• Facebook
• X
• Line

ในยุคที่เราได้เห็นความก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ Large Language Models (LLMs) ที่หลายคนใช้งานกันอยู่เป็นประจำ แม้เทคโนโลยีจะดูทันสมัยและน่าตื่นเต้น แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่สำคัญอย่างหนึ่งซึ่งองค์กรทั่วโลกต่างประสบร่วมกัน นั่นคือ LLM ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูล “จริง” ขององค์กรได้อย่างปลอดภัยและเป็นระบบ

ข้อจำกัดของ AI ในโลกธุรกิจปัจจุบัน

แม้โมเดลจะรู้มากเพียงใด แต่ข้อมูลทั้งหมดที่มันรู้ล้วนเป็นข้อมูลที่ถูกฝึกมาล่วงหน้า และไม่ได้เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลภายในขององค์กร ไม่สามารถเปิดไฟล์เอกสารภายใน ตรวจสอบข้อมูลลูกค้า โดยเฉพาะข้อมูลที่มีการอัปเดตอยู่ตลอดเวลา เช่นข้อมูลยอดขายรายวัน ข้อมูล Log ต่าง ๆ นั่นทำให้การนำ AI มาใช้ในงานจริงยังไม่ช่องว่างระหว่าง “สิ่งที่ AI ทำได้ดี” และ “สิ่งที่ธุรกิจต้องการ”

หลายบริษัทเริ่มตั้งคำถามว่า ทำไม AI ที่ฉลาดระดับโลกถึงยังไม่สามารถตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับ “ข้อมูลปัจจุบัน” ขององค์กรได้ ไม่ว่าจะเป็นยอดขายของเดือนนี้ หรือสต็อกสินค้าที่อัปเดตล่าสุด นั่นเป็นเพราะ AI ไม่ได้ถูกเชื่อมให้เข้าถึง “ระบบปฏิบัติการขององค์กร” ซึ่งให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และต้องมีการควบคุมสิทธิ์อย่างเข้มงวด ทำให้ AI ไม่สามารถเรียกใช้ API ดึงข้อมูล อัปเดตสถานะ หรือตรวจสอบรายการต่าง ๆ ได้ด้วยตัวเอง เนื่องจากไม่มีมาตรฐานกลางที่ทำให้ AI ติดต่อระบบเหล่านี้ได้อย่างปลอดภัยและมีโครงสร้างที่เชื่อถือได้

ที่มา : https://www.colaberry.com/ai-revolutionizing-data-analytics-the-future/

เพื่อให้ AI ก้าวข้ามข้อจำกัดนี้ องค์กรต้องการ “มาตรฐานกลาง” ที่ทำให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลภายนอกได้โดยไม่กระทบความปลอดภัยของระบบ และนี่เองคือสิ่งที่กำลังถูกพูดถึงมากที่สุดในโลกของ AI Enterprise นั่นคือ “MCP”

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร?

ที่มา : https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro

MCP หรือ Model Context Protocol คือ “โปรโตคอลกลางที่ช่วยให้ AI เข้าถึงข้อมูล บริการ และเครื่องมือได้เหมือนเป็นส่วนหนึ่งของระบบองค์กรจริง ๆ”

ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูล ไฟล์ API หรือระบบที่มี Workflow ซับซ้อนแค่ไหน MCP จะเป็นตัวเชื่อมให้ AI สามารถดึงข้อมูล ประมวลผล และส่งคำสั่งกลับไปยังระบบเหล่านั้นได้อย่างถูกต้อง

ลองนึกภาพว่า AI เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้มหาศาล แต่ยังถูกจำกัดให้อยู่ในห้องสมุดที่ตัดขาดจากโลกภายนอก แม้จะตอบคำถามเก่งแค่ไหน ก็ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจริงหรือทำงานกับระบบขององค์กรได้ ซึ่ง MCP เข้ามาแก้ข้อจำกัดนี้โดยทำหน้าที่เป็นประตูที่เปิดให้ AI เชื่อมต่อกับข้อมูลและบริการต่าง ๆ ขององค์กรได้อย่างปลอดภัย พร้อมอยู่ภายใต้การควบคุมและนโยบายที่องค์กรกำหนดไว้อย่างรัดกุม

ดังนั้น MCP ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเสริม แต่เป็น “สะพาน” ที่ทำให้ AI ทำงานร่วมกับระบบธุรกิจจริงได้อย่างแท้จริง เพราะในระบบที่มีแค่ AI ปกติ ต่อให้ตอบคำถามได้ดีเพียงใด ก็ไม่สามารถดึงสต็อกจากระบบคลังสินค้า ตรวจยอดขายจาก BI หรืออัปเดตข้อมูลใน ERP ได้เลย ทุกอย่างยังต้องอาศัยพนักงานเข้าไปเช็กข้อมูลด้วยตนเอง แต่เมื่อเสริมด้วย MCP AI สามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ได้โดยตรง ผ่านการเชื่อมต่อกับระบบขององค์กรอย่างปลอดภัย  ทำให้ AI สามารถทำงานกับข้อมูลจริงได้เลย เช่น ดึงตัวเลขล่าสุด อัปเดตสถานะงาน และตอบข้อมูลตามสถานการณ์จริงขององค์กรได้ทันที

ที่มา : https://www.colaberry.com/ai-revolutionizing-data-analytics-the-future/

 

MCP ทำงานอย่างไร?

MCP ประกอบด้วย 3 ส่วนหลักที่ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ ได้แก่ Host, Client และ Server แต่เพื่อให้อ่านเข้าใจง่าย เราจะอธิบายในมุมของ “เส้นทางการทำงาน” ดังนี้

1. ผู้ใช้ถามคำถาม: หรือร้องขอให้ AI ทำงาน เช่น “ช่วยเช็ควันลาพักร้อนให้หน่อย”
2. AI ตรวจสอบบริบท: AI ตรวจสอบว่าต้องการข้อมูลจากภายนอก (เช่น เว็บ HR)
3. ส่งคำขอผ่าน Client: AI ส่งคำขอผ่าน MCP Client
4. คำขอถึง Server: คำขอเดินทางไปยัง MCP Server ซึ่งเป็นเครื่องมือที่เชื่อมกับระบบจริง
5. ระบบส่งข้อมูลกลับ: ระบบ HR ส่งข้อมูลกลับมา
6. AI ประมวลผล: AI สรุปและตอบผู้ใช้ด้วยข้อมูลล่าสุดแบบเรียลไทม์

สิ่งที่ทำให้ MCP น่าสนใจคือ มันเป็น มาตรฐานกลาง (Standardization) ที่ทุกคนใช้ได้ร่วมกัน

เหมือนระบบอินเทอร์เน็ตในยุคแรกที่ต้องมี HTTP เป็นมาตรฐานกลาง AI ยุคใหม่ก็ต้องมี MCP เป็นมาตรฐานร่วม หมายความว่าเครื่องมือพัฒนาต่าง ๆ จะรองรับ MCP ได้ในอนาคต ทั้งผู้ให้บริการ SaaS, ระบบเอกสาร, ฐานข้อมูล หรือ API จากผู้ให้บริการ Cloud รายใหญ่

ตัวอย่างการใช้งาน MCP ในองค์กร

เพื่อให้เห็นภาพว่า MCP สามารถช่วยให้ AI ทำงานร่วมกับระบบจริงขององค์กรได้อย่างไร ลองดูตัวอย่างการทำงานในแผนกต่าง ๆ ที่คุ้นเคยกันดี ซึ่งสะท้อนถึงประโยชน์ของการให้ AI เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือภายในแบบอัตโนมัติ

ฝ่าย HR: การเช็ควันลาของพนักงานมักต้องเข้าเว็บ HRIS หรือสอบถามเจ้าหน้าที่ แต่เมื่อองค์กรนำ MCP มาใช้ พนักงานเพียงพิมพ์ถาม AI ว่า “ฉันเหลือวันลาพักร้อนกี่วัน” ระบบจะเชื่อมต่อ HRIS ผ่าน MCP แล้วดึงข้อมูลล่าสุดมาตอบให้ทันที ลดขั้นตอนและประหยัดเวลาของทั้งพนักงานและทีม HR อย่างมาก

ฝั่ง DevOps: ก็ได้ประโยชน์ไม่แพ้กัน เพราะการตรวจสอบสถานะระบบหรือค้นหา Error จาก Log ที่เคยต้องเปิดหลายเครื่องมือ สามารถทำผ่าน AI แค่ประโยคเดียว เช่น “ระบบวันนี้มีอะไรผิดปกติไหม” AI จะเข้าถึงข้อมูลจากระบบ Monitoring ผ่าน MCP แล้วสรุปสถานการณ์ให้แบบเรียลไทม์ รวมถึงแนะนำวิธีแก้ปัญหา หรือสั่ง restart service ได้ภายใต้สิทธิ์ที่กำหนด

ทีมการเงิน: MCP ช่วยให้การจัดการเอกสารเป็นอัตโนมัติมากขึ้น AI สามารถอ่านใบแจ้งหนี้ ตรวจสอบยอดเงิน และอัปเดตสถานะในระบบ ERP โดยไม่ต้องพึ่งการคีย์ข้อมูลด้วยมือ ทำให้ลดความผิดพลาดและลดเวลาทำงานลงอย่างเห็นได้ชัด

ส่วนผู้บริหาร: ก็สามารถใช้ AI สรุปข้อมูลทางธุรกิจได้ทันที เช่น ถามว่า “ยอดขายไตรมาสนี้เป็นอย่างไรบ้าง” AI จะเชื่อมต่อเครื่องมือ BI ผ่าน MCP แล้วดึงข้อมูลจริงมาวิเคราะห์ พร้อมสรุป insight และแนวโน้มให้แบบรวดเร็ว ไม่ต้องรอทีมวิเคราะห์ข้อมูลเหมือนที่ผ่านมา

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MCP ไม่ได้ทำให้ AI แค่ฉลาดขึ้น แต่ทำให้ “ทำงานแทนคนได้จริง” เพราะเข้าถึงข้อมูลและระบบภายในขององค์กรได้อย่างเป็นระบบและปลอดภัย

 

ความปลอดภัยสำคัญมาก: บทบาท Kong API Gateway

เมื่อ AI สามารถเข้าถึงระบบจริงได้ สิ่งที่องค์กรต้องให้ความสำคัญที่สุดคือ “ใครอนุญาตให้ AI ทำอะไรได้บ้าง?” เช่น

• AI สามารถดูข้อมูลได้ แต่ห้ามแก้ไข
• AI ใช้บางเครื่องมือได้เฉพาะเวลากำหนด
• บางข้อมูลเข้าถึงได้เฉพาะผู้บริหาร

นี่คือสาเหตุที่ Kong API Gateway มีบทบาทสำคัญมากในระบบ MCP มันทำหน้าที่เหมือน “ด่านหน้าควบคุม (Centralized Control)” ที่รับผิดชอบทุกคำสั่งก่อนเข้าสู่ระบบจริงขององค์กร โดย Kong จะทำหน้าที่

Kong จะตรวจสอบสิทธิ์ บังคับใช้นโยบายความปลอดภัย ควบคุมการเข้าถึง และบันทึกการใช้งานทั้งหมดแบบละเอียด เช่น

• AI คนนี้สามารถเรียกดูข้อมูล HR ได้หรือไม่
• จำนวนครั้งที่ AI สามารถเรียก API ได้ต่อวินาที
• AI สามารถทำคำสั่งแบบแก้ไขข้อมูลได้หรือไม่
• ต้องทำ audit log ไว้เพื่อความโปร่งใส

นอกจากนี้ Kong ยังช่วยทำให้ระบบ MCP สามารถสเกลรองรับผู้ใช้งานจำนวนมากได้อย่างปลอดภัย โดยมีระบบ Load Balancing, Failover และ Observability ที่รองรับงานระดับองค์กรขนาดใหญ่

ที่มา : https://konghq.com/blog/product-releases/enterprise-mcp-gateway

 

อนาคตของ AI Enterprise อยู่ที่ MCP + Kong

เมื่อมองภาพรวมทั้งหมด จะเห็นว่า AI ที่ฉลาดเพียงอย่างเดียวไม่สามารถตอบโจทย์องค์กรได้ เพราะไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจริงของธุรกิจได้อย่างปลอดภัย การจะให้ AI “ลงมือทำงานแทนมนุษย์” จำเป็นต้องมีมาตรฐานกลางสำหรับการเข้าถึงบริบทภายนอก และมาตรฐานนั้นก็คือ MCP

แต่เพื่อให้ MCP ทำงานในองค์กรได้จริง ต้องมีโครงสร้างด้านความปลอดภัยควบคู่ไปด้วย นั่นคือบทบาทของ Kong API Gateway ที่ช่วยควบคุมสิทธิ์ ตรวจสอบ แยกแยะ และป้องกันการเข้าถึงโดยไม่เหมาะสม

องค์กรที่นำ MCP และ Kong มาใช้ร่วมกันจะสามารถสร้าง AI Assistant หรือ AI Agent ที่ทำงานอัตโนมัติได้อย่างมั่นใจ เช่น:

• AI ที่ดูแลระบบ IT แทนทีม DevOps
• AI ที่สรุปข้อมูลธุรกิจแทนทีม Business Analyst
• AI ที่จัดการเอกสารแทนทีม Back Office
• AI ที่ช่วยให้ทีม HR ทำงานเร็วขึ้นหลายเท่า

ทั้งหมดนี้ทำได้เพราะ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลจริง ปลอดภัย และทำงานแบบ workflow ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

นี่คือเหตุผลว่าทำไมหลายบริษัททั่วโลก รวมถึงผู้ให้บริการ Cloud ชั้นนำต่างเริ่มปรับสถาปัตยกรรม AI ของตนเองเข้าสู่ยุคของ MCP ซึ่งถือเป็นหนึ่งในรากฐานสำคัญของ AI Enterprise ในอนาคตที่กำลังจะมาถึงเร็วกว่าที่หลายคนคิด

ที่มา : https://konghq.com/solutions/mcp-governance

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาวิธีนำ AI เข้ามาเชื่อมต่อกับระบบภายในอย่างปลอดภัย ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบสถาปัตยกรรม MCP, การใช้งาน AI Agent, การเชื่อม API ผ่าน Kong Gateway หรือการวางระบบเพื่อรองรับ AI ในระดับองค์กรสามารถปรึกษาหรือพูดคุยกับเราได้ที่ 👉 https://www.cloudhm.co.th/th/contact-us/

อ้างอิง

1. Kong Inc. – What Is Model Context Protocol (MCP)?
   https://konghq.com/blog/learning-center/what-is-mcp 
2. Kong Inc. – Enterprise MCP Gateway (Product Announcement)
   https://konghq.com/blog/product-releases/enterprise-mcp-gateway 
3. Anthropic – Model Context Protocol Official Specification
   https://modelcontextprotocol.io/ 
4. Kong Inc. (GitHub) – mcp-konnect: MCP Server for Kong Konnect
   https://github.com/Kong/mcp-konnect 
5. Business Insider – Omega Healthcare uses AI & automation to process millions of healthcare transactions
   https://www.businessinsider.com/omega-healthcare-uipath-ai-document-processing-health-transactions-2025-6