การพัฒนาเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลข้อมูลในปัจจุบันเติบโตอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดความจำเป็นในการพัฒนาระบบการสื่อสารระหว่างโมเดลต่าง ๆ ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น MCP หรือ Model Context Protocol จึงเกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ MCP อย่างละเอียด ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐาน วัตถุประสงค์ การทำงาน ไปจนถึงข้อดีและข้อจำกัดต่าง ๆ
MCP คืออะไร?
MCP (Model Context Protocol) คือโปรโตคอลแบบเปิด (Open Protocol) ที่ใช้เป็นมาตรฐานกลางในการส่งข้อมูลบริบทจากแอปพลิเคชันไปยัง LLM (Large Language Models)
แล้ว LLM คืออะไร? สิ่งนี้ก็คือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกสร้างขึ้นด้วย AI นั่นเอง
พูดง่าย ๆ MCP ทำหน้าที่เหมือนกับ HTTP ที่เป็นมาตรฐานกลางในการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างเว็บไซต์และเบราว์เซอร์ต่าง ๆ ในโลกของอินเทอร์เน็ต แต่ MCP เป็นมาตรฐานกลางสำหรับโลกของ AI โดยเฉพาะ ช่วยให้โมเดล AI ต่าง ๆ สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างเป็นระบบและมีมาตรฐานเดียวกัน นักพัฒนาจึงสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเขียนอินเทอร์เฟซเฉพาะสำหรับแต่ละโมเดลหรือแหล่งข้อมูล
MCP มีไว้ทำอะไร?
เชื่อมโยงโมเดล
MCP ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเชื่อมโยงโมเดลหลายตัวให้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น แทนที่แต่ละโมเดลจะต้องพัฒนาวิธีการสื่อสารเฉพาะของตนเอง MCP จัดเตรียมโครงสร้างและกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล
ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล
ลดการซ้ำซ้อนของข้อมูลและการทำงาน เมื่อโมเดลสามารถเข้าถึงบริบทที่โมเดลอื่นได้ประมวลผลไปแล้ว ทำให้ไม่จำเป็นต้องคำนวณหรือประมวลผลข้อมูลเดิมซ้ำอีก ส่งผลให้ระบบใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า
ช่วยเรื่องการประมวลผล
ประการสุดท้าย MCP ทำให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการจัดระเบียบการไหลของข้อมูลและบริบทระหว่างโมเดล ทำให้แต่ละโมเดลสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ของโมเดลอื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ เกิดการทำงานที่ประสานกันอย่างเป็นระบบ
องค์ประกอบของ MCP มีอะไรบ้าง?
MCP ประกอบด้วย 3 บทบาทหลัก ได้แก่
1. MCP Server
เซิร์ฟเวอร์ที่ให้บริการเครื่องมือและการเข้าถึงข้อมูลแก่ LLM โดยสามารถรันแบบแอปพลิเคชันบนอุปกรณ์ของผู้ใช้หรือโฮสต์แบบรีโมต เซิร์ฟเวอร์นี้มีเครื่องมือหลากหลายสำหรับดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในเครื่องหรือบริการภายนอก เรียกได้ว่าเป็นศูนย์กลางการประสานงานระหว่าง MCP Clients และ MCP Hosts
- ทำหน้าที่จัดการคำร้องขอจากโมเดล (Agent) เช่น การเข้าถึงข้อมูล เรียกใช้ API หรือการสั่งงาน tool ต่าง ๆ
- มีการเก็บ log การโต้ตอบและผลลัพธ์ เพื่อนำไปใช้ในการพัฒนา agent หรือตรวจสอบภายหลัง
- ทำหน้าที่คล้าย Message Broker ที่รับและส่งข้อมูลระหว่างระบบต่าง ๆ ได้อย่างปลอดภัยและมีโครงสร้าง
2. MCP Client
MCP Client คือส่วนที่ถูกฝังอยู่ภายในโมเดล AI หรือ LLM (เช่น GPT) ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการส่งคำร้องหรือคำสั่งไปยัง MCP Server เมื่อโมเดลประมวลผลแล้วพบว่าต้องการข้อมูลจากเครื่องมือภายนอกหรือแหล่งข้อมูลอื่น ๆ
โดยสรุป MCP Client มีหน้าที่สำคัญดังนี้
- ส่งคำสั่ง/คำถามไปยัง MCP Server เพื่อร้องขอข้อมูลหรือเรียกใช้งานเครื่องมือ (tools) ที่จำเป็น
- เรียกดูบริบทที่เกี่ยวข้อง (context-aware) เช่น ประวัติการสนทนา หรือข้อมูลเฉพาะของผู้ใช้งาน เพื่อให้โมเดลสามารถตอบคำถามได้อย่างแม่นยำและตรงจุด
- เพิ่มความสามารถให้โมเดลแบบ plug-and-play โดยไม่ต้องฝังฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดไว้ภายในโมเดลเอง ช่วยให้ขยายขีดความสามารถของ AI ได้แบบยืดหยุ่นและประหยัดทรัพยากร
กล่าวโดยสรุป MCP Client ทำหน้าที่เสมือน “ผู้ร้องขอ” ที่คอยประสานให้โมเดล AI เข้าถึงข้อมูลหรือบริการต่าง ๆ ได้อย่างชาญฉลาดและอัตโนมัติ
3. MCP Hosts
MCP Hosts คือแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือภายนอกที่เชื่อมต่อกับ MCP Server ซึ่ง AI Agent สามารถเข้าถึงเพื่อเรียกใช้บริการหรือดึงข้อมูลได้ตามความต้องการ
ตัวอย่างของ MCP Hosts
E-commerce API – สำหรับดึงข้อมูลสินค้าจากแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Shopee, Lazada, Amazon
Search Plugin – ใช้ค้นหาข้อมูลจาก Search Engine หรือฐานข้อมูลเฉพาะด้าน เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ หรือข่าวสารล่าสุด
ระบบภายในองค์กร – เช่น เอกสารภายใน ระบบ CRM ฐานข้อมูลลูกค้า หรือข้อมูลธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
อ่านบทความเพิ่มเติม :
จุดเด่นของ MCP Host
- แต่ละ Host จะมี metadata ระบุรายละเอียดการใช้งาน เช่น รองรับคำสั่งอะไร, ส่งข้อมูลกลับในรูปแบบใด
- เปรียบเสมือน “ปลายทาง” ที่โมเดล AI สามารถติดต่อเพื่อขอข้อมูล หรือสั่งให้ดำเนินการบางอย่าง
MCP Hosts คือเครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลที่ AI Agent สามารถ “เข้าถึง” ได้เพื่อให้สามารถตอบคำถามหรือดำเนินการตามคำสั่งของผู้ใช้ได้อย่างชาญฉลาด
Model Context Protocol ความสำคัญอย่างไรในธุรกิจ
MCP กลายเป็นกลไกสำคัญที่ช่วยให้ระบบ AI ทำงานได้ฉลาดขึ้น มีความยืดหยุ่น และตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม
เพิ่มความแม่นยำในการตอบคำถาม
โมเดลนี้ช่วยให้ AI Agent เข้าถึงข้อมูลบริบท (context) เช่น ประวัติการใช้งาน พฤติกรรมลูกค้า หรือข้อมูลในระบบภายในองค์กร ทำให้การตอบคำถามหรือให้คำแนะนำของ AI มีความแม่นยำและสอดคล้องกับสถานการณ์จริง
เชื่อมต่อระบบภายนอกได้หลากหลาย
ด้วยความสามารถในการสื่อสารกับ API, Plugin หรือระบบฐานข้อมูลต่าง ๆ ผ่าน MCP ทำให้ธุรกิจสามารถใช้ AI เข้าถึงระบบที่ใช้อยู่เดิม เช่น ระบบ CRM, ERP, ระบบคลังสินค้า หรือแม้แต่แหล่งข้อมูลสาธารณะ อย่าง E-commerce API ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดฝังฟังก์ชันซ้ำซ้อน
ยืดหยุ่นและขยายฟีเจอร์ได้ง่าย
MCP ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มขีดความสามารถของ AI ได้อย่างยืดหยุ่นแบบ plug-and-play เช่น การเพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพียงแค่เชื่อมต่อกับ Host เพิ่ม โดยไม่จำเป็นต้องแก้ไขโครงสร้างของโมเดล AI เดิม
ลดต้นทุนการพัฒนาและดูแลระบบ
การใช้ MCP ลดความซับซ้อนในการพัฒนา AI Agent ให้สามารถทำงานหลายอย่างได้ในระบบเดียว ลดเวลาการพัฒนา ลดภาระของทีมไอที และยังช่วยให้ระบบสามารถบำรุงรักษาและอัปเดตได้ง่ายขึ้นในระยะยาว
เพิ่มความสามารถเชิงกลยุทธ์ในการแข่งขัน
องค์กรที่สามารถทำให้ AI โต้ตอบกับระบบต่าง ๆ ได้อย่างชาญฉลาด จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ตอบสนองลูกค้าได้รวดเร็ว และพัฒนาบริการใหม่ได้เร็วกว่าคู่แข่ง
Model Context Protocol (MCP) และ AI Chatbot เกี่ยวข้องกันยังไง?
AI Chatbot คือเทคโนโลยี AI ที่ถูกพัฒนาด้วยระบบคอมพิวเตอร์ให้สามารถเรียนรู้และแก้ไขปัญหาได้เหมือนมนุษย์ ซึ่ง MCP คือกลไกสำคัญที่ช่วยยกระดับการทำงานของ Chatbot AI ดังนี้
ทำให้ Chatbot เข้าถึงข้อมูลบริบทแบบเรียลไทม์
MCP ทำให้โมเดล AI เช่น Chatbot สามารถร้องขอข้อมูลบริบท (context) จากระบบภายนอก เช่น ประวัติการใช้งานของลูกค้า ข้อมูลคำสั่งซื้อจากระบบ CRM หรือคำถามที่เคยถามไปแล้วในอดีต ซึ่งสิ่งนี้ช่วยให้ Chatbot สามารถเข้าใจสถานการณ์ และสามารถให้คำตอบที่สอดคล้องกับบริบทของผู้ใช้แต่ละราย แทนที่จะตอบแบบทั่วไป
ช่วยให้ Chatbot เรียกใช้เครื่องมือและบริการต่าง ๆ ได้
ด้วย MCP Chatbot สามารถสื่อสารกับ API หรือปลั๊กอินภายนอกได้ เช่นเรียกดูสถานะการจัดส่งจากระบบโลจิสติกส์ ตรวจสอบยอดเงินในบัญชีลูกค้า ไปจนถึงการจองตั๋ว หรือนัดหมายผ่านระบบภายนอก นั่นหมายความว่า Chatbot ไม่ได้แค่ “ตอบคำถาม” แต่สามารถ ลงมือดำเนินการแทนผู้ใช้ได้จริง (Actionable Agent)
เปลี่ยน Chatbot จาก Script-Based → Context-Aware Agent
Chatbot ทั่วไปมักถูกจำกัดด้วยบทสนทนาที่ตายตัว (Script-Based) แต่เมื่อรวมกับ MCP แล้ว จะสามารถปรับบทสนทนาให้ตรงกับบริบทเฉพาะบุคคล เลือกแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องแบบไดนามิก จัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น เช่น การบริการหลังการขาย หรือการแนะนำสินค้าแบบ Personalized
ขยายความสามารถ Chatbot ได้ง่ายแบบ Plug-and-Play
ด้วยสถาปัตยกรรมของ MCP ทำให้ธุรกิจสามารถ เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ให้กับ Chatbot ได้ง่าย โดยเพียงแค่เชื่อมต่อกับ Host ใหม่ เช่นระบบเอกสารภายใน แพลตฟอร์มการค้นหาข้อมูลภายนอก ระบบฐานข้อมูลเฉพาะทาง โดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งโมเดลหลักหรือสร้างโมดูลใหม่ให้ยุ่งยาก
การทำงานของ Model Context Protocol
การทำงานของ MCP ประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วนที่ทำงานร่วมกัน ได้แก่ Context Provider, Context Consumer และ Context Manager
Context Provider
โมเดลหรือระบบที่ทำหน้าที่สร้างและส่งต่อข้อมูลบริบท (context) โดยข้อมูลบริบทนี้อาจเป็นผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ การประมวลผล หรือข้อมูลสถานะต่าง ๆ ที่โมเดลอื่น ๆ อาจต้องการใช้ในการทำงาน
Context Consumer
โมเดลที่ต้องการใช้ข้อมูลบริบทจาก Provider เพื่อนำไปประมวลผลต่อ โมเดลหนึ่งสามารถเป็นทั้ง Provider และ Consumer ได้ในเวลาเดียวกัน ขึ้นอยู่กับบทบาทในแต่ละขั้นตอนของการประมวลผล
Context Manager
ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการจัดการการไหลของข้อมูลระหว่าง Provider และ Consumer รวมถึงการจัดเก็บและจัดการข้อมูลบริบทที่ถูกแชร์ในระบบ มักทำหน้าที่เสมือนคลังข้อมูลกลางที่ดูแลการเข้าถึงและความสอดคล้องของข้อมูล
ขั้นตอนการทำงาน
- เริ่มต้นจาก Provider ลงทะเบียนกับ Context Manager แจ้งว่าตนสามารถให้ข้อมูลบริบทประเภทใดได้บ้าง
- Consumer ก็ลงทะเบียนความต้องการข้อมูลบริบทที่ตนสนใจ
- Context Manager จะจับคู่ระหว่าง Provider และ Consumer ที่เหมาะสม
- ข้อมูลถูกส่งไปยัง Context Manager ซึ่งจะแจ้งเตือน Consumer ที่สนใจข้อมูลนั้น
- Consumer เรียกใช้ข้อมูลจาก Manager เพื่อนำไปใช้ในการประมวลผลต่อไป
ตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ MCP คือในระบบวิเคราะห์ข้อความอัจฉริยะ โมเดลแรกอาจทำหน้าที่แยกประโยคและวิเคราะห์ไวยากรณ์ (เป็น Provider) ส่งผลลัพธ์ไปยัง Context Manager จากนั้นโมเดลที่สองซึ่งวิเคราะห์ความหมายจะใช้ข้อมูลนี้ (เป็น Consumer) เพื่อทำงานต่อ โดยไม่ต้องวิเคราะห์ไวยากรณ์ซ้ำอีก เมื่อโมเดลที่สองทำงานเสร็จ ก็จะกลายเป็น Provider ส่งข้อมูลความหมายไปให้โมเดลที่สามซึ่งอาจเป็นโมเดลสร้างการตอบสนอง การทำงานเช่นนี้ทำให้ระบบมีประสิทธิภาพและลดความซ้ำซ้อน
ข้อดีของ MCP เมื่อเทียบกับระบบเดิม
- เพิ่มความยืดหยุ่นในการพัฒนา – นักพัฒนาสามารถออกแบบโมเดลแต่ละตัวให้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน แล้วใช้ MCP เชื่อมโยงเข้าด้วยกัน การปรับปรุงโมเดลใดโมเดลหนึ่งทำได้โดยไม่กระทบต่อโมเดลอื่น ตราบใดที่ยังปฏิบัติตามข้อกำหนดของ MCP
- จัดการบริบทแบบแยกส่วน – แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปมาระหว่างโมเดล การแยกบริบทออกเป็นส่วน ๆ ช่วยให้โมเดลเลือกใช้เฉพาะข้อมูลที่จำเป็น ลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผลและส่งต่อในระบบ
- ลดภาระด้านโครงสร้างการสื่อสาร – ระบบเดิมมักต้องพัฒนาโค้ดเฉพาะสำหรับการสื่อสารระหว่างโมเดลแต่ละคู่ การมีโปรโตคอลมาตรฐานช่วยลดความซับซ้อนของโค้ดและเวลาในการพัฒนา ทำให้นักพัฒนาโฟกัสที่ความสามารถหลักของโมเดล
- เหมาะสำหรับระบบซับซ้อน – MCP เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับระบบที่ต้องการการทำงานร่วมกันระหว่างโมเดลจำนวนมาก โดยเฉพาะในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่มีทีมพัฒนาหลายทีมทำงานร่วมกัน
ข้อจำกัดและความท้าทายของ MCP
- ความซับซ้อนในการเริ่มต้นใช้งาน – การออกแบบและติดตั้งระบบ MCP ที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโครงสร้างและการทำงานของระบบ นักพัฒนาจำเป็นต้องวางแผนอย่างรอบคอบเกี่ยวกับประเภทบริบทที่จะแชร์และวิธีจัดการข้อมูล
- การทำงานร่วมกับระบบเดิม – การปรับเปลี่ยนระบบเดิมที่ไม่ได้ออกแบบมาให้ใช้กับ MCP อาจต้องใช้ทรัพยากรและเวลามาก บางครั้งจำเป็นต้องพัฒนาตัวกลางหรือตัวแปลงเพื่อเชื่อมต่อระบบเก่ากับ MCP
- การจัดการข้อมูลที่แชร์ระหว่างโมเดล – เมื่อมีโมเดลจำนวนมากแชร์และใช้ข้อมูลร่วมกัน การรักษาความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูลจะซับซ้อนขึ้น ระบบต้องมีกลไกที่มีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลที่ขัดแย้งกัน การอัปเดต และการรักษาความเป็นปัจจุบันของข้อมูล
- ประสิทธิภาพของระบบ – การส่งข้อมูลผ่าน Context Manager อาจเพิ่มความล่าช้าในการประมวลผลเมื่อเทียบกับการส่งข้อมูลโดยตรงระหว่างโมเดล โดยเฉพาะในระบบที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์
ความแตกต่างระหว่าง MCP และ A2A
เมื่อเราพูดถึงโปรโตคอลการสื่อสารระหว่างโมเดลหรือระบบ มักมีความสับสนระหว่าง MCP (Model Context Protocol) กับ A2A (Agent-to-Agent) ทั้งสองเป็นแนวคิดที่มีจุดมุ่งหมายคล้ายกันคือการเชื่อมโยงระบบเข้าด้วยกัน แต่ก็มีหลักการและการทำงานที่แตกต่างกัน
แนวคิด
MCP มุ่งเน้นที่การแชร์บริบท (Context) ระหว่างโมเดล ลองนึกถึงบริบทเป็นเหมือนกระดานไวท์บอร์ดที่ทุกคนในทีมสามารถเขียนและอ่านข้อมูลได้ โมเดลต่าง ๆ มองเห็นข้อมูลชุดเดียวกัน และทำงานบนข้อมูลที่เป็นปัจจุบันเสมอ
ในทางกลับกัน A2A มุ่งเน้นที่การสื่อสารระหว่างเอเจนท์อิสระ คล้ายกับพนักงานหลายคนที่ส่งอีเมลหรือข้อความถึงกัน แต่ละเอเจนท์มีความเป็นอิสระสูง มีเป้าหมายและความเชี่ยวชาญเฉพาะตัว และสื่อสารกันเมื่อจำเป็น
รูปแบบการสื่อสาร
ความแตกต่างที่ชัดเจนอยู่ที่รูปแบบการสื่อสาร MCP ใช้การแชร์บริบทแบบศูนย์กลาง โดยมี Context Manager เป็นคนกลางในการจัดการข้อมูล โมเดลไม่จำเป็นต้องรู้จักกันโดยตรง เพียงแค่รู้ว่าต้องการข้อมูลอะไรและสามารถให้ข้อมูลอะไรได้ เปรียบเสมือนการทำงานผ่านฐานข้อมูลกลางที่ทุกคนเข้าถึงได้
A2A ใช้การสื่อสารแบบตัวต่อตัว (Peer-to-Peer) เอเจนท์ส่งข้อความถึงกันโดยตรง โดยมักใช้รูปแบบข้อความที่มีโครงสร้าง (เช่น JSON, XML) หรือภาษาธรรมชาติ เอเจนท์ต้องรู้จักกันและเข้าใจวิธีการสื่อสารกัน
ระดับความอิสระและการตัดสินใจ
MCP ให้อิสระในการตัดสินใจแก่โมเดลน้อยกว่า โมเดลมักทำงานตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การตัดสินใจว่าข้อมูลใดจะถูกส่งต่อไปยังโมเดลใดมักถูกกำหนดโดย Context Manager ตามการลงทะเบียนไว้ล่วงหน้า
A2A ให้อิสระในการตัดสินใจสูงกว่า เอเจนท์สามารถตัดสินใจได้ว่าจะสื่อสารกับใคร เมื่อไหร่ และอย่างไร เอเจนท์อาจมีความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัว สามารถเลือกวิธีการทำงานที่เหมาะสมตามสถานการณ์
การประยุกต์ใช้งาน
MCP เหมาะกับระบบที่ต้องการความแม่นยำและประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะระบบที่มีขั้นตอนการทำงานชัดเจน เช่น การประมวลผลภาพหรือเสียง ที่ต้องผ่านหลายขั้นตอนของการวิเคราะห์และแปลงข้อมูล
A2A เหมาะกับระบบที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง เช่น ระบบวิเคราะห์ตลาดการเงิน ระบบผู้ช่วยอัจฉริยะ หรือระบบจัดการโลจิสติกส์ที่ต้องรับมือกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
สรุป
Model Context Protocol หรือ MCP เป็นโปรโตคอลที่ช่วยจัดการการแลกเปลี่ยนข้อมูลและบริบทระหว่างโมเดลการประมวลผลที่แตกต่างกัน ช่วยแก้ปัญหาการทำงานแบบแยกส่วนของโมเดลในระบบซับซ้อน ทำให้การพัฒนาระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกับ A2A ทั้งสองโปรโตคอลมีจุดแข็งและการประยุกต์ใช้ที่แตกต่างกัน การเลือกใช้โปรโตคอลใดขึ้นอยู่กับลักษณะของโครงการ ความต้องการด้านความยืดหยุ่น และรูปแบบการทำงานของระบบที่ต้องการพัฒนา
หากธุรกิจของคุณต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาประยุกต์ใช้ สามารถปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของ Yes Web Design Studio ได้ เราเป็นบริษัทเว็บดีไซน์ชั้นนำในไทยที่ไม่เพียงรับทำเว็บไซต์ แต่ยังให้คำปรึกษาด้านการตลาดดิจิทัลและ AI Solution อย่างครบวงจร
Yes Web Design Studio
Tel. : 096-879-5445
LINE : @yeswebdesign
E-mail : [email protected]
Address : ชั้น 17 อาคารวิทยกิตติ์ ถนนพญาไท วังใหม่ ปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330 (สถานี BTS สยาม)
