copilot สําหรับอุตสาหกรรม
มอบอินเทอร์เฟซเดียวให้ทีมปฏิบัติการสําหรับดึงรายงาน ตรวจสอบทวิน รันการตรวจเช็ก และทําตามการกระทําที่ได้รับอนุมัติ
← นักพัฒนา
MCP Server สําหรับเวิร์กโฟลว์ AI Agent แบบ Physical AI
โครงสร้างพื้นฐานสําหรับนักพัฒนา
เชื่อม AI Agent เข้ากับเครื่องมือ ทวิน ข้อมูล และชั้นการปฏิบัติงานที่มีการควบคุมผ่านอินเทอร์เฟซเดียวที่กํากับดูแลได้ DataMesh MCP Server มอบบริบทการปฏิบัติงานที่แต่ละเวิร์กโฟลว์ต้องการ
ทําไม MCP จึงสําคัญที่นี่
AI Agent ที่ใช้งานได้จริงต้องการมากกว่าพรอมป์ต์ ต้องเข้าถึงสถานะสินทรัพย์ เทเลเมทรีแบบสด ความรู้ และการกระทําที่ได้รับอนุมัติอย่างปลอดภัย MCP Server คือสะพานเชื่อมระหว่างเหตุผลของ LLM กับการปฏิบัติงานแบบ Physical AI ที่ลงมือทําได้จริง
MCP Server ให้อะไรบ้าง
แทนที่จะสร้างการเชื่อมต่อใหม่ทุกครั้งสําหรับแต่ละ PoC คุณสามารถสร้างชั้นเครื่องมือที่นํากลับมาใช้ซ้ําได้สําหรับรายงาน การจําลอง การเรียก SOP การตรวจสอบทวิน และการดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
ชั้นการเข้าถึงเครื่องมือ
เปิดให้เข้าถึงรายงาน การจําลอง การตรวจสอบการแจ้งเตือน การเรียก SOP และการกระทําเชิงปฏิบัติการผ่านขอบเขตโปรโตคอลเดียว
บริบทการปฏิบัติงาน
รวมเทเลเมทรีสด สถานะสินทรัพย์ ใบสั่งงาน การอ้างอิงฉาก และบทความความรู้ไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
การตรวจสอบที่รับรู้ทวิน
ให้ AI Agent เรียก Twin Engine เพื่อตรวจสอบก่อนที่คําแนะนําจะเข้าสู่เส้นทางการปฏิบัติจริง
การดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
กําหนดอย่างชัดเจนว่าเครื่องมือใดเรียกใช้ได้ ใช้อินพุตแบบใด และต้องผ่านการอนุมัติหรือข้อกําหนดด้าน audit ใดบ้าง
MCP Server ให้อะไรบ้าง
แทนที่จะสร้างการเชื่อมต่อใหม่ทุกครั้งสําหรับแต่ละ PoC คุณสามารถสร้างชั้นเครื่องมือที่นํากลับมาใช้ซ้ําได้สําหรับรายงาน การจําลอง การเรียก SOP การตรวจสอบทวิน และการดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
- ชั้นการเข้าถึงเครื่องมือ
เปิดให้เข้าถึงรายงาน การจําลอง การตรวจสอบการแจ้งเตือน การเรียก SOP และการกระทําเชิงปฏิบัติการผ่านขอบเขตโปรโตคอลเดียว
- บริบทการปฏิบัติงาน
รวมเทเลเมทรีสด สถานะสินทรัพย์ ใบสั่งงาน การอ้างอิงฉาก และบทความความรู้ไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
- การตรวจสอบที่รับรู้ทวิน
ให้ AI Agent เรียก Twin Engine เพื่อตรวจสอบก่อนที่คําแนะนําจะเข้าสู่เส้นทางการปฏิบัติจริง
- การดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
กําหนดอย่างชัดเจนว่าเครื่องมือใดเรียกใช้ได้ ใช้อินพุตแบบใด และต้องผ่านการอนุมัติหรือข้อกําหนดด้าน audit ใดบ้าง
ทีมใช้งานอย่างไร
MCP Server ทําให้วิธีที่ AI Agent ค้นหาเครื่องมือ รับบริบท และทํางานภายในขอบเขตที่ปลอดภัยเป็นมาตรฐานเดียวกัน
ขั้นตอน 01
ลงทะเบียนเครื่องมือและบริบท
แม็ปบริการข้อมูล API ของแพลตฟอร์ม การตรวจสอบทวิน และการค้นหาความรู้ให้เป็นเครื่องมือที่รองรับ MCP
ขั้นตอน 02
เชื่อม MCP เข้ากับเวิร์กโฟลว์ AI Agent
เชื่อมเซิร์ฟเวอร์เข้ากับ AI Agent runtime เพื่อให้แต่ละคําขอเรียกใช้เครื่องมือที่ถูกต้องพร้อมบริบทแบบมีโครงสร้าง
ขั้นตอน 03
ตรวจสอบ กํากับดูแล และขยายผล
ใช้กฎการอนุมัติ ติดตามการใช้งาน และขยายขอบเขตของเครื่องมือจาก PoC ไปสู่การปฏิบัติงานที่ทําซ้ําได้
กรณีใช้งานทั่วไป
เหมาะสําหรับทีมที่ต้องการพา AI Agent จากประสบการณ์แบบแชตไปสู่การส่งมอบเชิงปฏิบัติการที่ทําซ้ําได้
ลูปการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยการจําลอง
ให้ AI Agent เรียกบริการจําลองและตรวจสอบก่อนที่คําแนะนําจะไปถึงทีมหน้างาน
ตัวเร่งการส่งมอบ
จัดแพ็กเกจ MCP toolkits ที่นํากลับมาใช้ซ้ําได้สําหรับโครงการเซมิคอนดักเตอร์ district heating การผลิต และดาต้าเซ็นเตอร์
รูปแบบการพัฒนาและปฏิบัติการ
คงสถาปัตยกรรมให้เป็น self-hosted, ควบคุมด้วย Git และตรวจสอบย้อนหลังได้ คุณสามารถเผยแพร่เครื่องมือใหม่ กําหนดขอบเขตการทํางาน และเชื่อมการกระทําของเอเจนต์กับ Data Fusion Services, Twin Engine และระบบองค์กร
เผยแพร่เครื่องมือที่นํากลับมาใช้ซ้ําได้สําหรับ AI Agent, copilot และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
ผูกเครื่องมือเข้ากับ Data Fusion Services, Twin Engine, เนื้อหาซัพพอร์ต และบริการรายงาน
กําหนดอินพุตที่อนุญาต การอนุมัติ และการบันทึกก่อนอนุญาตให้ทํางานจริง
จัดแพ็กเกจ toolkits ตามอุตสาหกรรมเพื่อให้ทีม delivery เริ่มงานได้จากรูปแบบที่ทําซ้ําได้
เปลี่ยน MCP ให้เป็นชั้นอินเทอร์เฟซการปฏิบัติงาน
หากคุณกําลังวางแผนใช้งาน AI Agent ในสภาพแวดล้อม Physical AI เราช่วยออกแบบ schema ของเครื่องมือ โมเดลการกํากับดูแล และเส้นทางการเชื่อมต่อได้