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AI 201核心L1 + L2 證書

MCP：讓 AI 安全連接工具與可信資料

從「使用 AI」走向「讓 AI 安全使用工具與可信資料」：理解 MCP 架構、追蹤一次 Tool Call、比較 MCP、API 與 RAG，並設計一份可實作的 MCP Tool Canvas。

7 小時5 個模組中文 / English最後查核

你的下一步

AI 201 · Module 1 · 為什麼需要 MCP？

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課程內容

  1. Module 1為什麼需要 MCP？AI 已經很強，為什麼還需要標準化的工具連接方式。尚未開始0 / 5 · 約 60 分鐘
  2. Module 2MCP 架構Host、Client、Server、Tool 與可信資料來源如何串在一起。尚未開始0 / 5 · 約 60 分鐘
  3. Module 3工具發現與工具呼叫追蹤 AI 如何發現工具、準備 arguments、取得結果並回答。尚未開始0 / 6 · 約 60 分鐘
  4. Module 4MCP、API 與 RAG 比較依情境判斷哪一種模式最適合，避免把 MCP 當成 API 的替代品。尚未開始0 / 5 · 約 60 分鐘
  5. Module 5安全、根據與來源追溯權限、風險、來源追溯與人工確認：課程的核心模組。尚未開始0 / 6 · 約 60 分鐘

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資訊

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實作與評量

關於這門課

學習成果

  • 說明 MCP 的用途與 Host、Client、Server、Tool 的角色
  • 追蹤一次完整的 Tool Call，從需求到經人工驗證的回答
  • 依情境選擇 Prompt、RAG、API 或 MCP Tool
  • 檢查工具輸出的來源、時效性與 provenance
  • 完成一份包含 schema、權限、風險與 provenance 的 MCP Tool Canvas

建議先完成 AI 101。這只是建議，不會阻擋你開始。

完課證書

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

達成條件

  • 完成全部 5 個課程模組
  • 後測評量達 80% 以上
  • 提交實作成果並經審查通過

課後回饋

約 2 到 3 分鐘，回饋會用來改進課程。

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