รู้จักกับ MCP ตัวเสริมหน่วยความจำสำหรับ AI Workflow Automation
ปัจจุบันมีการนำ Generative AI เข้ามาใช้ในงานด้านต่าง ๆ มากมาย ทั้งงานอัตโนมัติหรือ Workflow ด้านต่าง ๆ ที่เราสามารถนำ Generative AI เข้าไปใช้ ทำให้การทำงานออกมาได้มีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น แต่ข้อจำกัดของ Generative AI คือ หน่วยความจำที่มีความสั้นมาก ๆ ดังนั้นจึงเกิดเป็น Protocal ตัวนึงขึ้นมาที่ชื่อว่า MCP
MCP คืออะไร
MCP (Model Context Protocol) คือ Open-Source ขั้นพื้นฐานที่เกิดมาเพื่อเชื่อมต่อกับ AI เข้ากับระบบภายนอก ซึ่งระบบภายนอกนั้นครอบคลุมถึง ฐานข้อมูลที่อยู่นอกระบบ, ระบบค้นหา (Search Engine), Workflow ที่เป็นระบบการทำงานอัตโนมัติด้านต่าง ๆ ก็สามารถใช้ MCP ในการเชื่อมต่อเพื่อพูดคุยกับ AI เจ้าดังต่าง ๆ อย่าง ChatGPT หรือ Claude ได้ง่ายมากขึ้น
ความสามารถของ MCP ในด้านต่าง ๆ
- ด้าน Agent โดย MCP สามารถช่วยให้ Agent ไปเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกได้เช่น Google Calendar, Notion หรือแม้แต่การทำให้ Agent เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอกได้
- ด้าน UX/UI โดยความสามารถนี้เป็นความสามารถของ Claude ที่สามารถนำ Code ที่เกิดขึ้นจาก Claude มาใช้งานต่อบน Figma ให้เห็นเป็นหน้าตา UX/UI ได้
- ด้าน Chatbot ขององค์กร โดย MCP สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลขององค์กรได้ เพื่อนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้เป็น Chatbot ขององค์กรที่สามารถสอบถามเรื่องต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับองค์กรได้
- ด้านการสั่งสร้างภาพ 3 มิติที่ถูกออกแบบบน Blender จนถึงการสั่งพิมพ์ด้วย 3D-Printer
กรณีตัวอย่างการใช้งาน MCP ใน Workflow ที่สร้างโดย n8n
ภายในคลิป Tricks & Talk ครั้งที่ 3 หัวข้อ n8n ได้มีการใช้ n8n มาใช้เป็น Server กลางสำหรับใช้เก็บหน่วยความจำและใช้ติดต่อกับเครื่องมือภายนอกอย่าง Google Calendar และ Gmail
โดยเงื่อนไขการทำงานของ Workflow นี้คือ เมื่อมีการส่งอีเมลที่มีการนัดหมายไปยังผู้รับ ตัว AI Agent ที่มีการเรียกใช้ MCP Clients อยู่จะทำการสร้าง Calendar บน Google Calendar และตัวของผู้รับก็จะมี Calendar แสดงอยู่ด้วย โดยกระบวนการนี้เราไม่ต้องสร้าง Calendar ด้วยตัวเอง
ทั้งหมดนี้ คือการนำ MCP มาใช้ใน n8n ทั้งรูปแบบ Server และ Clients ทำให้การทำงานของ AI Agent นั้นมีประสิทธิภาพที่ดีมากยิ่งขึ้น
ขอบคุณสำหรับการติดตาม
9Expert Training
#อย่าหยุดเรียนรู้
