盤點系統與權限
決定 AI 可以讀哪些資料、可以做哪些動作，哪些一定要人工確認。
你的困境
為什麼 AI 還幫不上公司的忙？
不是 AI 不夠強，而是它看不到公司的資料，也不知道公司的做事方式。
- 01AI 看不到公司內部系統與文件
- 02沒有公司的作業規範，產出品質不穩定
- 03沒有權限控管，誰都可能查到敏感資料
- 04每個人各自摸索，經驗沒有累積下來
我們的做法
把公司的資料與做事方式，交給 AI 使用
開發 MCP Server
把 ERP、CRM、資料庫、檔案或內部 API 包裝成 AI 可以呼叫的工具，依使用者權限回傳資料。
撰寫 Skills
把報價單格式、報告範本、檢核清單與腳本整理成技能包，讓產出品質一致。
安全上線
登入驗證、資料範圍限制與操作紀錄，會變更資料的動作一律先請使用者確認。
工具與技術
用對工具，而不是用最多工具
MCP Server
把公司系統包裝成 AI 可以呼叫的工具與資料來源，一次開發、支援 MCP 的 AI 平台都能使用。
Skills 技能包
作業說明、範本與腳本打包成資料夾，AI 處理相關任務時才載入，產出符合公司格式。
Claude
支援 MCP 與 Skills 的 AI 助理與 API，適合長文件與資料分析。
ChatGPT
可透過連接器接上遠端 MCP Server（依方案與功能開放情況而定）。
內部系統與資料庫
ERP、CRM、MySQL／MariaDB、Google Workspace、內部 REST API。
服務範圍
MCP／Skill 建置內容
MCP Server 開發
- ERP／CRM／資料庫查詢工具
- 檔案與知識庫檢索
- 依使用者權限回傳資料
- 地端或雲端部署
Skills 技能包設計
- 報價、報告、提案範本
- 檢核清單與作業規範
- 資料整理腳本
- 版本管理與更新
AI 助理整合
- Claude／ChatGPT 工作區設定
- LINE 內的企業助理
- 部門別權限與工具組合
- 使用教學
安全與治理
- 身分驗證與資料範圍
- 敏感欄位遮罩
- 操作稽核紀錄
- 會變更資料的動作先確認
合作流程
從第一次談需求到上線，每一步都清楚透明
-
01
需求與權限盤點
列出要連接的系統、資料與使用者角色，定義可讀、可寫與需確認的範圍。
-
02
工具與 Skills 設計
設計 MCP 工具清單與參數、Skills 的範本與檢核規則。
-
03
開發與測試
開發 MCP Server 與 Skills，以實際任務測試回答正確性與權限邊界。
-
04
上線與教學
部署、設定 AI 工作區，提供使用教學與後續維運。
FAQ
MCP／Skill 建置常見問題
MCP 是什麼？跟 API 有什麼不同？
API 是系統之間交換資料的介面，每個 AI 平台串接方式都不一樣；MCP 是建立在這些介面之上的共同協定，同一個 MCP Server 可以被不同的、支援 MCP 的 AI 助理使用，不必每個平台各寫一次。延伸閱讀：REST API 是什麼。
Skills 是什麼？
Skills 是一個資料夾，裡面放著工作說明、範本，必要時還有腳本；AI 在處理相關任務時才載入，適合格式固定的報價、報告、檢核等工作，讓每個人做出來的品質一致。
會不會讓 AI 看到不該看的資料？
MCP Server 依公司的帳號權限設計，AI 只能查到該使用者原本就能看的資料；敏感欄位可以遮罩，所有查詢都留下紀錄。
AI 可以直接幫我改系統資料嗎？
技術上可以，但我們建議「查詢自動、變更先確認」：簽核、改價、出貨等動作由 AI 先整理好內容，由人按下確認才執行。
要用 Claude 還是 ChatGPT？
依公司已經在用的工具、資料所在位置與預算決定。MCP 的好處是同一套串接可以跨平台使用，不會被單一廠商綁住。
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