Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
2026TECHFRESH畢業分享會 - Lightning Talk - 打造精準高效的 M...
Search
LINE Developers Taiwan
PRO
June 17, 2026
Technology
3.2k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
2026TECHFRESH畢業分享會 - Lightning Talk - 打造精準高效的 MCP 設計模式與測試實務
講者: Ken Liu
活動:
https://techfresh.landpress.line.me/20260616/
LINE Developers Taiwan
PRO
June 17, 2026
More Decks by LINE Developers Taiwan
See All by LINE Developers Taiwan
Zona Hello World AIDD PPT
line_developers_tw
PRO
0
290
Evan 2026-09-12 國立臺中科技大學 x LINE PROTOSTAR 創新創業競賽- LINE 技術應用說明
line_developers_tw
PRO
0
340
Evan 2026-09-12 國立臺中科技大學 x LINE PROTOSTAR 創新創業競賽- LINE API應用介紹
line_developers_tw
PRO
0
320
Zona Codex Community Meetup 分享
line_developers_tw
PRO
0
1.4k
Evan & Zona COSCUP 2026 分享
line_developers_tw
PRO
0
330
台大資管營企業參訪-Bowen Chen
line_developers_tw
PRO
0
130
2026TECHFRESH畢業分享會 - AI 時代的人生存檔點
line_developers_tw
PRO
0
3.3k
2026TECHFRESH畢業分享會 - 原生還是跨平台? App 開發踩坑實錄
line_developers_tw
PRO
0
3.3k
2026TECHFRESH畢業分享會 - 葬送的通靈師:化系統與用戶雜訊成行動訊號
line_developers_tw
PRO
0
3.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
USB PDを使ってスマホを労わりたい
raspython3
0
160
ゲームのリアルタイム通信から見た QUIC と MoQ
segadevtech
0
120
自主式軟體工廠
philipz
0
260
ai_cording_with_k8s_knowledge.pdf
mochizuki875
1
350
"優秀な誰か"の下位互換にならないために
yut0naga1_fa
1
1.8k
Persisting Massive Data with Rails ~Designing for 60 billion rows, and fighting the bottlenecks~ Railsで挑む大量データ永続化 〜600億件を永続化するための設計とボトルネックとの戦い〜
occhi
0
500
⾮構造化データを価値に変える AI エージェント基盤とその組織
ivry_presentationmaterials
0
150
AI駆動開発の時代になったのでトヨタ生産方式から見直す
terurou
7
5.9k
FactoryBotアンチパターン / factory_bot anti-patterns
toshimaru
0
160
AI時代に必要な脅威モデリング― 変化の速度に負けない理解とリスク判断
masakane55
5
1.3k
実践!Cloud Run ハンズオン!! / Cloud Run handson
y0hgi
2
260
Rustuna: Rustによる高速なOptuna実装
pfn
PRO
0
120
Featured
See All Featured
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
520
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.6k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
20k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.4k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
550
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
10k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
600
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
450
Transcript
深入淺出 MCP Tool 的 設計模式與測試心法
Ken Liu Alpha Dev | TECH FRESH TECH FRESH @LINE
Taiwan M.S. in CS @NYCU B.S. in CS @NTOU
01 / 背景 MCP:給 AI 一個工具箱 是什麼 Model Context Protocol
是讓 AI 能呼叫外部工具的標 準協定
02 / 實戰案例 MM System:公司人力資源管理系統 查詢、追蹤、分析 靠介面點來點去效率太低 資料追不完,數字算不完 部門很多 數字很多
大小專案很多 × 12 個月
03 / 價值 把「進系統才能查」變成自然語言就能問 2025/5-8 工程部門在熊大專案花了多少人力? 共 17 個單位人力(正職 15、兼職
2) 這兩天有人更新 MM 嗎?幫我做 summary Andy:詹姆士專案 80→78,Alice 說明有人轉組… LINE 兔兔專案人力超標了嗎?主管怎麼說? 超標 5 個人力成本,Allen 說明:支援活動而調整 讓「介面難以實作的需求」被 agent 用 MCP tool 快速實現
04 / 架構設計 技術選型 01 TypeScript 型別安全 02 FastMCP MCP
協定框架 03 Clean Architecture 分層解耦
04 / 架構設計 請求流程 Client Backend Code Copilot, ChatGPT, Claude
Code, etc. LLM API Claude, GPT, etc. MM MCP Server mm-app-server mm-api LLM 推理 PostgreSQL
04 / 架構設計 分層原則:Tool Tool MCP 接口層 UseCase 業務編排 Service
領域邏輯 Client 外部 API 封裝 把 MCP tool call 翻譯成業務呼叫 外部 → 內部 的翻譯層 Tool 接收 MCP 協定訊息,轉成 UseCase 能理解的呼 叫,再把結果序列化成 MCP 標準回覆。 FastMCP + Zod schema Zod 描述參數,FastMCP 翻成 MCP 標準描述給模型, annotation 提示工具特性讓模型更容易選對。 Interface Adapters · 入口
04 / 架構設計 分層原則:UseCase Tool MCP 接口層 UseCase 業務編排 Service
領域邏輯 Client 外部 API 封裝 編排業務流程,回答「系統能做什麼」 業務流程的編排者 接收輸入、編排 Service、處理業務分支,回傳結果。 不關心輸入來自 MCP、Web 或 CLI。 業務邊界的守門員 處理找不到、超量、權限等業務分支。 若有不合業務邏輯的 Exception 就拋回給 client。 Use Cases · 業務流程編排
04 / 架構設計 分層原則:Service Tool MCP 接口層 UseCase 業務編排 Service
領域邏輯 Client 外部 API 封裝 可重用的領域邏輯封裝 業務概念的封裝 模糊搜尋、合併資料狀態、計算 MM 加總。 跨 UseCase 共用的領域操作都收這裡。 只依賴 Client 介面 純業務邏輯。單元測試只 mock Client 介面。 Domain Service · 跨案例邏輯
04 / 架構設計 分層原則:Client Tool MCP 接口層 UseCase 業務編排 Service
領域邏輯 Client 外部 API 封裝 翻譯內部呼叫為外部 API request 內部 → 外部 的翻譯層 封裝後端的 HTTP API。 定義 DTO 描述資料形狀、發 request、收 response。 Gateway 換後端只改這一層。整層完全不認得業務概念,純粹 是 HTTP 呼叫的封裝。 Interface Adapters · 出口
07 / 測試心法 LLM 是黑盒子 — 怎麼測?三層金字塔 E2E LLM ×
MCP Integration 啟動真實 server Unit Mock 依賴,直接測 UseCase / Tool 最貴最慢,測試 重要業務邏輯 server 跑得通協定 快又便宜,覆蓋率要高
13 / Recap 三個 Takeaway 01 乾淨分層 業務邏輯不認得外面世界 02 Spec
很重要 描述精準,模型才聽話 03 E2E 不可省 測過真實 LLM 才穩定
Thank You 深入淺出 MCP Tool 的設計模式與測試心法