本章涵蓋 Model Context Protocol (MCP) 實作中的一系列進階主題，包括多模態整合、可擴展性、安全最佳實踐以及企業整合。這些主題對於構建穩健且適合生產環境的 MCP 應用程式至關重要，能滿足現代 AI 系統的需求。
本課程探討 MCP 實作中的進階概念，重點在於多模態整合、可擴展性、安全最佳實踐及企業整合。這些主題對於打造能應對企業環境中複雜需求的生產級 MCP 應用程式非常重要。
完成本課程後，您將能夠：
- 在 MCP 框架中實作多模態功能
- 設計適用於高需求場景的可擴展 MCP 架構
- 應用符合 MCP 安全原則的安全最佳實踐
- 將 MCP 與企業 AI 系統及框架整合
- 優化生產環境中的效能與可靠性
| 連結 | 標題 | 說明 |
|---|---|---|
| 5.1 Integration with Azure | 與 Azure 整合 | 學習如何在 Azure 上整合您的 MCP Server |
| 5.2 Multi modal sample | MCP 多模態範例 | 音訊、影像及多模態回應範例 |
| 5.3 MCP OAuth2 sample | MCP OAuth2 範例 | 簡易 Spring Boot 應用示範 MCP 的 OAuth2，包含授權伺服器與資源伺服器。展示安全的令牌發行、受保護端點、Azure Container Apps 部署及 API 管理整合。 |
| 5.4 Root Contexts | Root contexts | 深入了解 root context 及其實作方式 |
| 5.5 Routing | 路由 | 學習不同類型的路由 |
| 5.6 Sampling | 取樣 | 學習如何使用取樣 |
| 5.7 Scaling | 擴展 | 了解擴展相關知識 |
| 5.8 Security | 安全性 | 保護您的 MCP Server |
| 5.9 Web Search sample | Web Search MCP | Python MCP 伺服器與客戶端整合 SerpAPI，實現即時網頁、新聞、產品搜尋及問答。展示多工具協調、外部 API 整合及強健的錯誤處理。 |
| 5.10 Realtime Streaming | 串流 | 即時資料串流在當今數據驅動的世界中變得不可或缺，企業與應用程式需要即時存取資訊以做出及時決策。 |
| 5.11 Realtime Web Search | 即時網路搜尋 | MCP 如何透過提供跨 AI 模型、搜尋引擎及應用程式的標準化上下文管理，改變即時網路搜尋。 |
| 5.12 Entra ID Authentication for Model Context Protocol Servers | Entra ID 認證 | Microsoft Entra ID 提供強大的雲端身分與存取管理解決方案，確保只有授權的使用者與應用程式能與您的 MCP 伺服器互動。 |
| 5.13 Azure AI Foundry Agent Integration | Azure AI Foundry 整合 | 學習如何將 Model Context Protocol 伺服器與 Azure AI Foundry 代理整合，實現強大的工具協調及企業 AI 能力，並透過標準化的外部資料來源連接。 |
欲取得最新的 MCP 進階主題資訊，請參考：
- 多模態 MCP 實作擴展 AI 能力，超越純文字處理
- 可擴展性對企業部署至關重要，可透過水平與垂直擴展來實現
- 全面性的安全措施保護資料並確保適當的存取控制
- 與 Azure OpenAI 及 Microsoft AI Foundry 等平台的企業整合提升 MCP 功能
- 進階 MCP 實作受益於優化架構與謹慎的資源管理
為特定使用案例設計企業級 MCP 實作：
- 確認您的使用案例所需的多模態需求
- 概述保護敏感資料所需的安全控管
- 設計能應對不同負載的可擴展架構
- 規劃與企業 AI 系統的整合點
- 記錄潛在的效能瓶頸及緩解策略
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