tag: Model Context Protocol

Apigee hybrid 1.17.0 เพิ่มการรองรับ Model Context Protocol (MCP) ช่วยให้ AI Agent ค้นหาและเรียกใช้งาน backend API ได้โดยตรงภายใน Kubernetes cluster ของคุณเองโดยไม่ต้องออกจากเครือข่าย

ทำความรู้จักการสร้าง MCP server รูปแบบใหม่ด้วย Python SDK v2 ที่เปลี่ยนมาใช้สถาปัตยกรรมแบบ stateless ช่วยให้การพัฒนาเครื่องมือสำหรับ AI scale ได้ง่ายขึ้นผ่าน HTTP

สรุปข่าวสาร Local AI ประจำสัปดาห์ แนะนำเครื่องมือผู้ช่วยบน KDE Plasma แนวทางการเลือกใช้ AI ที่เป็น Local จริง และการสำรองข้อมูล Hermes agent

พบช่องโหว่ความรุนแรงสูงใน MCP Python SDK อย่างเป็นทางการ เปิดช่องให้เซิร์ฟเวอร์อันตรายขโมยข้อมูลยืนยันตัวตน OAuth เพื่อเข้าถึงบริการต่างๆ แทนผู้ใช้ได้ แนะนำให้อัปเดตเป็นเวอร์ชันล่าสุดทันที

นักวิจัยเปิดตัว ProvenanceGuard ระบบตรวจสอบข้อมูลที่ช่วยป้องกันปัญหา AI Agent อ้างอิงแหล่งข้อมูลผิดพลาดแม้เนื้อหาจะถูกต้อง เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความปลอดภัยในระบบที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่

Google เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ให้ API Gateway ทำหน้าที่เป็น MCP server ได้ทันที ช่วยให้ AI agents เรียกใช้ REST API เดิมได้โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่

สรุปแนวคิด Model Context Protocol (MCP) ผ่านไดอะแกรมที่เข้าใจง่าย พร้อมวิธีใช้งานร่วมกับ Claude Code, Tavily, GitHub และ Playwright เพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้ AI agent

สรุปประเด็นร้อนวงการ AI จาก GitHub Podcast ตอนล่าสุด ที่จะพาทุกคนไปเจาะลึกข้อถกเถียงยอดฮิต ตั้งแต่อนาคตของ RAG, ระบบ MCP ไปจนถึงความจำเป็นในการตรวจทานโค้ดที่สร้างโดย AI

Paper2Agent เครื่องมือใหม่จาก Stanford ที่เปลี่ยนงานวิจัยและฐานโค้ดให้เป็น AI Agent ผ่านโปรโตคอล MCP ช่วยให้นักวิจัยสามารถทำซ้ำผลลัพธ์และวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ได้ด้วยภาษาธรรมชาติ

Google ประกาศเปิดตัว Home MCP เชื่อมต่อเอเจนต์ AI ส่วนตัวอย่าง Claude หรือ Antigravity ให้สามารถควบคุมและวิเคราะห์ข้อมูลจากอุปกรณ์ Google Home ได้โดยตรง

เจาะลึกความแตกต่างระหว่าง 3 เลเยอร์หลักใน Agent Stack ยุคใหม่ พร้อมแผนผังการทำงานและตารางสรุปหน้าที่ความรับผิดชอบอย่างละเอียด

เจาะลึกบทเรียนจากประสบการณ์การสร้างระบบการค้นคืนอัจฉริยะ 3 ยุค เพื่อแก้ไขจุดบอดของ RAG แบบเดิม และแนวทางการสร้าง Agentic AI ที่ตอบโจทย์การใช้งานจริงในระดับองค์กร

Anthropic เปิดตัวรุ่นทดสอบ Model Hardware Standard (MHS) ข้อกำหนดมาตรฐานที่ช่วยให้เอเยนต์ AI สามารถควบคุมอุปกรณ์ในห้องแล็บและโรงงานผลิตได้อย่างปลอดภัยและรวดเร็ว

เรียนรู้วิธีสร้างระบบ AI Agent ที่พัฒนาความสามารถได้เองผ่านเฟรมเวิร์ก OpenSpace ตั้งแต่การตั้งค่าสภาพแวดล้อม การจัดการทักษะผ่าน SQLite ไปจนถึงการรวมมาตรฐาน MCP เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ซ้ำ

แนะนำ 5 เซิร์ฟเวอร์บนมาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่คัดสรรมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้ AI Agent ทำงานได้จริงและเสถียร แทนที่การวัดจากความนิยมเพียงอย่างเดียว

Google DeepMind เพิ่ม 4 ฟีเจอร์ใหม่ให้ Managed Agents ใน Gemini API รองรับการทำงานแบบเบื้องหลัง เชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP และจัดการข้อมูลประจำตัวได้โดยไม่เสียสถานะเดิม