Agentic AI และ MCP Servers: ก้าวต่อไปของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ

🧩 บทนำ: จากแชตบอทสู่ระบบที่คิดและตัดสินใจได้เอง

ปัจจุบัน AI จำนวนมากสามารถตอบคำถาม สรุปข้อมูล หรือช่วยทำงานเล็ก ๆ ได้
แต่คลื่นลูกใหม่ของ AI ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว — นั่นคือ Agentic AI ซึ่งสามารถ วางแผน ตัดสินใจ และเรียนรู้ได้เอง
และ MCP (Model Context Protocol) ที่ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมให้ AI เข้าถึงระบบจริงได้อย่างปลอดภัย

เมื่อสองเทคโนโลยีนี้ทำงานร่วมกัน จะกลายเป็นระบบอัจฉริยะที่เชื่อมโยงระหว่าง
ความตั้งใจของมนุษย์ + การคิดของ AI + การปฏิบัติจริงของระบบ
ส่งผลให้เกิดระบบที่สามารถ ตรวจสอบ แก้ไข และปรับปรุงตนเอง ได้อย่างอัตโนมัติ

🤖 Agentic AI คืออะไร

Agentic AI เป็นแนวคิด AI ยุคใหม่ที่ไม่เพียงตอบสนองคำสั่ง แต่สามารถ คิดและตัดสินใจเองได้

องค์ประกอบหลักของ Agentic AI ได้แก่

เป้าหมาย (Goals) – สิ่งที่ระบบต้องการบรรลุ
ความจำ (Memory) – ประสบการณ์จากงานก่อนหน้า
เครื่องมือ (Tools) – สิ่งที่ AI สามารถใช้งานได้
ตรรกะ (Reasoning) – การวางแผนและลำดับขั้นตอน

ตัวอย่าง:

“ตรวจสอบสถานะของสถานีชาร์จ EV และรีสตาร์ทระบบที่ล่ม”

Agentic AI จะทำตามลำดับดังนี้

ดึงสถานะของเครื่องชาร์จ
ตรวจพบสถานีที่ออฟไลน์
รีสตาร์ทเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้อง
ตรวจสอบผลลัพธ์อีกครั้ง
บันทึกผลรายงาน

นี่คือ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย (Goal-Driven Autonomy) อย่างแท้จริง

🔌 MCP (Model Context Protocol) คืออะไร

MCP คือโปรโตคอลมาตรฐานที่ทำให้ AI สามารถเข้าถึงโลกภายนอกได้อย่างปลอดภัย

หน้าที่หลักคือให้ AI สามารถ:

อ่าน / เขียนไฟล์ได้
ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลได้
เรียก API ของระบบอื่นได้
รันคำสั่งบางอย่างที่ได้รับอนุญาต

ทุกฟังก์ชันจะอยู่ในรูปแบบของ MCP Server ซึ่งเหมือนปลั๊กอินที่ต่อขยายความสามารถให้ AI

ตัวอย่าง MCP Servers

MCP Server	หน้าที่
`filesystem`	อ่านไฟล์ในเครื่องอย่างปลอดภัย
`postgres`	ดึงข้อมูลจาก PostgreSQL หรือ DBMS อื่น
`docker`	จัดการ Container ได้
`ocpp_api`	ติดต่อสถานีชาร์จ EV ผ่าน API
`process`	รันคำสั่งระบบแบบจำกัดสิทธิ์

🧠 เมื่อ Agentic AI รวมกับ MCP = ระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดจริง

flowchart TD
  subgraph UserLayer["ชั้นผู้ใช้งาน"]
    A["🧑 ผู้ควบคุมระบบ"]
    B["💬 แพลตฟอร์มสนทนา (ChatGPT / SimpliEdge)"]
  end

  subgraph AgentLayer["ชั้น Agentic AI"]
    C["🧠 แกนกลาง AI (มีการวางแผนและจดจำข้อมูล)"]
  end

  subgraph MCPLayer["ชั้น MCP Server"]
    D["🧩 MCP: Docker"]
    E["📦 MCP: PostgreSQL"]
    F["🌐 MCP: OCPP API"]
    G["📁 MCP: Filesystem"]
  end

  subgraph SystemLayer["ระบบปฏิบัติการจริง"]
    H["🔋 เครื่องชาร์จ EV"]
    I["🧱 OCPP Backend"]
    J["💾 ฐานข้อมูลและ Logs"]
  end

  A --> B
  B --> C
  C --> D
  C --> E
  C --> F
  C --> G
  D --> I
  E --> J
  F --> H
  G --> I

ตัวอย่างการทำงานจริง

ผู้ใช้: “ตรวจสอบเครื่องชาร์จ EV ทั้งหมดและรีสตาร์ทที่ออฟไลน์”

Agent AI จะทำงานดังนี้

เรียก ocpp_api MCP เพื่อดึงสถานะ
วิเคราะห์ว่าเครื่องใดออฟไลน์
ใช้ docker MCP รีสตาร์ทคอนเทนเนอร์
บันทึกผลใน postgres MCP
รายงานผลให้ผู้ใช้

✅ ผลลัพธ์:

“พบเครื่องชาร์จ 2 แห่ง (TH-BKK-01 และ TH-CNX-03) ที่ออฟไลน์ ได้รีสตาร์ทและกลับมาออนไลน์เรียบร้อย”

🏗️ กรณีศึกษา: ระบบจัดการสถานีชาร์จ EV

สำหรับ Simplico สถาปัตยกรรมนี้เหมาะอย่างยิ่งกับงานด้านพลังงาน IoT และ OCPP 1.6 ที่บริษัทพัฒนาอยู่

โดย Agentic AI จะรับหน้าที่วิเคราะห์และสั่งงาน
ส่วน MCP Servers จะเชื่อมต่อกับ

เซิร์ฟเวอร์ Dockerized ของ OCPP
ฐานข้อมูล PostgreSQL หรือ MongoDB
Log และ ไฟล์สถานะระบบ
REST API ของสถานีชาร์จจริง

ผลลัพธ์คือ

การตรวจสอบและแก้ปัญหาเร็วขึ้น
ลด Downtime
บันทึกข้อมูลอัตโนมัติ
เพิ่มความเสถียรให้ระบบ

🔒 ทำไม MCP + Agentic AI ถึงสำคัญ

ข้อดี	รายละเอียด
ปลอดภัย	MCP จำกัดสิทธิ์ AI ให้เข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่กำหนด
ยืดหยุ่น	เพิ่มหรือลด Tool ได้ง่าย เพียงต่อ MCP Server ใหม่
ตรวจสอบย้อนหลังได้	ทุกคำสั่งและผลลัพธ์มีการบันทึก
ทำงานได้ทุกสภาพแวดล้อม	เชื่อมได้ทั้งระบบภายในและ Cloud / IoT
อัตโนมัติเต็มรูปแบบ	AI ตัดสินใจได้เอง ไม่ต้องรอมนุษย์ทุกขั้นตอน

🧰 เทคโนโลยีที่ใช้

ชั้นระบบ	เทคโนโลยีตัวอย่าง
Agentic Layer	LangChain / CrewAI / SimpliEdge Agent
MCP Servers	Python (`modelcontextprotocol`) , Docker SDK
API / Backend	FastAPI (OCPP) , Flask
Database	PostgreSQL / MongoDB
UI / Chat	ChatGPT หรือ SimpliEdge Web Dashboard