCP Hosts** | แอปพลิเคชันที่ใช้บริการ MCP | Claude Desktop, VS Code, Microsoft Foundry Toolkit |
|
|
| **MCP Clients** | ตัวจัดการโปรโตคอล (1:1 กับเซิร์ฟเวอร์) | ฝังอยู่ในแอปโฮสต์ |
|
|
| **MCP Servers** | เปิดเผยความสามารถผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน | Playwright, Files, Azure, GitHub |
|
|
| **Transport Layer** | วิธีการสื่อสาร | stdio, HTTP, WebSockets |
|
|
|
|
|
|
## 🏢 ระบบนิเวศเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Microsoft
|
|
|
|
Microsoft นำระบบนิเวศ MCP ด้วยชุดเซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรที่ครอบคลุมซึ่งตอบโจทย์ความต้องการธุรกิจในโลกจริง
|
|
|
|
### 🌟 เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Microsoft ที่โดดเด่น
|
|
|
|
#### 1. ☁️ Azure MCP Server
|
|
**🔗 ที่เก็บข้อมูล**: [azure/azure-mcp](https://github.com/azure/azure-mcp)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: การจัดการทรัพยากร Azure แบบครบวงจรพร้อมการผสาน AI
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- การจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานแบบประกาศ
|
|
- การตรวจสอบทรัพยากรแบบเรียลไทม์
|
|
- คำแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่าย
|
|
- การตรวจสอบความสอดคล้องด้านความปลอดภัย
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- Infrastructure-as-Code พร้อมช่วยเหลือ AI
|
|
- การปรับขนาดทรัพยากรอัตโนมัติ
|
|
- การเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายคลาวด์
|
|
- การทำงานอัตโนมัติของ DevOps
|
|
|
|
#### 2. 📊 Microsoft Dataverse MCP
|
|
**📚 เอกสาร**: [Microsoft Dataverse Integration](https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2320176)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติเพื่อข้อมูลธุรกิจ
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- การสืบค้นฐานข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ
|
|
- ความเข้าใจบริบทธุรกิจ
|
|
- แม่แบบการแจ้งเตือนแบบกำหนดเอง
|
|
- การกำกับดูแลข้อมูลองค์กร
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- รายงานเชิงธุรกิจ
|
|
- การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า
|
|
- ข้อมูลเชิงลึกของสายงานขาย
|
|
- การสืบค้นข้อมูลเพื่อความสอดคล้อง
|
|
|
|
#### 3. 🌐 Playwright MCP Server
|
|
**🔗 ที่เก็บข้อมูล**: [microsoft/playwright-mcp](https://github.com/microsoft/playwright-mcp)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: ความสามารถในการอัตโนมัติเบราว์เซอร์และโต้ตอบเว็บ
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- อัตโนมัติข้ามเบราว์เซอร์ (Chrome, Firefox, Safari)
|
|
- การตรวจจับองค์ประกอบอย่างชาญฉลาด
|
|
- การสร้างภาพหน้าจอและ PDF
|
|
- การตรวจสอบการจราจรเครือข่าย
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- โฟลว์การทดสอบอัตโนมัติ
|
|
- การขูดเว็บและการสกัดข้อมูล
|
|
- การตรวจสอบ UI/UX
|
|
- การวิเคราะห์การแข่งขันอัตโนมัติ
|
|
|
|
#### 4. 📁 Files MCP Server
|
|
**🔗 ที่เก็บข้อมูล**: [microsoft/files-mcp-server](https://github.com/microsoft/files-mcp-server)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: การจัดการระบบไฟล์อย่างชาญฉลาด
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- การจัดการไฟล์แบบประกาศ
|
|
- การซิงโครไนซ์เนื้อหา
|
|
- การรวมระบบควบคุมเวอร์ชัน
|
|
- การดึงข้อมูลเมตา
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- การจัดการเอกสาร
|
|
- การจัดระเบียบโค้ดที่เก็บ
|
|
- โฟลว์การเผยแพร่เนื้อหา
|
|
- การจัดการไฟล์ในสายงานข้อมูล
|
|
|
|
#### 5. 📝 MarkItDown MCP Server
|
|
**🔗 ที่เก็บข้อมูล**: [microsoft/markitdown](https://github.com/microsoft/markitdown)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: การประมวลผลและจัดการ Markdown ขั้นสูง
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- การวิเคราะห์ Markdown ขั้นสูง
|
|
- การแปลงรูปแบบ (MD ↔ HTML ↔ PDF)
|
|
- การวิเคราะห์โครงสร้างเนื้อหา
|
|
- การประมวลผลแม่แบบ
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- โฟลว์เอกสารทางเทคนิค
|
|
- ระบบจัดการเนื้อหา
|
|
- การสร้างรายงาน
|
|
- การทำระบบฐานความรู้แบบอัตโนมัติ
|
|
|
|
#### 6. 📈 Clarity MCP Server
|
|
**📦 แพ็กเกจ**: [@microsoft/clarity-mcp-server](https://www.npmjs.com/package/@microsoft/clarity-mcp-server)
|
|
**🎯 จุดประสงค์**: การวิเคราะห์เว็บและข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้
|
|
|
|
**✨ คุณสมบัติหลัก:**
|
|
- การวิเคราะห์ข้อมูลแผนที่ความร้อน
|
|
- การบันทึกเซสชันผู้ใช้
|
|
- ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
|
|
- การวิเคราะห์ช่องทางแปลง
|
|
|
|
**🚀 กรณีใช้งาน:**
|
|
- การปรับแต่งเว็บไซต์
|
|
- การวิจัยประสบการณ์ผู้ใช้
|
|
- การวิเคราะห์ A/B Testing
|
|
- แดชบอร์ดธุรกิจอัจฉริยะ
|
|
|
|
### 🌍 ระบบนิเวศชุมชน
|
|
|
|
นอกจากเซิร์ฟเวอร์ของ Microsoft แล้ว ระบบนิเวศ MCP ยังรวมถึง:
|
|
- **🐙 GitHub MCP**: การจัดการที่เก็บและการวิเคราะห์โค้ด
|
|
- **🗄️ Database MCPs**: การผสาน PostgreSQL, MySQL, MongoDB
|
|
- **☁️ Cloud Provider MCPs**: เครื่องมือ AWS, GCP, Digital Ocean
|
|
- **📧 Communication MCPs**: การผสาน Slack, Teams, อีเมล
|
|
|
|
## 🛠️ ห้องปฏิบัติการ: สร้างเอเย่นต์อัตโนมัติบนเบราว์เซอร์
|
|
|
|
**🎯 เป้าหมายโครงการ**: สร้างเอเย่นต์อัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ที่ชาญฉลาดโดยใช้ Playwright MCP server ซึ่งสามารถท่องเว็บไซต์ ดึงข้อมูล และทำงานเว็บซับซ้อนได้
|
|
|
|
### 🚀 ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าเอเย่นต์พื้นฐาน
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 1: เริ่มต้นเอเย่นต์ของคุณ
|
|
1. **เปิด Microsoft Foundry Toolkit Agent Builder**
|
|
2. **สร้างเอเย่นต์ใหม่** ด้วยการตั้งค่าดังนี้:
|
|
- **ชื่อ**: `BrowserAgent`
|
|
- **โมเดล**: เลือก GPT-4o
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 🔧 ขั้นตอนที่ 2: โฟลว์การรวม MCP
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มการรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP
|
|
1. **ไปที่ส่วนเครื่องมือ** ใน Agent Builder
|
|
2. **คลิก "เพิ่มเครื่องมือ"** เพื่อเปิดเมนูการรวมระบบ
|
|
3. **เลือก "MCP Server"** จากตัวเลือกที่มี
|
|
|
|
|
|
|
|
**🔍 ทำความเข้าใจประเภทเครื่องมือ:**
|
|
- **เครื่องมือในตัว**: ฟังก์ชัน Microsoft Foundry Toolkit ที่ตั้งค่าไว้แล้วล่วงหน้า
|
|
- **เซิร์ฟเวอร์ MCP**: การรวมบริการภายนอก
|
|
- **API แบบกำหนดเอง**: จุดสิ้นสุดบริการของคุณเอง
|
|
- **Function Calling**: การเข้าถึงฟังก์ชันโมเดลโดยตรง
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 4: การเลือกเซิร์ฟเวอร์ MCP
|
|
1. **เลือกตัวเลือก "MCP Server"** เพื่อดำเนินการต่อ
|
|
|
|
|
|
2. **เรียกดูแคตตาล็อก MCP** เพื่อสำรวจการรวมระบบที่มี
|
|
|
|
|
|
|
|
### 🎮 ขั้นตอนที่ 3: กำหนดค่า Playwright MCP
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 5: เลือกและกำหนดค่า Playwright
|
|
1. **คลิก "ใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่แนะนำ"** เพื่อเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ที่ได้รับการตรวจสอบจาก Microsoft
|
|
2. **เลือก "Playwright"** จากรายการที่แนะนำ
|
|
3. **ยอมรับค่า MCP ID เริ่มต้น** หรือปรับแต่งให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมของคุณ
|
|
|
|
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 6: เปิดใช้งานความสามารถของ Playwright
|
|
**🔑 ขั้นตอนสำคัญ**: เลือกวิธีการ Playwright **ทั้งหมด** ที่มีเพื่อให้ฟังก์ชันครบถ้วนสูงสุด
|
|
|
|
|
|
|
|
**🛠️ เครื่องมือ Playwright จำเป็น:**
|
|
- **การนำทาง**: `goto`, `goBack`, `goForward`, `reload`
|
|
- **การโต้ตอบ**: `click`, `fill`, `press`, `hover`, `drag`
|
|
- **การดึงข้อมูล**: `textContent`, `innerHTML`, `getAttribute`
|
|
- **การตรวจสอบ**: `isVisible`, `isEnabled`, `waitForSelector`
|
|
- **การจับภาพ**: `screenshot`, `pdf`, `video`
|
|
- **เครือข่าย**: `setExtraHTTPHeaders`, `route`, `waitForResponse`
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 7: ตรวจสอบความสำเร็จของการรวมระบบ
|
|
**✅ ตัวชี้วัดความสำเร็จ:**
|
|
- เครื่องมือทั้งหมดปรากฏในอินเทอร์เฟซ Agent Builder
|
|
- ไม่มีข้อความแสดงข้อผิดพลาดในแผงการรวมระบบ
|
|
- สถานะเซิร์ฟเวอร์ Playwright แสดงว่า "เชื่อมต่อแล้ว"
|
|
|
|
|
|
|
|
**🔧 การแก้ไขปัญหาทั่วไป:**
|
|
- **เชื่อมต่อล้มเหลว**: ตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและการตั้งค่าไฟร์วอลล์
|
|
- **เครื่องมือหาย**: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเลือกความสามารถทั้งหมดในระหว่างการตั้งค่า
|
|
- **ข้อผิดพลาดสิทธิ์**: ยืนยันว่า VS Code มีสิทธิ์ระบบที่จำเป็น
|
|
|
|
### 🎯 ขั้นตอนที่ 4: การออกแบบพร้อมท์ขั้นสูง
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 8: ออกแบบพร้อมท์ระบบชาญฉลาด
|
|
สร้างพร้อมท์ที่ซับซ้อนซึ่งใช้ประโยชน์จากความสามารถเต็มรูปแบบของ Playwright:
|
|
|
|
```markdown
|
|
# Web Automation Expert System Prompt
|
|
|
|
## Core Identity
|
|
You are an advanced web automation specialist with deep expertise in browser automation, web scraping, and user experience analysis. You have access to Playwright tools for comprehensive browser control.
|
|
|
|
## Capabilities & Approach
|
|
### Navigation Strategy
|
|
- Always start with screenshots to understand page layout
|
|
- Use semantic selectors (text content, labels) when possible
|
|
- Implement wait strategies for dynamic content
|
|
- Handle single-page applications (SPAs) effectively
|
|
|
|
### Error Handling
|
|
- Retry failed operations with exponential backoff
|
|
- Provide clear error descriptions and solutions
|
|
- Suggest alternative approaches when primary methods fail
|
|
- Always capture diagnostic screenshots on errors
|
|
|
|
### Data Extraction
|
|
- Extract structured data in JSON format when possible
|
|
- Provide confidence scores for extracted information
|
|
- Validate data completeness and accuracy
|
|
- Handle pagination and infinite scroll scenarios
|
|
|
|
### Reporting
|
|
- Include step-by-step execution logs
|
|
- Provide before/after screenshots for verification
|
|
- Suggest optimizations and alternative approaches
|
|
- Document any limitations or edge cases encountered
|
|
|
|
## Ethical Guidelines
|
|
- Respect robots.txt and rate limiting
|
|
- Avoid overloading target servers
|
|
- Only extract publicly available information
|
|
- Follow website terms of service
|
|
```
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 9: สร้างพร้อมท์ผู้ใช้แบบไดนามิก
|
|
ออกแบบพร้อมท์ที่แสดงความสามารถหลากหลาย:
|
|
|
|
**🌐 ตัวอย่างการวิเคราะห์เว็บ:**
|
|
```markdown
|
|
Navigate to github.com/kinfey and provide a comprehensive analysis including:
|
|
1. Repository structure and organization
|
|
2. Recent activity and contribution patterns
|
|
3. Documentation quality assessment
|
|
4. Technology stack identification
|
|
5. Community engagement metrics
|
|
6. Notable projects and their purposes
|
|
|
|
Include screenshots at key steps and provide actionable insights.
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
### 🚀 ขั้นตอนที่ 5: การดำเนินงานและทดสอบ
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 10: รันขั้นตอนการอัตโนมัติครั้งแรกของคุณ
|
|
1. **คลิก "Run"** เพื่อเริ่มลำดับการอัตโนมัติ
|
|
2. **ตรวจสอบการดำเนินงานแบบเรียลไทม์**:
|
|
- เบราว์เซอร์ Chrome เปิดขึ้นโดยอัตโนมัติ
|
|
- เอเย่นต์นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมาย
|
|
- จับภาพหน้าจอในแต่ละขั้นตอนสำคัญ
|
|
- ผลการวิเคราะห์แสดงเรียลไทม์
|
|
|
|
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 11: วิเคราะห์ผลลัพธ์และข้อมูลเชิงลึก
|
|
ตรวจสอบการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมในอินเทอร์เฟซ Agent Builder:
|
|
|
|
|
|
|
|
### 🌟 ขั้นตอนที่ 6: ความสามารถขั้นสูงและการปรับใช้
|
|
|
|
#### ขั้นตอนที่ 12: ส่งออกและปรับใช้ในระบบจริง
|
|
Agent Builder รองรับตัวเลือกการปรับใช้หลายรูปแบบ:
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🎓 สรุปโมดูล 2 & ขั้นตอนถัดไป
|
|
|
|
### 🏆 ความสำเร็จที่ได้รับ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการรวม MCP
|
|
|
|
**✅ ทักษะที่เชี่ยวชาญ:**
|
|
- [ ] เข้าใจสถาปัตยกรรมและประโยชน์ของ MCP
|
|
- [ ] นำทางระบบนิเวศเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Microsoft
|
|
- [ ] รวม Playwright MCP กับ Microsoft Foundry Toolkit
|
|
- [ ] สร้างเอเย่นต์อัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ขั้นสูง
|
|
- [ ] การออกแบบพร้อมท์ขั้นสูงสำหรับอัตโนมัติบนเว็บ
|
|
|
|
### 📚 แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
|
|
|
|
- **🔗 สเปก MCP**: [เอกสารโปรโตคอลอย่างเป็นทางการ](https://modelcontextprotocol.io/)
|
|
- **🛠️ Playwright API**: [คู่มือวิธีใช้ครบถ้วน](https://playwright.dev/docs/api/class-playwright)
|
|
- **🏢 เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Microsoft**: [คู่มือการผสานระบบองค์กร](https://github.com/microsoft/mcp-servers)
|
|
- **🌍 ตัวอย่างชุมชน**: [แกลเลอรีเซิร์ฟเวอร์ MCP](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
|
|
|
|
**🎉 ยินดีด้วย!** คุณได้เรียนรู้การรวม MCP อย่างเชี่ยวชาญและสามารถสร้างเอเย่นต์ AI พร้อมความสามารถเครื่องมือภายนอกสำหรับใช้งานจริงได้แล้ว!
|
|
|
|
|
|
### 🔜 ไปต่อโมดูลถัดไป
|
|
|
|
พร้อมแล้วที่จะยกระดับทักษะ MCP ของคุณไหม? ไปที่ **[โมดูล 3: การพัฒนา MCP ขั้นสูงด้วย Microsoft Foundry Toolkit](../lab3/README.md)** ที่คุณจะได้เรียนรู้วิธี:
|
|
- สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบกำหนดเองของคุณเอง
|
|
- กำหนดค่าและใช้ MCP Python SDK เวอร์ชันล่าสุด
|
|
- ตั้งค่า MCP Inspector สำหรับดีบัก
|
|
- เชี่ยวชาญการพัฒนาเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบขั้นสูง
|
|
- สร้าง Weather MCP Server ตั้งแต่ต้น
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**ปฏิเสธความรับผิดชอบ**:
|
|
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ขณะที่เราพยายามให้ความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถูกพิจารณาเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้การแปลโดยมนุษย์มืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |