MCP Studio

เชื่อมข้อมูลขององค์กรให้ AI เรียกใช้ได้

สร้าง ทดสอบ และจัดการรุ่นของ MCP เพื่อให้ AI เรียกใช้ระบบองค์กร พร้อมกำหนดสิทธิ์ใน Workspace และประเมินเส้นทางส่งมอบไป AWS

ขอเดโม MCP Studio ดูความสามารถ

MCP
REST / OpenAPI
AWS Lambda
AgentCore Gateway

ให้ AI ใช้ข้อมูลอะไร ผ่าน Tool ไหน

MCP ช่วยให้แอปและ AI Agent เรียกใช้ Tools, Resources และ Prompts จากระบบที่เชื่อมต่อ ส่วน MCP Studio ช่วยทีมสร้าง ทดสอบ และจัดการรุ่นก่อนเปิดใช้

AI Agentขอข้อมูลสินค้า DEMO-001

MCP Toolget_product(sku)สร้างและจัดการด้วย MCP Studio

ระบบต้นทางAPI ที่ตั้งค่าให้เชื่อมต่อ

MCP · การเชื่อมต่อระบบ

สำหรับทีมที่เชื่อม AI กับระบบองค์กร

ทีมพัฒนา AI, Integration และ Cloud ใช้พื้นที่เดียวกันเตรียม Tool ตรวจฉบับร่าง และเลือกรุ่นที่จะเปิดใช้ พร้อมประเมินสิทธิ์และรูปแบบติดตั้งให้เหมาะกับงาน

ทำอะไรได้บ้าง

จัดการการสร้าง การทดสอบ รุ่น และสิทธิ์ผู้เรียก ภายใน Workspace ของทีมเทคนิค

สร้าง Tool แล้วตรวจ input กับผลลัพธ์

ใช้ Guided builder หรือ Advanced code จัดเตรียม Tools, Resources และ Prompts แล้วทดสอบ Tool ด้วยฟอร์มหรือ JSON ก่อนสร้างรุ่น

Studio / get_product

Tool definitionDraft

tool get_product {
  input: { sku: string }
  output: {
    name: string,
    stock: number
  }
}

ตัวอย่าง input → outputDEMO-001 stock: 12

ทดสอบก่อน Build

Studio · Draft & Test

มีผู้ช่วยระหว่างพัฒนา Draft

เปิด Draft with AI ใน Studio เพื่อขอความช่วยเหลือจากผู้ช่วยที่ใช้ AWS Bedrock และเลือกแนบ Source ของ Draft ที่บันทึกแล้วเป็นบริบทได้

ตรวจข้อเสนอก่อนนำไปใช้และทดสอบ; ยังไม่มีผลยืนยันการสร้าง บันทึก หรือทดสอบอัตโนมัติครบกระบวนการ

Studio / AI assistant

AWS BedrockSource: แนบเมื่อเลือก

get_product({
  sku: "DEMO-001"
})get_product({
  sku: "DEMO-001"
})get_product({
  sku: "DEMO-001"
})

ตรวจกรณีพบสินค้าและไม่พบสินค้า ก่อนนำไปใช้

Studio · AI assistant

เปลี่ยน API ให้เป็น Tool

ตั้ง Connection นำเข้า OpenAPI JSON/YAML หรือกำหนด REST operation เอง เลือก input และ response fields แล้วทดสอบก่อนเพิ่มลง Draft

ตารางรุ่นทดลอง · Workspace

PostgreSQLรุ่นทดลอง · Workspace

REST / OpenAPI/products/{sku}

MCP Toolget_product(sku)

Input: sku
Output: name · stock

เลือก fields → ทดสอบ → เพิ่มลง Draft

Integrations

แยกฉบับร่างออกจากรุ่นใช้งาน

Build และตรวจ Draft ก่อนสร้าง immutable Release ที่อ้างอิง digest และ revision จากนั้นเลือก Activate หรือย้อนกลับไปใช้ Release เดิมได้

การย้อนรุ่นไม่ย้อนผลกระทบที่เกิดในระบบภายนอก

Release AWorkspace

Draft
Build
Release
Activate

เปิดใช้ Release Aเนื้อหาล็อกจาก Build

Draft ยังแก้ต่อได้Release B เลือกเปิดใช้ภายหลัง

ย้อนรุ่นไม่ย้อนข้อมูลภายนอก

Releases & delivery

ลองเรียกด้วยตัวตนผู้ใช้

Playground ใช้ทดสอบรุ่นที่เปิดใช้งานและเลือกตัวตนผู้เรียก แยกจากการทดสอบ Draft และการทดสอบ AWS endpoint

Support AgentWorkspace

tools/call

get_productskuDEMO-001

คำขอทดสอบสมมติ

response

{
  "name": "Demo A",
  "stock": 12
}

ผลลัพธ์สมมติ

get_product อยู่ใน scope · update_product นอก scope

Playground

เตรียมส่งมอบบน AWS

ตรวจ STS เตรียมแพ็กเกจและ CDK template ทบทวนแล้ว Deploy MCP เป็น Lambda พร้อมเส้นทางรวม target ผ่าน Amazon Bedrock AgentCore Gateway

Management Application ติดตั้งแยก; AWS Managed REST รองรับเฉพาะ public HTTPS ที่อนุมัติ ไม่รองรับ private network

Build → Release

WorkspaceApplication hostConsumer scopes

AWSLambda → AgentCoreIAM / SigV4

AWS Managed REST: public HTTPS เท่านั้น
Workspace ไม่ใช่ sandbox · token ไม่เพิกถอน AWS access

AWS delivery

เลือกให้แต่ละ Agent เรียกอะไรได้

กำหนด Consumer ระดับ MCP/Tools พร้อมวันหมดอายุและการเพิกถอน Credential ใน Workspace โดยแยกจากสิทธิ์ AWS IAM

กำหนด quota ต่อ Consumer ตาม UTC minute/day; เมื่อเต็มหน้าระบุ 429 / Retry-After

ConsumerSupport Agent

get_productอยู่ใน scope

update_productนอก scope

โควตาต่อ ConsumerUTC minute / day429 · Retry-After

Gateway & access

Activity & monitorเห็นคำขอและเหตุที่ไม่สำเร็จ

ตรวจ metadata คำขอใน Workspace และ management audit เพื่อดูบริบทการเรียกใช้และสถานะที่บันทึกไว้ โดยไม่แสดงข้อมูลลับหรือผลลัพธ์ดิบในประวัติส่วนนี้

Activity เก็บล่าสุดไม่เกิน 1,000 events ไม่ใช่ประวัติตลอดอายุหรือ CloudWatch metrics

Activity / Workspace

ประวัติคำขอSupport Agent

!
get_productคำขอ errormetadata ของคำขอ
update_productถูกปฏิเสธตรวจขอบเขต Consumer

1,000events ล่าสุดสูงสุด

ไม่ใช่ Log จริง · ไม่แสดง raw arguments/results

Activity & monitor

เริ่มจากข้อมูลที่ต้องเชื่อม

REST/OpenAPI มีขั้นตอน Connection → Mapping → Test → เพิ่ม Tool ส่วน Connector ด้านล่างมีขอบเขตเฉพาะ

Google Sheets

รุ่นทดลองเฉพาะ Workspace

อ่าน fixed range: ไม่เกิน 200 แถว, 26 คอลัมน์ และ 2,000 เซลล์; Google sign-in ต้องตั้ง OAuth app ก่อน

Microsoft Excel

รุ่นทดลองเฉพาะ Workspace

อ่าน .xlsx บน OneDrive for Business/SharePoint: ไม่เกิน 200 แถว, 26 คอลัมน์ และ 2,000 เซลล์; ไม่รองรับ personal OneDrive หรือ app-only

PostgreSQL

รุ่นทดลองเฉพาะ Workspace

อ่านตาราง/คอลัมน์ที่อนุมัติด้วยบัญชี read-only: ไม่เกิน 100 แถว, 20 คอลัมน์; ไม่รองรับ view หรือ automatic password rotation

รุ่นทดลอง · เฉพาะ Workspace

ทั้งสาม Connector ยังไม่รองรับการส่งไป Lambda หรือ Gateway เพดานแถว/คอลัมน์/เซลล์เป็นข้อจำกัดแยกกัน ไม่ใช่ตัวเลขที่นำมาคูณขยายได้; ต้องทดสอบกับข้อมูลและสิทธิ์ขององค์กรก่อนใช้งาน

เริ่มจากงานนำร่องหนึ่งงาน

ตัวอย่างแนวทางประเมิน ไม่ใช่ผลลัพธ์จากลูกค้าองค์กร

Integrations · REST / OpenAPIAgent ขอข้อมูลจาก API อย่างไร

AI Agent

ขอบทความตัวอย่างหนึ่งรายการ

list_posts
REST API

ข้อมูลตัวอย่างสำหรับ Agent

{ "id": 1, "title": "Demo post" }

ทีม Integration · ตัวอย่างเดโม

เตรียม REST API ให้ AI เรียก

ใช้ขั้นตอน Connection, Mapping และ Test กับข้อมูลสังเคราะห์ เช่น JSONPlaceholder ที่พบในระบบ รายงานยังไม่ได้ยืนยันผลเรียกจริง

Integrations · Google Sheetsอ่านรายการสินค้าจากช่วงเซลล์

Google Sheetsรุ่นทดลอง

อ่านเท่านั้น · ช่วง A1:B3
รหัสสินค้า	ชื่อสินค้า
DEMO-001	สินค้าตัวอย่าง A
DEMO-002	สินค้าตัวอย่าง B

Workspace only

ทีมปฏิบัติการ · ตัวอย่างสมมติ

อ่านรายการสินค้าจากตาราง

กำหนดแท็บและช่วงเซลล์ใน Google Sheets แล้วสร้าง Tool สำหรับ Agent ทดลองภายใน Workspace; Connector นี้เป็นรุ่นทดลอง

AWS delivery · Release reviewตรวจอะไรก่อนส่งมอบขึ้น AWS

1
ยืนยันรุ่นBuild → Release
2
ทบทวนเป้าหมายและสิทธิ์AWS · IAM
3
ทดสอบ endpoint จริงEndpoint test

ยังต้องตรวจ ไม่ใช่ผลทดสอบผ่าน

ทีมพัฒนาและ Cloud · ตัวอย่างสมมติ

ทบทวนรุ่นก่อนส่งขึ้น AWS

แยก Draft, Build และ Release เลือกเป้าหมายส่งมอบ แล้วทดสอบ endpoint เพื่อยืนยันรุ่นและเส้นทางที่ใช้งาน

เตรียมเดโมให้ตรงกับระบบของคุณ

ระยะเวลาติดตั้ง ผู้รับผิดชอบ และขอบเขตการอบรมต้องประเมินร่วมกับทีม

Getting started · Preparationเตรียม 3 เรื่องก่อนเริ่ม
ข้อมูลต้นทาง
API/spec หรือแหล่งข้อมูล
ผู้รับผิดชอบ
ผู้เขียน MCP และผู้ดูแลที่เชื่อถือ
ผู้เรียกและสิทธิ์
Consumer และ Tools ที่อนุญาต
เลือกข้อมูลและผู้รับผิดชอบ
เลือก use case เตรียม API/spec หรือแหล่งข้อมูล ระบุผู้เขียนที่เชื่อถือ ผู้ดูแล และขอบเขตผู้เรียก
Use case · API · Authentication
Getting started · Build & Releaseจาก Connection สู่ Release
1. 1
  Connectionเลือก input / output
2. 2
  Draftทดสอบ Draft
3. 3
  Build → Releaseสร้างรุ่นที่ล็อกเนื้อหา
สร้างและทดสอบ Draft
ตั้ง Connection ทำ Mapping และทดสอบ Tool ก่อน Build และสร้าง Release
Connect · Draft · Test · Build
Getting started · Runtime testเลือกเส้นทาง แล้วทดสอบเส้นทางนั้น
เลือกหนึ่งเส้นทาง
Workspaceทดสอบด้วย Workspace Consumer
AWSทดสอบ AWS endpoint
ทดสอบการเรียกจริง
เลือกเส้นทางแล้วตรวจผล
ประเมิน Workspace หรือ AWS พร้อมสิทธิ์ที่ต้องใช้ และทดสอบการเรียกใช้งานจริงก่อนตกลงขอบเขต PoC
Release · Workspace / AWS · Verify

ข้อมูลทางเทคนิค

สรุปการรองรับและข้อจำกัด
เหมาะพิจารณาสำหรับ	ทีมพัฒนา AI, Integration และ Cloud ที่มีผู้เขียนและผู้ดูแลที่องค์กรเชื่อถือ
Runtime	Workspace บน Application host; Lambda / AgentCore เป็นเส้นทาง AWS แยก
Protocol	Workspace UI แสดง 2026-07-28 · Streamable HTTP; ยังไม่มีผล conformance/client test
Workspace access	Consumer scopes · Bearer / machine OAuth · quota ตาม UTC minute/day; เมื่อเต็มหน้าระบุ 429 / Retry-After
Cloud access	Gateway-wide IAM แยกจาก Workspace; ยังไม่มี Cognito/Cedar หรือสิทธิ์ Cloud รายผู้ใช้ และ Workspace token ไม่เพิกถอน Cloud access
ขอบเขตการรันโค้ด	Trusted authors เท่านั้น ไม่มี sandbox และไม่มี multi-tenant isolation
Network	AWS Managed REST: public HTTPS ที่อนุมัติเท่านั้น ไม่รองรับ private network, local fixture หรือ HTTP
Activity	ล่าสุดไม่เกิน 1,000 events ไม่ใช่ lifetime usage หรือ CloudWatch metrics
Local trial	Windows รุ่นทดลอง ใช้เฉพาะเครื่อง ไม่เปิดผ่าน tunnel/proxy; ยังไม่มี cross-version data upgrade ที่ตรวจรับ

รายละเอียดเพิ่มเติมสำหรับทีม IT

ข้อมูลจากหน้าระบบและคู่มือย่อย ณ 20 ต.ค. 2026 เปิดอ่านแต่ไม่ได้เรียก MCP, Connector, AI client, Bedrock หรือ AWS เพื่อทดสอบการทำงาน

คำถามที่พบบ่อย

ข้อควรรู้ก่อนเลือกเส้นทางใช้งานและขอเดโม

ลองใช้ MCP Studio ฟรี 30 วัน

เลือกหนึ่งงานจริงของทีม แล้วค่อย ๆ ประเมินตั้งแต่สร้าง Tool จนถึงการเปิดใช้

30วันFree trial

สำรวจ Studio, Playground และ Activity & monitor
เตรียม MCP และข้อมูลสำหรับงานนำร่องของคุณ
คุยกับทีมเพื่อยืนยันเงื่อนไขก่อนเริ่ม

ขอเริ่มทดลองใช้ดูแพ็กเกจ

ติดต่อทีมเพื่อยืนยันเงื่อนไขทดลองใช้ รวมถึงค่า AWS และบริการภายนอกก่อนเริ่ม

แนวทางประเมินใน 30 วัน

วันที่ 1
สร้าง MCP แรกใน Studio
เตรียม Tool และบันทึกฉบับร่างกับงานนำร่องของทีม
สัปดาห์ที่ 1
ตรวจ input และผลลัพธ์
ทดสอบ Draft และใช้ Playground ตรวจรุ่นที่เปิดใช้แยกกัน
สัปดาห์ที่ 2–3
เลือก Release และขอบเขตผู้เรียก
ทบทวนรุ่น เปิดใช้ใน Workspace และตรวจ Activity
สัปดาห์ที่ 4
ประเมินเส้นทาง AWS และขั้นต่อไป
ทบทวนสิทธิ์ ค่า AWS และเกณฑ์ PoC กับทีมก่อนส่งมอบ

ปรับแผนร่วมกับทีมตามระบบและข้อมูลที่ต้องการเชื่อม

เลือกแนวทางที่เหมาะกับทีม

คุยเรื่องขอบเขต License, Implementation และ Support ก่อนตกลงใช้งาน

Trial

ฟรี30 วัน

เริ่มจากงานนำร่อง ก่อนเลือกรูปแบบใช้งานระยะยาว

Studio · Playground
Workspace runtime
Activity & monitor

ขอเริ่มทดลองใช้

Team

ติดต่อเรา

พูดคุยขอบเขตการใช้งาน MCP ร่วมกันภายในทีม

Build · Release · Activate
Consumers · Gateway & access
ประเมินสิทธิ์และขอบเขตบริการ

ติดต่อเรา

Enterprise

ติดต่อเรา

ประเมินการติดตั้งและเชื่อมระบบให้ตรงกับองค์กร

AWS Lambda · AgentCore Gateway
ทบทวน Network และ AWS IAM
กำหนดขอบเขตกับทีม eCloudvalley

ติดต่อเรา

ขอบเขตการใช้งาน การติดตั้ง และบริการสนับสนุนจะระบุในข้อเสนอของทีม

เริ่มจาก MCPที่ตอบโจทย์งานของคุณ

เตรียม use case ระบบต้นทาง AI client และความต้องการด้านสิทธิ์ เพื่อประเมินความเหมาะสมและกำหนดขอบเขตเดโม

ขอเดโม MCP Studio

สำรวจเพิ่มเติม

AI Lens for Claude Enterprise AI Lens for Bedrock ECV Enterprise Assistance

เชื่อมข้อมูลขององค์กรให้ AI เรียกใช้ได้

ให้ AI ใช้ข้อมูลอะไร ผ่าน Tool ไหน

ทำอะไรได้บ้าง

สร้าง Tool แล้วตรวจ input กับผลลัพธ์

มีผู้ช่วยระหว่างพัฒนา Draft

เปลี่ยน API ให้เป็น Tool

แยกฉบับร่างออกจากรุ่นใช้งาน

ลองเรียกด้วยตัวตนผู้ใช้

เตรียมส่งมอบบน AWS

เลือกให้แต่ละ Agent เรียกอะไรได้

Activity & monitorเห็นคำขอและเหตุที่ไม่สำเร็จ

เริ่มจากข้อมูลที่ต้องเชื่อม

Google Sheets

Microsoft Excel

PostgreSQL

เริ่มจากงานนำร่องหนึ่งงาน

เตรียม REST API ให้ AI เรียก

อ่านรายการสินค้าจากตาราง

ทบทวนรุ่นก่อนส่งขึ้น AWS

เตรียมเดโมให้ตรงกับระบบของคุณ

เลือกข้อมูลและผู้รับผิดชอบ

สร้างและทดสอบ Draft

เลือกเส้นทางแล้วตรวจผล

ข้อมูลทางเทคนิค

รายละเอียดเพิ่มเติมสำหรับทีม IT

Architecture และเส้นทางข้อมูล

ข้อมูลที่ AI assistant ใช้

การติดตั้งและ Private network

Protocol และ AI client

ขอบเขต Connector

Quota และ Performance

Error handling และความต่อเนื่อง

สิทธิ์และ Credential

Operations และ Local trial

Build, Release และเอกสารประกอบ

คำถามที่พบบ่อย

ต้องมีทีมเทคนิคใช้งานไหม?

ต้องโฮสต์ MCP เองหรือไม่?

Connector ทุกตัวส่งไป AWS ได้ไหม?

เชื่อมระบบใน private network ได้ไหม?

มีผลทดสอบความพร้อมใช้งานจริงแล้วหรือยัง?

ราคา SLA และระยะติดตั้งเป็นอย่างไร?

ลองใช้ MCP Studio ฟรี 30 วัน

แนวทางประเมินใน 30 วัน

สร้าง MCP แรกใน Studio

ตรวจ input และผลลัพธ์

เลือก Release และขอบเขตผู้เรียก

ประเมินเส้นทาง AWS และขั้นต่อไป

เลือกแนวทางที่เหมาะกับทีม

Trial

Team

Enterprise

เริ่มจาก MCPที่ตอบโจทย์งานของคุณ

สำรวจเพิ่มเติม