<div class="key-takeaways"><ul><li>สเปก Model Context Protocol (MCP) ใหม่ มุ่งเป้าขยายฐานสู่ระดับองค์กร</li><li>ปรับเปลี่ยนโครงสร้างครั้งสำคัญเพื่อแก้ปัญหาอุปสรรคสำคัญในการใช้งานจริง</li><li>เพิ่มนโยบายความเสถียรป้องกันการถอดฟีเจอร์ออกอย่างกะทันหัน</li></ul></div><p>วงการปัญญาประดิษฐ์กำลังก้าวไปอีกขั้น เมื่อมีการเผยแพร่ข้อกำหนดใหม่ของ Model Context Protocol (MCP) ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อทะลวงอุปสรรคสำคัญที่ขัดขวางการนำไปใช้งานในระดับองค์กร โดยมุ่งเน้นการสร้างความเชื่อมั่นให้กับภาคธุรกิจที่ต้องการความเสถียรและระบบที่รองรับการใช้งานในสเกลใหญ่ได้</p><p>การอัปเดตครั้งนี้ไม่เพียงแต่เน้นเรื่องประสิทธิภาพทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังมีการออกนโยบายใหม่สำหรับโปรโตคอล AI โดยเฉพาะ เพื่อรับประกันว่าฟีเจอร์ต่างๆ จะไม่ถูกถอดถอนออกไปอย่างไร้ร่องรอยหรือกะทันหัน ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ที่มักสร้างความกังวลให้กับนักพัฒนาและผู้ดูแลระบบไอทีในการวางแผนระยะยาว</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/mcp_ms7rkjs5_inline_1_552307fa85.jpg" alt="software code development architecture" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การที่โปรโตคอลสำหรับ AI อย่าง MCP มุ่งเน้นไปที่ตลาดองค์กร สะท้อนให้เห็นว่าเทคโนโลยี AI กำลังเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้งานในกลุ่มผู้ใช้ทั่วไป สู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักทางธุรกิจ นโยบายที่รับ 1 ประกันว่าฟีเจอร์จะไม่ถูกถอดกะทันหันจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความต่อเนื่องของการดำเนินงานในระดับองค์กร</p></div><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=feeds.arstechnica.com&sz=64" alt="Ars Technica" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://arstechnica.com/ai/2026/07/with-a-stateless-makeover-new-mcp-spec-targets-enterprise-scale/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Ars Technica</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>New Model Context Protocol (MCP) spec targets enterprise adoption.</li><li>Addresses primary barriers preventing large-scale business deployment.</li><li>Introduces stability policies to prevent abrupt feature removals.</li></ul></div><p>The artificial intelligence landscape is evolving as a fresh specification for the Model Context Protocol (MCP) aims to dismantle the primary hurdles preventing widespread enterprise adoption. Businesses requiring high stability and scalable infrastructure are the core focus of this new release.</p><p>Alongside structural updates, the protocol now enforces a specific policy designed to ensure that features are not removed without warning. This addresses a major pain point for developers and IT administrators who rely on long-term predictability when building corporate AI workflows.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/mcp_ms7rkjs5_inline_1_552307fa85.jpg" alt="software code development architecture" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Shifting focus toward enterprise-grade reliability highlights AI's transition from experimental toolsets to core business infrastructure. Policies guaranteeing feature stability are critical for corporate environments where sudden breaking changes can disrupt mission-critical operations.</p></div><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=feeds.arstechnica.com&sz=64" alt="Ars Technica" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://arstechnica.com/ai/2026/07/with-a-stateless-makeover-new-mcp-spec-targets-enterprise-scale/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Ars Technica</a></p>

medium_article-915.png

small_article-915.png

thumbnail_article-915.png

article-915.png

โปรโตคอล AI ตัวใหม่มาพร้อมกับการปรับปรุงครั้งสำคัญเพื่อแก้ปัญหาอุปสรรคในการใช้งานระดับองค์กร พร้อมนโยบายป้องกันการถอดฟีเจอร์กะทันหัน

The updated AI protocol introduces architectural changes to target enterprise-scale deployment alongside a new policy preventing sudden feature removals.

Inewgen

Inewgen

#AI Protocol

New MCP specification addresses the main barrier to enterprise adoption

Inewgen