3 posts tagged with "mcp"

เมื่อก่อนตอนผมเริ่มเขียนโปรแกรม เครื่องมือที่ต้องรู้คือภาษาโปรแกรม, frameworks, databases, CI/CD - แค่นั้นจบ แต่ตอนนี้ผมต้องปรับแต่ง DGX Spark, แก้ไข LiteLLM proxy, ออกแบบ MCP servers, ทดสอบประสิทธิภาพ token, ตั้งค่า middleware สำหรับ routing ระหว่าง local กับ cloud, แล้วก็ยังต้องเข้าใจรูปแบบ security/auth สำหรับ AI agent อีก - Developer ในยุค Agentic AI ไม่ใช่แค่ developer ธรรมดาอีกต่อไป

วันนี้อยากเล่าเรื่องที่ผมเจอตอนสร้าง "AI Agent Infrastructure" เอง - ตั้งแต่ความคาดหวังขององค์กร, ความท้าทายที่ไม่คาดคิด, ไปจนถึง framework ที่ช่วยให้ชีวิตง่ายขึ้น

ช่วงนี้ผมเขียนบล็อกไป 6 บทความ — แต่ละบทความเป็นเรื่องราว (journey) แยกกัน แต่ทั้งหมดเชื่อมโยงกันในธีมเดียวกัน: การสร้าง AI infrastructure เอง เริ่มจาก optimize model serving → debug API → ออกแบบโปรโตคอลสำหรับ agent → จนถึง workflow การทำงานร่วมกับ AI agents

ถ้าเพิ่งเข้ามาอ่าน อาจงงว่า "เริ่มบทความไหนดี" — เลยเขียน overview นี้ขึ้นมาเป็น landing page พร้อม reading order

หลังจาก optimize DGX Spark และ debug LiteLLM มาหลายวัน ผมเริ่มเข้าใจว่า "AI infrastructure" ไม่ได้จบแค่ตรงรัน model — มันคือการออกแบบ layer ทั้งหมด ตั้งแต่ model serving → routing → agent framework → tool integration และหนึ่งในเรื่องที่ developer หลายคน (รวมถึงผม) ต้องเรียนรู้เพิ่มคือ Model Context Protocol (MCP) — มาตรฐานที่ Anthropic สร้างขึ้นเพื่อให้ agent คุยกับ tool ได้แบบเสียบแล้วใช้ได้เลย

วันนี้จะมาเล่าเรื่อง MCP architecture แบบครบวงจร — ตั้งแต่ transport types, การออกแบบ server, การออกแบบ client, ไปจนถึงการเชื่อมต่อกับ self-hosted models ของเราเอง