The Model Context Protocol (MCP) is an open standard designed to create a common language between Large Language Model (LLM) applications and external services. It establishes a standardized way for an AI model to discover and interact with tools, access data, and use predefined prompts, regardless of how the model or the external services are built.
โดยหลักแล้ว MCP ช่วยให้แอปพลิเคชันที่เรียกว่า "MCP Client" สามารถเชื่อมต่อกับ "MCP Servers" หนึ่งรายการขึ้นไปได้ เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะเปิดเผยความสามารถที่ LLM สามารถนำไปใช้ได้ ซึ่งจะช่วยแยกตรรกะหลักของ AI ออกจากการใช้งานเฉพาะของเครื่องมือที่ใช้ ทำให้ระบบ AI มีความเป็นโมดูลาร์ ปรับขนาดได้ และทำงานร่วมกันได้มากขึ้น
โปรโตคอลนี้กำหนดคุณสมบัติหลายประเภทที่เซิร์ฟเวอร์สามารถนำเสนอได้ ไคลเอนต์ MCP อาจรองรับคุณสมบัติบางส่วนหรือทั้งหมดเหล่านี้ ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ การทำความเข้าใจคุณสมบัติเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจว่าการผสานรวม MCP สามารถทำอะไรได้บ้าง
| คุณสมบัติ | คำอธิบาย |
|---|---|
| เครื่องมือ (Tools) | ฟังก์ชันที่สามารถเรียกใช้งานได้ที่ LLM สามารถเรียกใช้เพื่อดำเนินการต่างๆ |
| พรอมต์ (Prompts) | เทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับจัดโครงสร้างการโต้ตอบกับ LLM |
| ทรัพยากร (Resources) | ข้อมูลและเนื้อหาที่เปิดเผยโดยเซิร์ฟเวอร์ที่ LLM สามารถอ่านได้ |
| การค้นพบ (Discovery) | ความสามารถในการได้รับการแจ้งเตือนเมื่อความสามารถของเซิร์ฟเวอร์เปลี่ยนแปลงไป |
| คำแนะนำ (Instructions) | คำแนะนำที่เซิร์ฟเวอร์จัดหาให้เกี่ยวกับวิธีการทำงานของ LLM |
| การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) | การเติมข้อความให้สมบูรณ์โดย LLM ที่เริ่มต้นโดยเซิร์ฟเวอร์ และการแนะนำพารามิเตอร์ |
| รูท (Roots) | การกำหนดขอบเขตระบบไฟล์สำหรับการดำเนินการของ LLM |
| การสอบถาม (Elicitation) | กลไกสำหรับเซิร์ฟเวอร์ในการร้องขอข้อมูลจากผู้ใช้ |
| งาน (Tasks) | วิธีการติดตามสถานะของการดำเนินการที่ใช้เวลานาน |
| แอป (Apps) | อินเทอร์เฟซ HTML แบบโต้ตอบที่เซิร์ฟเวอร์จัดหาให้ |
ด้วยการสนับสนุนคุณสมบัติเหล่านี้ แอปพลิเคชันต่างๆ สามารถใช้ชุดเครื่องมือภายนอกและแหล่งข้อมูลเดียวกันได้อย่างสอดคล้องกัน ส่งเสริมระบบนิเวศของบริการ AI ที่เชื่อมโยงกันอย่างสมบูรณ์ยิ่งขึ้น
คู่มือสำหรับไคลเอนต์ MCP
MCP Client คือแอปพลิเคชันใดๆ ที่สามารถเชื่อมต่อกับ MCP Server เพื่อใช้คุณสมบัติที่เซิร์ฟเวอร์มีให้ ไคลเอนต์เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างผู้ใช้ LLM และโลกกว้างของความสามารถภายนอก สามารถมีตั้งแต่เครื่องมือที่เน้นนักพัฒนา เช่น โปรแกรมแก้ไขโค้ดและอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง ไปจนถึงแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่ใช้งานง่ายและแพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ด
หน้าที่หลักของไคลเอนต์คือการจัดการการเชื่อมต่อไปยัง MCP เซิร์ฟเวอร์หนึ่งรายการขึ้นไป และรวม Tools, Prompts, และ Resources ที่ค้นพบเข้ากับประสบการณ์ผู้ใช้ของตนเอง ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเขียนโค้ดอาจใช้ MCP เพื่อค้นหาและเรียกใช้เครื่องมือที่ทำการทดสอบ ในขณะที่แชทบอทสามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลจากฐานความรู้ภายในของบริษัทผ่าน Resource
การเติบโตของระบบนิเวศ MCP ได้นำไปสู่ไคลเอนต์ที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละไคลเอนต์ได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์และกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน การสำรวจไคลเอนต์ชั้นนำบางส่วนสามารถให้ภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นว่าโปรโตคอลนี้ถูกนำไปใช้งานจริงอย่างไรเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าใจบริบทมากขึ้น
10 อันดับแรกของไคลเอนต์ MCP
ไคลเอนต์ต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงความแพร่หลายของการนำ MCP ไปใช้ ตั้งแต่ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายไปจนถึงโครงการโอเพนซอร์สที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แต่ละตัวนำเสนอวิธีการโต้ตอบที่ไม่เหมือนใครกับระบบนิเวศของ MCP เซิร์ฟเวอร์ที่กำลังเติบโต
Apidog MCP Client
Apidog เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา API ที่ครอบคลุมซึ่งมี MCP Client ในตัวสำหรับแก้ไขข้อบกพร่องและทดสอบ MCP เซิร์ฟเวอร์ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนาที่กำลังสร้างหรือผสานรวมกับ MCP เนื่องจากมีอินเทอร์เฟซเฉพาะสำหรับการโต้ตอบกับคุณสมบัติหลักทั้งหมดของ MCP
ไคลเอนต์รองรับวิธีการขนส่งหลักสองวิธีในการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์: STDIO สำหรับกระบวนการภายในเครื่อง และ HTTP สำหรับเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทดสอบการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ที่หลากหลายได้
ในการเริ่มต้น สามารถสร้างคำขอ MCP ใหม่ภายในโปรเจกต์ Apidog การเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ทำได้ง่าย คุณสามารถวางคำสั่งที่ใช้ในการเริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง ตัวอย่างเช่น ในการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ตัวอย่าง คุณอาจใช้คำสั่งนี้:
npx -y @modelcontextprotocol/server-everything
Apidog จะรับรู้สิ่งนี้เป็นคำสั่ง เลือกโปรโตคอล STDIO โดยอัตโนมัติ และแจ้งให้ยืนยันความปลอดภัยก่อนเริ่มกระบวนการภายในเครื่อง สำหรับเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล การวาง URL จะเปลี่ยนโปรโตคอลเป็น HTTP
เมื่อเชื่อมต่อแล้ว Apidog จะแสดงโครงสร้างไดเรกทอรีของ Tools, Prompts และ Resources ทั้งหมดที่เซิร์ฟเวอร์มีให้ ซึ่งช่วยให้สามารถโต้ตอบและแก้ไขข้อบกพร่องได้โดยตรง ผู้ใช้สามารถเลือก Tool กรอกพารามิเตอร์โดยใช้ฟอร์มหรือโปรแกรมแก้ไข JSON และเรียกใช้เพื่อดูการตอบสนอง ในทำนองเดียวกัน Prompts สามารถรันเพื่อดูผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น และ Resources สามารถดึงมาเพื่อตรวจสอบเนื้อหาได้
ไคลเอนต์ยังมีการตั้งค่าคอนฟิกูเรชันขั้นสูงอีกด้วย สำหรับการเชื่อมต่อ HTTP รองรับวิธีการยืนยันตัวตนที่หลากหลาย รวมถึง OAuth 2.0, API Keys และ Bearer Tokens และสามารถจัดการขั้นตอน OAuth 2.0 ได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังสามารถตั้งค่าส่วนหัวที่กำหนดเองและตัวแปรสภาพแวดล้อมได้ โดยรองรับระบบตัวแปรของ Apidog อย่างเต็มรูปแบบ
ChatGPT
ในฐานะผู้ช่วย AI เรือธงของ OpenAI การผสานรวม MCP ของ ChatGPT เป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของโปรโตคอลนี้ รองรับการเชื่อมต่อกับ MCP เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือภายนอกสำหรับการวิจัยเชิงลึกและการเข้าถึงฟังก์ชันการทำงานเฉพาะทาง
การผสานรวมได้รับการจัดการผ่าน UI การเชื่อมต่อในการตั้งค่าของ ChatGPT เมื่อกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์แล้ว เครื่องมือของเซิร์ฟเวอร์จะพร้อมใช้งานสำหรับโมเดล สิ่งนี้ช่วยให้ ChatGPT สามารถทำงานเกินกว่าความสามารถในตัว โดยใช้เครื่องมือจากเซิร์ฟเวอร์ที่กำหนดค่าไว้เพื่อทำงานต่างๆ เช่น การค้นหาฐานข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือการโต้ตอบกับ API ของบุคคลที่สามด้วยวิธีที่เป็นมาตรฐาน การสนับสนุนนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมขององค์กรที่ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดมีความสำคัญสูงสุด
ระบบนิเวศของ Claude
Anthropic ได้ผสานรวม MCP อย่างลึกซึ้งในชุดผลิตภัณฑ์ของตน รวมถึงผู้ช่วยบนเว็บ claude.ai, Claude Desktop App และเครื่องมือเขียนโค้ดแบบ agentic Claude Code การสนับสนุนที่หลากหลายนี้แสดงให้เห็นถึงแง่มุมต่างๆ ของมาตรฐาน MCP
claude.ai รองรับ MCP เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ทำให้ผู้ใช้เว็บสามารถเชื่อมต่อการสนทนาของ Claude กับเครื่องมือ พรอมต์ และทรัพยากรภายนอกได้
Claude Desktop App ก้าวไปอีกขั้นด้วยการเปิดใช้งานการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง ซึ่งช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยโดยการเก็บข้อมูลไว้ในเครื่องของผู้ใช้ รองรับ Resources, Prompts, Tools และแม้แต่ Apps แบบโต้ตอบได้อย่างเต็มที่
Claude Code เป็นตัวอย่างที่ทรงพลังของการผสานรวมแบบสองทิศทาง ทำหน้าที่เป็นไคลเอนต์ MCP โดยใช้ Tools, Prompts และ Resources จากเซิร์ฟเวอร์อื่นเพื่อช่วยในงานเขียนโค้ด ในขณะเดียวกัน ก็ยังทำหน้าที่เป็น MCP เซิร์ฟเวอร์ โดยเปิดเผยความสามารถของตัวเองให้กับไคลเอนต์ MCP อื่นๆ
GitHub Copilot Coding Agent
GitHub Copilot ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุด ใช้ประโยชน์จาก MCP เพื่อเพิ่มบริบทและความสามารถ ตัวแทนการเขียนโค้ด Copilot สามารถมอบหมายงานและโต้ตอบกับ MCP เซิร์ฟเวอร์ทั้งในและนอกเครื่องเพื่อใช้เครื่องมือภายนอก
การผสานรวมนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่ง Copilot ให้เข้ากับความต้องการของโปรเจกต์ของตนได้ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อ Copilot กับ MCP เซิร์ฟเวอร์ภายในที่ให้เครื่องมือสำหรับการโต้ตอบกับระบบบิลด์ที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือฐานข้อมูลเฉพาะโปรเจกต์ สิ่งนี้ขยายการรับรู้ของ Copilot ไปไกลกว่าตัวโค้ด ทำให้สามารถทำงานพัฒนาที่ซับซ้อนและเข้าใจบริบทมากขึ้น
Cursor
Cursor เป็นโปรแกรมแก้ไขโค้ดที่เน้น AI เป็นอันดับแรก ซึ่งออกแบบมาตั้งแต่ต้นสำหรับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI การรองรับ MCP ในตัวเป็นส่วนสำคัญของสถาปัตยกรรม ทำให้สามารถผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาได้อย่างลึกซึ้ง
โปรแกรมแก้ไขนี้รองรับ Tools ของ MCP ผ่านคุณสมบัติ Composer ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกได้โดยตรงขณะเขียนโค้ด นอกจากนี้ยังรองรับ Prompts, Roots และ Elicitation ซึ่งช่วยให้สามารถมีการสนทนาที่ซับซ้อนและโต้ตอบกับเซิร์ฟเวอร์ได้มากขึ้น Cursor สามารถเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ผ่านทั้ง STDIO และ SSE ซึ่งให้ความยืดหยุ่นสำหรับชุดเครื่องมือทั้งในและนอกเครื่อง
LM Studio
LM Studio เป็นแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปยอดนิยมที่ช่วยให้ค้นหา ดาวน์โหลด และรัน LLM โอเพนซอร์สในเครื่องได้อย่างง่ายดาย การมีส่วนร่วมที่สำคัญต่อระบบนิเวศ MCP คือความสามารถในการเชื่อมต่อโมเดลภายในเครื่องเหล่านี้กับ MCP เซิร์ฟเวอร์
สิ่งนี้เชื่อมช่องว่างระหว่างโลกของโมเดลโอเพนซอร์สและการใช้เครื่องมือที่เป็นมาตรฐานที่ MCP มีให้ ผู้ใช้สามารถเพิ่มการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ลงในไฟล์ mcp.json ในเครื่องเพื่อเริ่มต้นใช้งาน คุณสมบัติที่โดดเด่นคือ UI การยืนยันเครื่องมือ ซึ่งแจ้งเตือนผู้ใช้เพื่อขออนุมัติก่อนที่โมเดลภายในเครื่องจะได้รับอนุญาตให้เรียกใช้เครื่องมือ ซึ่งเป็นชั้นสำคัญของความปลอดภัยและการควบคุม
Amazon Q
Amazon Q ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Amazon ได้นำ MCP มาใช้ทั้งในเวอร์ชัน command-line (Amazon Q CLI) และ IDE (Amazon Q IDE) สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของโปรโตคอลในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบมืออาชีพสำหรับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และปรับปรุงงานการเขียนโค้ด
Amazon Q CLI เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบ agentic สำหรับเทอร์มินัลที่รองรับ MCP เซิร์ฟเวอร์อย่างเต็มที่ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครื่องมือและพรอมต์ที่บันทึกไว้ได้โดยตรงจากบรรทัดคำสั่ง
Amazon Q IDE ซึ่งมีให้ใช้งานสำหรับ IDE หลักๆ เช่น VS Code และ JetBrains นำความสามารถที่คล้ายกันมาสู่อินเทอร์เฟซแบบกราฟิก ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมและจัดระเบียบทรัพยากร AWS และจัดการสิทธิ์สำหรับเครื่องมือ MCP แต่ละตัวผ่าน UI ของ IDE โดยมีการควบคุมความสามารถของผู้ช่วยอย่างละเอียด
AIQL TUUI
AIQL TUUI เป็นแอปพลิเคชันแชท AI บนเดสก์ท็อปแบบโอเพนซอร์สฟรีที่โดดเด่นด้วยการรองรับมาตรฐาน MCP อย่างครอบคลุมและลักษณะการทำงานข้ามแพลตฟอร์ม สามารถทำงานบน macOS, Windows และ Linux และรองรับผู้ให้บริการ AI และโมเดลภายในเครื่องที่หลากหลาย
การผสานรวม MCP ของมันนั้นครอบคลุมอย่างกว้างขวาง โดยครอบคลุม Resources, Prompts, Tools, Discovery, Sampling และ Elicitation สิ่งนี้ช่วยให้ได้รับประสบการณ์ที่หลากหลายและโต้ตอบได้ ซึ่งผู้ใช้สามารถสลับระหว่าง LLM และเอเจนต์ต่างๆ ได้อย่างราบรื่น แอปพลิเคชันนี้ให้การควบคุมพารามิเตอร์การสุ่มตัวอย่างขั้นสูง และอนุญาตให้ปรับแต่งเครื่องมือได้ ทำให้เป็นทางเลือกที่ทรงพลังสำหรับผู้ใช้ขั้นสูงและนักพัฒนาที่ต้องการไคลเอนต์ที่สามารถกำหนดค่าได้สูง
Langflow
Langflow เป็นเครื่องมือสร้างแอปพลิเคชัน AI แบบภาพแบบโอเพนซอร์ส ตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในระบบนิเวศ MCP คือบทบาทคู่ของมันในฐานะทั้งไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งอำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกที่อิงตามโฟลว์
ในฐานะไคลเอนต์ MCP, Langflow สามารถใช้เครื่องมือจาก MCP เซิร์ฟเวอร์ใดก็ได้เพื่อสร้างเอเจนต์และเวิร์กโฟลว์ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถลากและวางโหนดที่แสดงถึงเครื่องมือ MCP ลงในโฟลว์ของพวกเขา ทำให้การผสานรวมที่ซับซ้อนเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
ในทางกลับกัน ผู้ใช้ยังสามารถส่งออกเอเจนต์และโฟลว์ที่สร้างขึ้นเป็น MCP เซิร์ฟเวอร์ที่สมบูรณ์ได้อีกด้วย คุณสมบัติอันทรงพลังนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบชุดเครื่องมือด้วยภาพ และจากนั้นเปิดเผยเครื่องมือเหล่านั้นให้กับไคลเอนต์ MCP อื่นๆ ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการสร้างและแบ่งปันความสามารถ AI ที่กำหนดเองได้อย่างมาก
AgenticFlow
AgenticFlow กำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้ชมที่แตกต่างกันโดยการจัดหาแพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับการสร้างเอเจนต์ที่จัดการงานขาย การตลาด และงานสร้างสรรค์ ใช้ MCP เป็นโปรโตคอลพื้นฐานเพื่อเชื่อมต่อกับไลบรารีขนาดใหญ่ที่มีเครื่องมือมากกว่า 10,000 รายการและ API 2,500 รายการได้อย่างปลอดภัย
แพลตฟอร์มนี้ทำให้กระบวนการเชื่อมต่อกับ MCP เซิร์ฟเวอร์ง่ายขึ้นเพียงไม่กี่ขั้นตอน โดยแยกรายละเอียดทางเทคนิคออกไป สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถสร้างเอเจนต์ AI ที่ทรงพลังที่สามารถโต้ตอบกับบริการภายนอกที่หลากหลาย ผู้ใช้สามารถจัดการการเชื่อมต่อได้อย่างปลอดภัยและเพิกถอนการเข้าถึงได้ทุกเมื่อ ทำให้เป็นจุดเริ่มต้นที่ปลอดภัยและเข้าถึงได้ง่ายในโลกของการใช้เครื่องมือ AI
บทสรุป
Model Context Protocol กำลังกลายเป็นรากฐานที่สำคัญอย่างรวดเร็วสำหรับวิธีที่ระบบ AI โต้ตอบกับโลกภายนอก ด้วยการทำให้วิธีการที่ LLM ค้นพบและใช้เครื่องมือ พรอมต์ และแหล่งข้อมูลเป็นมาตรฐาน MCP จะขจัดความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างโมเดลและบริการ และแทนที่ด้วยสถาปัตยกรรมที่สะอาด โมดูลาร์ และทำงานร่วมกันได้ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้แอปพลิเคชัน AI ขยายได้ง่ายขึ้น ปลอดภัยในการใช้งาน และปรับให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้มากขึ้น
ดังที่รายชื่อไคลเอนต์ MCP ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็น โปรโตคอลนี้ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย—ตั้งแต่เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เช่น Apidog, Cursor และ GitHub Copilot ไปจนถึงผู้ช่วยองค์กร เช่น ChatGPT และ Amazon Q และแม้แต่แพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ด เช่น Langflow และ AgenticFlow ไคลเอนต์แต่ละรายใช้ MCP แตกต่างกัน แต่ทั้งหมดได้รับประโยชน์จากคำมั่นสัญญาหลักเดียวกัน: การนำกลับมาใช้ใหม่ ความยืดหยุ่น และการรวมเครื่องมือที่สอดคล้องกัน
เมื่อมองไปข้างหน้า คุณค่าที่แท้จริงของ MCP อยู่ในระบบนิเวศที่โปรโตคอลนี้เปิดใช้งาน เมื่อเซิร์ฟเวอร์จำนวนมากขึ้นเปิดเผยเครื่องมือคุณภาพสูง และไคลเอนต์จำนวนมากขึ้นนำโปรโตคอลมาใช้ ทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้จะได้รับอิสระในการผสมผสานโมเดล เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องสร้างการผสานรวมใหม่ตั้งแต่ต้น ไม่ว่าคุณจะกำลังแก้ไขข้อบกพร่องของ MCP เซิร์ฟเวอร์ สร้างผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบ agentic หรือออกแบบเวิร์กโฟลว์ AI ด้วยภาพ MCP มอบพื้นที่ทั่วไปที่ช่วยให้สามารถขยายขีดความสามารถด้านนวัตกรรมได้