copilot สําหรับอุตสาหกรรม
มอบอินเทอร์เฟซเดียวให้ทีมปฏิบัติการสําหรับดึงรายงาน ตรวจสอบทวิน รันการตรวจเช็ก และทําตามการกระทําที่ได้รับอนุมัติ
← นักพัฒนา
MCP Server สําหรับเวิร์กโฟลว์ AI Agent แบบ Physical AI
โครงสร้างพื้นฐานสําหรับนักพัฒนา
เชื่อม AI Agent เข้ากับ FactVerse ผ่าน endpoint Model Context Protocol ที่มีการกํากับดูแล แต่ละสไลซ์โมดูล (เช่น /mcp/base/, /mcp/pdm/, /mcp/dcops/) เข้าถึงด้วย API key แบบ scoped ต่อลูกค้า—โดยไม่แชร์ความลับของแพลตฟอร์ม
ทําไม MCP จึงสําคัญที่นี่
AI Agent ที่ใช้งานได้จริงต้องการมากกว่าพรอมป์ต์ ต้องเข้าถึงตาม tenant และ scope อย่างปลอดภัย MCP Server เชื่อม Claude, Cursor และ agent เองเข้ากับการปฏิบัติงาน Physical AI ที่ลงมือทําได้
MCP Server ให้อะไรบ้าง
ชั้นเครื่องมือที่ใช้ซ้ําได้บนสไลซ์ base และอุตสาหกรรม: รายงาน จําลอง SOP ตรวจทวิน บํารุงเชิงพยากรณ์ ปฏิบัติการดาต้าเซ็นเตอร์—ค้นพบตอนรันไทม์ผ่าน MCP
ชั้นการเข้าถึงเครื่องมือ
เปิดให้เข้าถึงรายงาน การจําลอง การตรวจสอบการแจ้งเตือน การเรียก SOP และการกระทําเชิงปฏิบัติการผ่านขอบเขตโปรโตคอลเดียว
บริบทการปฏิบัติงาน
รวมเทเลเมทรีสด สถานะสินทรัพย์ ใบสั่งงาน การอ้างอิงฉาก และบทความความรู้ไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
สไลซ์โมดูล
แยก endpoint สําหรับ base กับโมดูลอุตสาหกรรม (รวมปฏิบัติการดาต้าเซ็นเตอร์) เพื่อ least privilege ที่ทําได้จริง
การดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
API key แบบ scoped ควบคุมเครื่องมือที่มองเห็นและเรียกใช้ได้ การเขียนยังต้องอนุมัติและ audit
MCP Server ให้อะไรบ้าง
ชั้นเครื่องมือที่ใช้ซ้ําได้บนสไลซ์ base และอุตสาหกรรม: รายงาน จําลอง SOP ตรวจทวิน บํารุงเชิงพยากรณ์ ปฏิบัติการดาต้าเซ็นเตอร์—ค้นพบตอนรันไทม์ผ่าน MCP
- ชั้นการเข้าถึงเครื่องมือ
เปิดให้เข้าถึงรายงาน การจําลอง การตรวจสอบการแจ้งเตือน การเรียก SOP และการกระทําเชิงปฏิบัติการผ่านขอบเขตโปรโตคอลเดียว
- บริบทการปฏิบัติงาน
รวมเทเลเมทรีสด สถานะสินทรัพย์ ใบสั่งงาน การอ้างอิงฉาก และบทความความรู้ไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว
- สไลซ์โมดูล
แยก endpoint สําหรับ base กับโมดูลอุตสาหกรรม (รวมปฏิบัติการดาต้าเซ็นเตอร์) เพื่อ least privilege ที่ทําได้จริง
- การดําเนินงานที่มีการกํากับดูแล
API key แบบ scoped ควบคุมเครื่องมือที่มองเห็นและเรียกใช้ได้ การเขียนยังต้องอนุมัติและ audit
ทีมใช้งานอย่างไร
MCP Server ทําให้วิธีที่ AI Agent ค้นหาเครื่องมือ รับบริบท และทํางานภายในขอบเขตที่ปลอดภัยเป็นมาตรฐานเดียวกัน
ขั้นตอน 01
ลงทะเบียนเครื่องมือและบริบท
แม็ปบริการข้อมูล API ของแพลตฟอร์ม การตรวจสอบทวิน และการค้นหาความรู้ให้เป็นเครื่องมือที่รองรับ MCP
ขั้นตอน 02
ออก key และเชื่อม Agent
ออก key ลูกค้าพร้อม scope ที่ถูกต้อง แล้วชี้ Claude, Cursor หรือ agent เองไปที่ /mcp/<slice>/
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
Self-hosted ควบคุมด้วย Git และตรวจสอบย้อนหลังได้ ไคลเอนต์เรียก HTTPS /mcp/<slice>/ ด้วย X-API-Key เท่านั้น โมดูลและ key แบบ scoped จัดการที่แพลตฟอร์ม รายละเอียดใน FactVerse Docs
สไลซ์ HTTPS ที่มีการกํากับ: base, trafficops, pdm, semiops, dcops—เปิดเฉพาะที่จําเป็น
API key ลูกค้า resolve tenant กับ scope ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ไคลเอนต์ไม่ส่ง tenant header
ผูกเครื่องมือกับ Data Fusion Services, Twin Engine, CMMS/OT, DCOps และการรายงานพร้อม audit
Claude, Cursor และ agent เองเริ่มจาก FactVerse Docs (คู่มือ MCP, เมทริกซ์ scope, อ้างอิงเครื่องมือ)
เปลี่ยน MCP ให้เป็นชั้นอินเทอร์เฟซการปฏิบัติงาน
สําหรับการ deploy AI Agent ใน Physical AI เราช่วยออกแบบ schema และการกํากับ—หรือเริ่มจากคู่มือ MCP กับเมทริกซ์ scope ที่เผยแพร่แล้ว