MCP: ស្តង់ដារជាសកលធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ AI និយាយ (ហើយហេតុអ្វីបានជាបច្ចេកវិទ្យាធំភ្នាល់អ្វីៗគ្រប់យ៉ាងលើវា)

រូបភាពនេះ៖ ជំនួយការ AI របស់អ្នកទើបតែសរសេរកូដគ្មានកំហុស បង្កើតបទបង្ហាញដ៏ស្រស់ស្អាត និងព្រាងអ៊ីមែលដ៏ល្អឥតខ្ចោះ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលអ្នកស្នើឱ្យវាពិនិត្យមើលប្រតិទិនរបស់អ្នក និងកំណត់ពេលប្រជុំ? "ខ្ញុំសុំទោស ខ្ញុំមិនមានសិទ្ធិចូលប្រើប្រតិទិនរបស់អ្នកទេ។" នៅឆ្នាំ 2025 ការផ្តាច់ទំនាក់ទំនងដ៏គួរឱ្យសោកស្ដាយនេះត្រូវបានក្លាយជាវត្ថុបុរាណនៃអតីតកាល។ ខណៈពេលដែលមនុស្សគ្រប់គ្នាកំពុងឈ្លក់វង្វេងលើទំហំម៉ូដែល និងពិន្ទុគោល បដិវត្តន៍ស្ងប់ស្ងាត់មួយត្រូវបានលាតត្រដាងនៅពីក្រោយឆាក។ ពិធីការបរិបទគំរូ (MCP) បានលេចចេញជាអ្នកបកប្រែសកលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ហើយវាកំពុងកំណត់ឡើងវិញនូវអ្វីដែលប្រព័ន្ធ AI រួមបញ្ចូលគ្នាអាចសម្រេចបាន។ ប្រាក់ភ្នាល់? គ្មានអ្វីតិចជាងអនាគតនៃការរួមបញ្ចូល AI នោះទេ។ ហើយនាឡិកាកំពុងលោត។ សុបិន្តអាក្រក់រួមបញ្ចូលគ្នា៖ ហេតុអ្វីបានជាជំនួយការ AI របស់អ្នកនៅតែល្ងង់ ទេសភាព AI នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ប្រហាក់ប្រហែលនឹងទីក្រុងដ៏អស្ចារ្យ ដែលគ្មាននរណាម្នាក់និយាយភាសាដូចគ្នានោះទេ។ យើងបានបង្កើតគំរូមិនគួរឱ្យជឿដែលអាចវែកញែក បង្កើត និងដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែពួកវាជាប់នៅក្នុងស៊ីឡូ មិនអាចចែករំលែកព័ត៌មាន ឬសមត្ថភាពដោយមិនមានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សយ៉ាងទូលំទូលាយ។ "នៅពេលដែលជំនួយការ AI ទទួលបានការទទួលយកជាចម្បង ឧស្សាហកម្មនេះបានបណ្តាក់ទុនយ៉ាងច្រើនលើសមត្ថភាពគំរូ ដោយសម្រេចបាននូវភាពជឿនលឿនយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃហេតុផល និងគុណភាព។ សូម្បីតែម៉ូដែលទំនើបបំផុតក៏ត្រូវបានរារាំងដោយការផ្តាច់ខ្លួនរបស់ពួកគេពីទិន្នន័យ — ជាប់នៅពីក្រោយប្រព័ន្ធព័ត៌មាន និងប្រព័ន្ធកេរ្តិ៍ដំណែល។ ប្រភពទិន្នន័យថ្មីនីមួយៗទាមទារការអនុវត្តផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វា ដែលធ្វើឲ្យប្រព័ន្ធតភ្ជាប់ពិតប្រាកដពិបាកធ្វើមាត្រដ្ឋាន។" ប្រកាសប្លុក Anthropic ការបែកខ្ញែកនេះបានបង្កើតបញ្ហាជាច្រើនដែលរារាំងសក្តានុពលពិតរបស់ AI ។ ៖ ការរួមបញ្ចូលថ្មីនីមួយៗទាមទារលេខកូដផ្ទាល់ខ្លួន ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការដោះស្រាយកំហុស សុបិន្តអាក្រក់នៃបំណុលបច្ចេកទេស ៖ ព័ត៌មានសំខាន់ៗត្រូវបានបាត់បង់រវាងប្រព័ន្ធ ការដួលរលំនៃបរិបទ ៖ ម៉ូដែលដោះស្រាយបញ្ហាដដែលៗម្តងហើយម្តងទៀត។ ការគណនាលែងបាន ការបន្ថែមប្រភពទិន្នន័យថ្មីត្រូវចំណាយពេលជាច្រើនសប្តាហ៍ជំនួសឱ្យនាទី ឧបសគ្គនៃការរួមបញ្ចូលៈ ការពិតដ៏ឃោរឃៅ? ក្រុមហ៊ុនដែលដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃការធ្វើសមាហរណកម្មនេះនឹងគ្របដណ្តប់។ អ្នកផ្សេងទៀតនឹងធ្លាក់ពីក្រោយ។ បញ្ឈប់ការសរសេរកូដ៖ MCP បានមកដល់ហើយ។ ចងចាំនៅពេលដែលឧបករណ៍នីមួយៗត្រូវការឧបករណ៍ភ្ជាប់ដែលមានកម្មសិទ្ធិរបស់វា? ទិដ្ឋភាពសមាហរណកម្ម AI បានជាប់ក្នុងស្ថានភាពវឹកវរដូចគ្នា—រហូតមកដល់ពេលនេះ។ ណែនាំដោយ Anthropic នៅចុងឆ្នាំ 2024 ពិធីសារបរិបទគំរូ (MCP) បានក្លាយជាមធ្យោបាយស្តង់ដារសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មាន បរិបទ និងសមត្ថភាព។ វាបង្កើត ដែលទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពហូរយ៉ាងរលូនឆ្លងកាត់ប្រព័ន្ធដែលដាច់ពីគេពីមុន។ ផ្លូវហាយវេសរសៃប្រសាទជាសកល អ្វីដែលគួរឲ្យកត់សម្គាល់គឺថាតើវេទិកាធំៗបានប្រើវាយ៉ាងលឿនប៉ុណ្ណា។ GitHub, Slack, Cloudflare និង Sentry បានរួមបញ្ចូល MCP ទៅក្នុងវេទិកាសហគ្រាសរបស់ពួកគេរួចហើយ។ បរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍ដូចជា Cursor, Zed, Replit, Codeium និង Sourcegraph បានធ្វើឱ្យវាក្លាយជាស្នូលនៃដំណើរការការងារដែលជំនួយដោយ AI របស់ពួកគេ។ ពេលវេលានៃការអនុវត្តប្រាប់រឿង៖ ៖ ការតភ្ជាប់ MCP មូលដ្ឋានដោយប្រើឧបករណ៍ចាប់ផ្តើមរហ័ស 5-10 នាទី ៖ ការអភិវឌ្ឍន៍ MCP ផ្ទាល់ខ្លួនពីដំបូង 1-2 ថ្ងៃ ៖ ការរួមបញ្ចូលកម្រិតសហគ្រាសជាមួយប្រព័ន្ធដែលមានស្រាប់ 2-4 ថ្ងៃ ប្រសិនបើអ្នកនៅតែបង្កើតការរួមបញ្ចូល API ផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់ការតភ្ជាប់ AI ថ្មីនីមួយៗនៅឆ្នាំ 2025 អ្នកកំពុងដាក់ផ្លូវដែកក្នុងយុគសម័យនៃការធ្វើដំណើរលឿនជាងសំឡេង។ ទឹកជ្រលក់សម្ងាត់៖ របៀបដែល MCP ពិតជាដំណើរការ ថាមពលរបស់ MCP កើតចេញពីការច្នៃប្រឌិតស្នូលចំនួនបី ដែលធ្វើការរួមគ្នាដើម្បីបង្កើតក្រណាត់ទំនាក់ទំនងគ្មានថ្នេរ៖ 1. ឧបករណ៍ផ្ទុកបរិបទ រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យស្តង់ដារទាំងនេះរក្សាអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលគំរូត្រូវយល់៖ ធាតុចូលឆៅ និងលទ្ធផលដែលបានដំណើរការ ប្រវត្តិ និងភស្តុតាងពេញលេញ កម្រិតទំនុកចិត្ត និងសញ្ញាសម្គាល់មិនច្បាស់លាស់ ការកំណត់សមត្ថភាព និងការកំណត់ // MCP Context Container Example { "input": "Fetch Q1 sales", "history": [ {"role": "system", "action": "query_database", "params": {"table": "sales", "quarter": "Q1"}}, {"role": "system", "action": "filter_results", "params": {"region": "EMEA"}} ], "metadata": { "confidence": 0.92, "capabilities": ["read", "query"], "source": "financial_db" }, "intent": { "primary_goal": "retrieve_information", "required_format": "summarized_table" } } 2. ស្ពាន Semantic ស្រទាប់បកប្រែទាំងនេះធានាថាគំរូដែលមានស្ថាបត្យកម្មផ្សេងៗគ្នាអាចយល់គ្នាទៅវិញទៅមកដោយ៖ ការធ្វើផែនទីរវាងចន្លោះវាក្យសព្ទ រក្សាអត្ថន័យឆ្លងព្រំដែន ការធ្វើទ្រង់ទ្រាយស្តង់ដារដោយថាមវន្ត 3. ក្របខ័ណ្ឌចេតនា មិនដូចការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យមូលដ្ឋានទេ MCP បញ្ជូនគោលបំណងមូលដ្ឋាន៖ អ្វីដែលគំរូកំពុងព្យាយាមសម្រេច ឧបសគ្គជាក់លាក់ដែលត្រូវតែគោរព ទម្រង់ដែលអាចទទួលយកបានសម្រាប់ការឆ្លើយតប ការគ្រប់គ្រងយ៉ាងជាក់លាក់នៃករណីគែម លទ្ធផលគឺជាពិធីការដែលមិនត្រឹមតែផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះទេ វាផ្ទេរការយល់ដឹង។ ហើយនៅក្នុងពិភព AI ការយល់ដឹងគឺជាអ្វីគ្រប់យ៉ាង។ Impossible ក្លាយជាអាចធ្វើទៅបាន៖ អ្វីដែល MCP ដោះសោ MCP មិនមែនគ្រាន់តែធ្វើឱ្យការរួមបញ្ចូលដែលមានស្រាប់កាន់តែងាយស្រួលនោះទេ វាគឺជាការបើកដំណើរការកម្មវិធីថ្មីទាំងស្រុងដែលពីមុនមិនដំណើរការ ឬមិនអាចទៅរួចនោះទេ៖ ការបង្កើតមាតិកាសហប្រតិបត្តិការ ស្រមៃមើលគំរូឯកទេសចំនួនប្រាំដែលសហការគ្នាលើការបង្កើតមាតិកា៖ មួយបង្កើតគំនិតច្នៃប្រឌិត ការស្រាវជ្រាវមួយទៀតដែលគាំទ្រការពិត ទីបីរៀបចំការនិទានរឿង ទីបួនធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ផលប៉ះពាល់ផ្លូវចិត្ត ទីប្រាំមួយកែលម្អរចនាប័ទ្មចុងក្រោយ មុនពេល MCP ការរៀបចំដំណើរការសហការនេះនឹងតម្រូវឱ្យមានការរួមបញ្ចូលផ្ទាល់ខ្លួនដ៏ស្មុគស្មាញ។ ជាមួយនឹង MCP ម៉ូដែលទាំងនេះទំនាក់ទំនងគ្នាយ៉ាងរលូន បង្កើតមាតិកាលើសពីអ្វីដែលម៉ូដែលតែមួយអាចបង្កើតបាន។ ដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកកំពុងបង្កើតប្រព័ន្ធទាំងនេះរួចហើយ។ តើអ្នកមែនទេ? បណ្តាញហេតុផលចែកចាយ បញ្ហាស្មុគ្រស្មាញ ច្រើនតែត្រូវការហេតុផលច្រើនប្រភេទ - ឡូជីខល គណិតវិទ្យា គំនិតច្នៃប្រឌិត និងសីលធម៌។ MCP អនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតបណ្តាញហេតុផល ដែលគំរូឯកទេសដោះស្រាយបញ្ហាផ្សេងៗ ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវដំណើរការគិតរួមគ្នា។ លទ្ធផល? ប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចដោះស្រាយបញ្ហាគ្មានម៉ូដែលណាអាចដោះស្រាយតែម្នាក់ឯងបានទេ។ ប្រព័ន្ធកែលម្អខ្លួនឯង ប្រហែលជាគួរឱ្យរំភើបបំផុតគឺសក្តានុពលរបស់ MCP សម្រាប់ការបង្កើតប្រព័ន្ធដែលប្រសើរឡើងជាបន្តបន្ទាប់។ តាមរយៈការចែករំលែកការយល់ដឹង និងគំរូដែលបានសិក្សារវាងគំរូ MCP អនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញារួមដែលរីកចម្រើនកាន់តែស្មុគ្រស្មាញជាមួយរាល់អន្តរកម្ម។ គម្លាតរវាងអង្គការដែលប្រើប្រាស់ MCP និងអ្នកដែលពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលបែបប្រពៃណីនឹងពង្រីកកាន់តែធំទៅតាមពេលវេលា។ តើអ្នកនឹងស្ថិតនៅផ្នែកណានៃគម្លាត? Silicon Valley គឺនៅទាំងអស់។ តើអ្នកមែនទេ? ខណៈពេលដែល MCP កំពុងផ្លាស់ប្តូរការរួមបញ្ចូល AI រួចហើយនៅឆ្នាំ 2025 ផែនទីបង្ហាញផ្លូវផ្លូវការពី modelcontextprotocol.io ចង្អុលទៅសមត្ថភាពបដិវត្តន៍កាន់តែច្រើននាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខនេះ៖ ការគាំទ្រ MCP ពីចម្ងាយ អាទិភាពកំពូលសម្រាប់ H1 2025 គឺការបើកការតភ្ជាប់ MCP ពីចម្ងាយ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអតិថិជនភ្ជាប់ដោយសុវត្ថិភាពទៅម៉ាស៊ីនមេ MCP តាមរយៈអ៊ីនធឺណិតតាមរយៈ៖ ៖ ការបន្ថែមសមត្ថភាពផ្ទៀងផ្ទាត់ស្តង់ដារជាមួយនឹងការគាំទ្រ OAuth 2.0 ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការអនុញ្ញាត ៖ កំណត់ពីរបៀបដែលអតិថិជនអាចរកឃើញ និងភ្ជាប់ទៅម៉ាស៊ីនមេ MCP ពីចម្ងាយ Service Discovery ៖ ពង្រីក MCP ដើម្បីគ្របដណ្តប់បរិស្ថានគ្មានម៉ាស៊ីនមេ ប្រតិបត្តិការគ្មានរដ្ឋ ជំនួយភ្នាក់ងារ MCP កំពុងពង្រីកដើម្បីជួយដល់លំហូរការងារភ្នាក់ងារស្មុគស្មាញ ជាពិសេសផ្តោតលើ៖ ៖ ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការគាំទ្រសម្រាប់ដើមឈើនៃភ្នាក់ងារតាមរយៈការដាក់ឈ្មោះ ប្រព័ន្ធភ្នាក់ងារឋានានុក្រម ៖ ការគ្រប់គ្រងការអនុញ្ញាតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែប្រសើរឡើងនៅទូទាំងឋានានុក្រមភ្នាក់ងារ លំហូរការងារអន្តរកម្ម ៖ ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងពីប្រតិបត្តិការភ្នាក់ងារដែលដំណើរការយូរ លទ្ធផលស្ទ្រីម ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធអេកូកាន់តែទូលំទូលាយ លើសពីឆ្នាំ 2025 ចក្ខុវិស័យរួមមាន: ៖ ជំរុញប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដែលអ្នកផ្តល់សេវា AI ទាំងអស់បង្កើត MCP ជាស្តង់ដារបើកចំហ ស្តង់ដារសហគមន៍ដឹកនាំ ៖ ពង្រីកលើសពីអត្ថបទ ដើម្បីគាំទ្រអូឌីយ៉ូ វីដេអូ និងទម្រង់ផ្សេងៗទៀត មធ្យោបាយបន្ថែម ៖ ស្តង់ដារសក្តានុពលតាមរយៈស្ថាប័នស្តង់ដារផ្លូវការ ស្តង់ដារផ្លូវការ ការទស្សន៍ទាយដិតរបស់ខ្ញុំ? នៅពេលដែលសមត្ថភាពទាំងនេះមានភាពចាស់ទុំ MCP នឹងធ្វើឱ្យ APIs REST ប្រពៃណីលែងប្រើសម្រាប់សមាហរណកម្ម AI នៅឆ្នាំ 2027។ គុណសម្បត្តិដែលមានស្រាប់របស់ពិធីសារសម្រាប់ប្រព័ន្ធយល់ដឹងពីបរិបទនឹងគួរឱ្យទាក់ទាញពេកក្នុងការមិនអើពើ។ ការប្រណាំងអាវុធរួមបញ្ចូលគ្នា៖ ហេតុអ្វីបានជាផ្លាស់ទីឥឡូវនេះ អង្គការដែលទទួលយកពិធីសារនេះឥឡូវនេះនឹងបង្កើតប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី AI ដែលមានដូចជា៖ កាន់តែមានភាពរហ័សរហួន និងសម្របខ្លួនទៅនឹងតម្រូវការផ្លាស់ប្តូរ ចំណាយតិចក្នុងការថែរក្សា និងពង្រីក ទីតាំងកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងការបញ្ចូលការច្នៃប្រឌិត AI នាពេលអនាគត ការផ្លាស់ប្តូរទៅ MCP មិនមែនជាជម្រើសទេ វាជារឿងជៀសមិនរួច។ ក្នុងនាមជាអ្នកដែលបានបង្កើតភ្នាក់ងារ AI និងធ្វើការនៅក្នុងកន្លែងរួមបញ្ចូល AI អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ ខ្ញុំបានឃើញដោយផ្ទាល់ពីរបៀបដែលបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះអាចបន្ថយល្បឿនសូម្បីតែគម្រោងដែលជោគជ័យបំផុតក៏ដោយ។ MCP តំណាងឱ្យប្រភេទនៃការផ្លាស់ប្តូរគំរូដែលកើតឡើងកម្រនៅក្នុងឧស្សាហកម្មរបស់យើង ដែលជាឱកាសដើម្បីលុបបំបាត់ប្រភេទបំណុលបច្ចេកទេសដ៏ធំនៅក្នុងចលនាយុទ្ធសាស្ត្រមួយ។ // MCP Server Configuration Example { "mcpServers": { "finance": { "command": "python3", "args": ["/path/to/finance_server.py"], "cwd": "/working/directory" }, "crm": { "command": "node", "args": ["/path/to/crm_server.js"], "env": { "AUTH_TOKEN": "${CRM_TOKEN}" } } } } ជាមួយនឹងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធដ៏សាមញ្ញនេះ អ្នកអាចភ្ជាប់ AI របស់អ្នកទៅកាន់ពិភពទិន្នន័យទាំងមូល។ ប្រសិនបើអ្នកមិនចាប់ផ្តើមរួមបញ្ចូល MCP នៅថ្ងៃនេះទេ ដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកនឹងអរគុណអ្នកនៅថ្ងៃស្អែក។ សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ព្រឹកព្រលឹមនៃការតភ្ជាប់ AI ពិតប្រាកដ ពិធីសារបរិបទគំរូតំណាងឱ្យច្រើនជាងស្តង់ដារបច្ចេកទេសមួយផ្សេងទៀត - វាជាថ្ងៃរះនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបានភ្ជាប់យ៉ាងពិតប្រាកដ។ តាមរយៈការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃការទំនាក់ទំនងជាមូលដ្ឋានដែលមានកម្រិតសក្តានុពលរបស់ AI MCP អនុញ្ញាតឱ្យមានប្រព័ន្ធជំនាន់ថ្មីដែលអាចសហការគ្នា វែកញែក និងបង្កើតតាមរបៀបដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពវៃឆ្លាតរួមរបស់មនុស្ស។ នៅពេលដែលយើងឈានចូលកាន់តែជ្រៅទៅក្នុងឆ្នាំ 2025 ឥទ្ធិពលរបស់ MCP នឹងបន្តពង្រីកលើសពីការអនុម័តបច្ចុប្បន្នដោយវេទិកាសំខាន់ៗ។ អង្គការដែលទទួលយកពិធីការនេះឥឡូវនេះ មិនមែនគ្រាន់តែធ្វើឱ្យការងាររួមបញ្ចូលគ្នារបស់ពួកគេមានភាពសាមញ្ញប៉ុណ្ណោះទេ - ពួកគេកំពុងបង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី AI នៅថ្ងៃស្អែក។ បដិវត្តន៍ស្ងាត់កំពុងកើតឡើងឥឡូវនេះ។ សំណួរគឺមិនមែនថាតើអ្នកនឹងទទួលយក MCP ទេ វាជាថាតើអ្នកនឹងធ្វើវាមុន ឬបន្ទាប់ពីដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់អ្នកចាកចេញពីអ្នកពីក្រោយ។ វេនរបស់អ្នក។ MCP កំពុងសរសេរទេសភាព AI ឡើងវិញ តើអ្នកទាយថានឹងមានកម្មវិធីផ្លាស់ប្តូរហ្គេមនៅឆ្នាំ 2026 អ្វីខ្លះ? ទម្លាក់ការព្យាករណ៍ដ៏ក្លាហានរបស់អ្នកខាងក្រោម! តើអ្នកបានចាប់ផ្តើមអនុវត្ត MCP នៅក្នុងប្រព័ន្ធរបស់អ្នកហើយឬនៅ តើអ្នកនៅតែសង្ស័យអំពីផលប៉ះពាល់រយៈពេលវែងរបស់វាទេ? ខ្ញុំចង់ស្តាប់បទពិសោធន៍របស់អ្នក។ ឯកសារយោង - ប្រកាសប្លក់ប្រកាសរបស់ Anthropic ការណែនាំអំពីពិធីសារបរិបទគំរូ - កូដប្រភពបើកចំហ និងឧទាហរណ៍ ពិធីការបរិបទគំរូ ឃ្លាំង GitHub - ទិដ្ឋភាពទូទៅ និងគំនិតផ្លូវការ សេចក្តីផ្តើម MCP - ផែនទីបង្ហាញផ្លូវផ្លូវការសម្រាប់ H1 2025 MCP Roadmap RunLoop AI (2025) ។ "Model Context Protocol (MCP): ការយល់ដឹងអំពី Game-Changer។" Daily.dev (2025) ។ msgstr "អ្វីទៅជា MCP ៖ ពិធីការបរិបទគំរូ ។" ប្រសិនបើអ្នកបានរកឃើញអត្ថបទនេះមានតម្លៃ សូមពិនិត្យមើល ដែលប្រមូលបានជាង 12K អាន។ ទេសភាព AI កំពុងវិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស — សូមជូនដំណឹងដើម្បីបន្តទៅមុខ។ បំណែកមេរោគមុនរបស់ខ្ញុំនៅលើ NLC អំពីអ្នកនិពន្ធ៖ ខ្ញុំគឺ Jay Thakur ជាវិស្វករកម្មវិធីជាន់ខ្ពស់នៅក្រុមហ៊ុន Microsoft ស្វែងយល់ពីសក្តានុពលផ្លាស់ប្តូររបស់ភ្នាក់ងារ AI ។ ជាមួយនឹងបទពិសោធន៍ជាង 8 ឆ្នាំនៃការបង្កើត និងធ្វើមាត្រដ្ឋានដំណោះស្រាយ AI នៅ Amazon, Accenture Labs ហើយឥឡូវនេះ Microsoft រួមផ្សំជាមួយនឹងការសិក្សារបស់ខ្ញុំនៅ Stanford GSB ខ្ញុំនាំមកនូវទស្សនវិស័យពិសេសមួយដល់ចំនុចប្រសព្វនៃបច្ចេកវិទ្យា និងអាជីវកម្ម។ ខ្ញុំប្តេជ្ញាធ្វើឱ្យ AI អាចចូលប្រើបានសម្រាប់ទាំងអស់គ្នា - ពីអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងរហូតដល់អ្នកជំនាញ - ដោយផ្តោតលើការកសាងផលិតផលដែលមានឥទ្ធិពល។ ក្នុងនាមជាវាគ្មិន និងជាទីប្រឹក្សាចាប់ផ្តើមដែលប្រាថ្នាចង់បាន ខ្ញុំចែករំលែកការយល់ដឹងអំពីភ្នាក់ងារ AI, GenAI, LLMs, SMLs, AI ដែលមានទំនួលខុសត្រូវ និងទិដ្ឋភាព AI ដែលកំពុងវិវត្ត។ ភ្ជាប់ជាមួយខ្ញុំនៅលើ ។ Linkedin