本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP(Model Context Protocol)实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤(如使用VS Code与Cline配置MCP Server)、示例场景(包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等),以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具,用户可通过自然语言与AI助手交互,完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务,实现高效“掌上运维”。
无论是使用 Nacos-Controller 实现配置的双向同步,还是直接在应用中接入 Nacos SDK 以获得更高级的配置管理特性,都能显著提升配置管理的灵活性、安全性和可维护性。使用 Nacos,您能够更好地管理和优化您的应用配置,从而提高系统的稳定性和可靠性。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用,能够显著降低存量应用的改造成本。
AI 应用开发中,总有一些让人头疼的问题:敏感信息(比如 API-KEY)怎么安全存储?模型参数需要频繁调整怎么办?Prompt 模板改来改去,每次都得重启服务,太麻烦了!别急,今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
是否还记得 2022 年 K8s Ingress Nginx 披露了的 3 个高危安全漏洞(CVE-2021-25745, CVE-2021-25746, CVE-2021-25748),并在那一年宣布停止接收新功能 PR,专注修复并提升稳定性。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
在当今数字化时代,日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而,随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升,日志数据的体量呈现爆发式增长,给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式,通过“限”与“换”的策略切换,在快速分析与精确计算之间实现平衡,满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。