Microsoft ได้เปิดตัวคลัง GitHub ใหม่ล่าสุด ซึ่งทำหน้าที่เป็นห้องปฏิบัติการสำหรับการสำรวจ Model Context Protocol (MCP) ภายในระบบนิเวศ Microsoft Copilot Studio ความคิดริเริ่มนี้ถือเป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าในขอบเขตของการช่วยเหลือและการทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยมอบสภาพแวดล้อมภาคปฏิบัติแก่นักพัฒนาเพื่อทดลองและใช้ประโยชน์จากความสามารถของ MCP
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol ซึ่งเดิมทีคิดค้นโดยผู้บุกเบิก AI อย่าง Anthropic และต่อมาได้เปิดเป็นโอเพนซอร์ส ถือเป็นมาตรฐานสำคัญในการพัฒนาผู้ช่วย AI ซึ่งช่วยให้เอเจนต์อัจฉริยะเหล่านี้สามารถค้นหา เข้าถึง และใช้เครื่องมือภายนอก คลังข้อมูล และโมดูลการทำงานแบบไดนามิกในระหว่างรันไทม์ ความสามารถแบบไดนามิกนี้ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบกำหนดเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเปิดเผยทรัพยากรภายในและเวิร์กโฟลว์ให้กับ Copilot AI ในขณะที่ยังคงรักษาการควบคุม โปรโตคอลความปลอดภัย และนโยบายการกำกับดูแลที่เข้มงวด ห้องปฏิบัติการที่เปิดตัวใหม่นี้ทำหน้าที่เป็นการสาธิตเชิงปฏิบัติว่าเทคโนโลยีนี้สามารถผสานรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เน้น Microsoft ได้อย่างราบรื่น
การผสานรวม Microsoft Copilot Studio และ MCP
Copilot Studio ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม low-code ที่ใช้งานง่ายของ Microsoft สำหรับการออกแบบ ปรับแต่ง และปรับใช้เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้รวมเทคโนโลยี MCP ไว้เมื่อเร็วๆ นี้ ตามที่เน้นไว้เมื่อเดือนที่แล้ว จากข้อมูลของ Microsoft การผสานรวมนี้อำนวยความสะดวก:
- การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลที่ราบรื่น: ไม่ว่าคุณจะจัดการกับ API ภายในแบบกำหนดเองหรือผู้ให้บริการข้อมูลภายนอก โปรโตคอล MCP จะช่วยให้มั่นใจได้ถึงการผสานรวมที่ราบรื่นและเชื่อถือได้ภายใน Copilot Studio
- การเข้าถึง Marketplace ของเซิร์ฟเวอร์ที่มีอยู่: นอกเหนือจากตัวเชื่อมต่อและการผสานรวมแบบกำหนดเองแล้ว ผู้ใช้ยังสามารถเข้าถึงคลังตัวเชื่อมต่อที่เปิดใช้งาน MCP ที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ซึ่งพร้อมใช้งานใน Marketplace ฟังก์ชันนี้ขยายช่องทางสำหรับการเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่หลากหลาย เร่งและลดความซับซ้อนในการใช้งาน
- ความสามารถในการดำเนินการที่หลากหลาย: เซิร์ฟเวอร์ MCP มีความสามารถในการจัดหาเครื่องมือและข้อมูลแบบไดนามิกให้กับเอเจนต์ ส่งเสริมความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและการผสานรวม
การผสานรวม Copilot Studio กับ Power Platform ช่วยให้ทั้งผู้ใช้ทางธุรกิจและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์สามารถสร้างเอเจนต์ที่ทำงานเป็น Copilot แบบสแตนด์อโลน ภายในแอปพลิเคชัน Power Platform หรือฝังอยู่ในแอปพลิเคชันอื่นๆ เช่น Microsoft Teams หรือเว็บไซต์ ความสามารถรอบด้านนี้เน้นย้ำถึงความสามารถในการปรับตัวของแพลตฟอร์มให้เข้ากับกรณีการใช้งานและสถานการณ์การปรับใช้ที่หลากหลาย
การปรับปรุงล่าสุดสำหรับ Copilot Studio
Microsoft ได้มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการเพิ่มขีดความสามารถของ Copilot Studio โดยเมื่อเร็วๆ นี้ได้เปิดตัวการแสดงตัวอย่างการวิจัยการเข้าถึงก่อนใครของฟังก์ชัน “การใช้คอมพิวเตอร์” คุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถโต้ตอบกับแอปพลิเคชันหรือเว็บไซต์ด้วยสายตา เลียนแบบการโต้ตอบแบบมนุษย์ เช่น การคลิก การพิมพ์ และการนำทาง ในเวลาเดียวกัน บริษัทได้เปิดตัว C# SDK ใหม่สำหรับ MCP ซึ่งตอกย้ำความมุ่งมั่นในการส่งเสริมระบบนิเวศการพัฒนาที่แข็งแกร่งรอบๆ โปรโตคอล
ความก้าวหน้าเหล่านี้รวมกันทำให้ Copilot Studio เป็นแพลตฟอร์มที่น่าเกรงขามสำหรับการพัฒนา AI แบบเอเจนต์ ซึ่งเป็นสาขาที่ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงเวลาล่าสุด การเปิดตัวคลัง GitHub ใหม่สอดคล้องกับวิถีนี้อย่างราบรื่น โดยมอบทรัพยากรและเครื่องมือที่จำเป็นแก่นักพัฒนาเพื่อสำรวจและควบคุมศักยภาพของ MCP ภายในเฟรมเวิร์ก Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio ❤️ คลัง MCP
Microsoft Copilot Studio ❤️ คลัง MCP ประกอบด้วยชุดตัวอย่างและโค้ดตัวอย่างที่หลากหลายซึ่งปรับแต่งมาเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนาในความพยายามของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ช่วยให้พวกเขาสร้าง ปรับใช้ และเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP กับ Microsoft Copilot Studio โดยใช้เฟรมเวิร์กตัวเชื่อมต่อ Power Platform
การผสานรวมนี้ใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กตัวเชื่อมต่อ Power Platform ที่มีอยู่ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการผสานรวมที่ปลอดภัยและนำกลับมาใช้ใหม่ได้ระหว่างแอปพลิเคชัน Microsoft Power Platform และบริการภายนอกผ่าน API ที่ได้มาตรฐานและมีการกำกับดูแล เฟรมเวิร์กนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการโต้ตอบระหว่างระบบต่างๆ เป็นไปตามโปรโตคอลความปลอดภัยและนโยบายการกำกับดูแลที่กำหนดไว้
เทคโนโลยีเสริมฤทธิ์: MCP และตัวเชื่อมต่อ Power Platform
ประกาศของ Microsoft เมื่อวันที่ 28 เมษายน เน้นย้ำถึงความสัมพันธ์เสริมฤทธิ์ระหว่างสองเทคโนโลยีนี้ โดยเน้นว่าเทคโนโลยีเหล่านี้เติมเต็มซึ่งกันและกันอย่างไรเพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดียิ่งขึ้น ตัวเชื่อมต่อแบบเดิมให้การเข้าถึงบริการที่รู้จักอย่างปลอดภัยและมีการกำกับดูแล ในขณะที่ MCP นำเสนอการขยายรันไทม์แบบไดนามิกโดยการเปิดใช้งาน Copilot เพื่อค้นหาและใช้เครื่องมือใหม่ตามความต้องการ ด้วยการห่อหุ้มเซิร์ฟเวอร์ MCP ภายในเฟรมเวิร์กตัวเชื่อมต่อที่คุ้นเคย นักพัฒนาสามารถขยายความสามารถของ Copilot Studio ได้โดยไม่ลดทอนความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือการควบคุม ส่งผลให้เกิดประสบการณ์ AI ที่ปรับเปลี่ยนได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้นภายในขอบเขตขององค์กรที่เชื่อถือได้
แนวทางนี้สร้างสมดุลที่ละเอียดอ่อนระหว่างความต้องการนวัตกรรมและความจำเป็นในการรักษาสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ล่าสุด ในขณะที่ปฏิบัติตามนโยบายการกำกับดูแลและโปรโตคอลความปลอดภัยที่กำหนดไว้
คำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนา
Microsoft ให้คำแนะนำโดยละเอียดภายในห้องปฏิบัติการ โดยนำนักพัฒนาผ่านกระบวนการสำคัญต่อไปนี้:
- การปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP: คำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ที่สามารถจัดการข้อมูล โมเดล และการโต้ตอบ ซึ่งรวมถึงการกำหนดค่าสภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์ การปรับใช้ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ที่จำเป็น และการสร้างช่องทางการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์และระบบอื่นๆ
- การสร้างตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง: คำแนะนำเกี่ยวกับการใช้โครงสร้างพื้นฐานตัวเชื่อมต่อเพื่อสร้างลิงก์ระหว่างเซิร์ฟเวอร์ MCP และ Copilot Studio ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดคุณสมบัติของตัวเชื่อมต่อ การระบุวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ และการกำหนดค่าการแมปข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์ MCP และ Copilot Studio
- การผสานรวมกับ Copilot Studio: ขั้นตอนโดยละเอียดเกี่ยวกับการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นการดำเนินการภายใน Copilot Studio ซึ่งช่วยให้เอเจนต์สามารถเข้าถึงเครื่องมือและข้อมูลที่เซิร์ฟเวอร์จัดหาให้ ซึ่งรวมถึงการกำหนดพารามิเตอร์อินพุตของการดำเนินการ การระบุข้อมูลเอาต์พุต และการกำหนดค่าตรรกะการดำเนินการของการดำเนินการ
ด้วยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้ นักพัฒนาสามารถผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP ของตนเข้ากับ Copilot Studio ได้อย่างราบรื่น ทำให้เอเจนต์ AI ของตนสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของข้อมูลและเครื่องมือพื้นฐาน
ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการใช้ MCP Lab
เพื่อให้สามารถใช้ MCP Lab ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นักพัฒนาจะต้องเป็นไปตามข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้:
- การสมัครสมาชิก Azure (พร้อมเพิ่มวิธีการชำระเงิน): จำเป็นต้องมีการสมัครสมาชิก Azure ที่ใช้งานอยู่เพื่อปรับใช้และโฮสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP และทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง การสมัครสมาชิกจะต้องมีวิธีการชำระเงินที่ถูกต้องซึ่งเชื่อมโยงกับค่าใช้จ่ายของบริการ Azure ที่ใช้
- บัญชี GitHub และการเข้าสู่ระบบ: จำเป็นต้องมีบัญชี GitHub เพื่อเข้าถึง Microsoft Copilot Studio ❤️ คลัง MCP และดาวน์โหลดโค้ดตัวอย่างและตัวอย่าง นักพัฒนาจะต้องเข้าสู่ระบบบัญชี GitHub ของตนเพื่อโต้ตอบกับคลัง
- Copilot Studio Trial หรือบัญชีนักพัฒนา: จำเป็นต้องมีการทดลองใช้ Copilot Studio หรือบัญชีนักพัฒนาเพื่อเข้าถึงและใช้แพลตฟอร์ม Copilot Studio บัญชีนี้ให้การเข้าถึงคุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานของแพลตฟอร์ม ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถออกแบบ สร้าง และปรับใช้เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- สภาพแวดล้อม Power Platform ที่จัดเตรียมไว้: จำเป็นต้องมีสภาพแวดล้อม Power Platform ที่จัดเตรียมไว้เพื่อสร้างและจัดการตัวเชื่อมต่อที่เชื่อมโยงเซิร์ฟเวอร์ MCP กับ Copilot Studio สภาพแวดล้อมนี้มีโครงสร้างพื้นฐานและบริการที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันและตัวเชื่อมต่อ Power Platform
ข้อกำหนดเบื้องต้นเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาจะมีทรัพยากรและการเข้าถึงที่จำเป็นเพื่อใช้ MCP Lab ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสำรวจการผสานรวมระหว่าง MCP และ Copilot Studio
ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ: Copilot เล่าเรื่องตลก
เพื่อเป็นภาพประกอบเชิงปฏิบัติของกระบวนการผสานรวม Microsoft เน้นย้ำถึงการสร้างเอเจนต์ Copilot Studio ที่เล่าเรื่องตลกโดยดึงมาจากเซิร์ฟเวอร์ MCP ตัวอย่างที่สนุกสนานและน่าสนใจนี้ช่วยให้นักพัฒนามีความเข้าใจที่เป็นรูปธรรมว่าการผสานรวมทำงานอย่างไรและแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้ของเทคโนโลยี
เมื่อสิ้นสุดห้องปฏิบัติการ นักพัฒนาจะมีเอเจนต์ Copilot Studio ที่ใช้งานได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งใช้ประโยชน์จากเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อส่งมอบเรื่องตลก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพลังและความยืดหยุ่นของการผสานรวม
เจาะลึกเกี่ยวกับการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP
การปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP เกี่ยวข้องกับชุดขั้นตอน แต่ละขั้นตอนมีส่วนช่วยในการทำงานและการเข้าถึงของเซิร์ฟเวอร์ โดยทั่วไปกระบวนการจะเริ่มต้นด้วยการเลือกสภาพแวดล้อมการโฮสต์ที่เหมาะสม เช่น Azure Web Apps ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้และเชื่อถือได้สำหรับการปรับใช้เว็บแอปพลิเคชัน
เมื่อเลือกสภาพแวดล้อมการโฮสต์แล้ว นักพัฒนาจะต้องกำหนดค่าการตั้งค่าของเซิร์ฟเวอร์ รวมถึงการกำหนดค่าเครือข่าย การตั้งค่าความปลอดภัย และการจัดสรรทรัพยากร การตั้งค่าเหล่านี้กำหนดวิธีการที่เซิร์ฟเวอร์โต้ตอบกับโลกภายนอกและวิธีการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่
ต่อไป จำเป็นต้องติดตั้งและกำหนดค่าซอฟต์แวร์เซิร์ฟเวอร์ MCP ซึ่งเกี่ยวข้องกับการดาวน์โหลดแพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่จำเป็น การติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ และการกำหนดค่าการตั้งค่าของเซิร์ฟเวอร์ให้สอดคล้องกับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน
สุดท้าย จำเป็นต้องทดสอบและตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการส่งคำขอทดสอบไปยังเซิร์ฟเวอร์และการตรวจสอบว่าตอบสนองด้วยผลลัพธ์ที่คาดหวัง
การสร้างตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสำหรับการผสานรวมที่ราบรื่น
การสร้างตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองเป็นขั้นตอนสำคัญในการผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP กับ Copilot Studio ตัวเชื่อมต่อทำหน้าที่เป็นตัวกลาง อำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างสองระบบ และเปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนข้อมูล
โดยทั่วไปกระบวนการสร้างตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองเกี่ยวข้องกับการกำหนดเมตาดาตาของตัวเชื่อมต่อ รวมถึงชื่อ คำอธิบาย และไอคอน เมตาดาตานี้ช่วยให้ผู้ใช้ระบุและทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของตัวเชื่อมต่อ
ต่อไป จำเป็นต้องกำหนดค่าการตั้งค่าการตรวจสอบสิทธิ์ของตัวเชื่อมต่อ ซึ่งกำหนดวิธีการที่ตัวเชื่อมต่อตรวจสอบสิทธิ์กับเซิร์ฟเวอร์ MCP และรับสิทธิ์ที่จำเป็นในการเข้าถึงทรัพยากร
หลังจากการตรวจสอบสิทธิ์ จำเป็นต้องกำหนดการดำเนินการของตัวเชื่อมต่อ การดำเนินการแสดงถึงการดำเนินการเฉพาะที่ตัวเชื่อมต่อสามารถดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ MCP ได้ เช่น การดึงข้อมูล การสร้างเร็กคอร์ดใหม่ หรือการอัปเดตเร็กคอร์ดที่มีอยู่
สุดท้าย จำเป็นต้องทดสอบและตรวจสอบตัวเชื่อมต่อเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการส่งคำขอทดสอบไปยังตัวเชื่อมต่อและการตรวจสอบว่าโต้ตอบกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ตามที่คาดไว้
การผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP เข้ากับเวิร์กโฟลว์ Copilot Studio
การผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP เข้ากับเวิร์กโฟลว์ Copilot Studio ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลและฟังก์ชันการทำงานที่เซิร์ฟเวอร์จัดหาให้ การผสานรวมนี้สามารถเพิ่มขีดความสามารถของเอเจนต์ได้อย่างมาก ทำให้พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นและให้การตอบสนองที่ชาญฉลาดมากขึ้น
โดยทั่วไปกระบวนการผสานรวมเกี่ยวข้องกับการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นการดำเนินการภายในหัวข้อ Copilot Studio หัวข้อแสดงถึงโฟลว์การสนทนาที่แตกต่างกันที่เอเจนต์สามารถมีส่วนร่วมได้
เมื่อเพิ่มการดำเนินการเซิร์ฟเวอร์ MCP ลงในหัวข้อแล้ว สามารถกำหนดค่าให้รับอินพุตจากผู้ใช้และส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP จากนั้นเซิร์ฟเวอร์จะประมวลผลข้อมูลและส่งคืนการตอบสนอง ซึ่งจะแสดงให้ผู้ใช้เห็น
การผสานรวมนี้ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่เซิร์ฟเวอร์ MCP จัดหาให้ได้อย่างราบรื่น ทำให้พวกเขาสามารถทำงานได้หลากหลายและมอบประสบการณ์ที่ครอบคลุมและเป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับผู้ใช้
นัยที่กว้างขึ้นของการนำ MCP มาใช้
การนำ Model Context Protocol มาใช้มีนัยสำคัญในวงกว้างสำหรับอนาคตของผู้ช่วย AI และการพัฒนา AI แบบเอเจนต์ ด้วยการจัดหากลไกที่ได้มาตรฐานสำหรับเอเจนต์ AI ในการค้นหาและใช้ทรัพยากรภายนอก MCP ส่งเสริมระบบนิเวศที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันได้มากขึ้น
การทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเอเจนต์ AI ที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น ซึ่งสามารถผสานรวมเข้ากับระบบและแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ยังส่งเสริม