类目筛选
通义灵码 + 魔搭MCP：全流程构建创空间应用
最近，通义灵码上线 MCP（ModelScope Cloud Platform）功能，从之前代码生成及修改的基础功能，到可以使用MCP服务连接更多功能，开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践
Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案，助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server，减少Token消耗，提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理，简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署，保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式，优化工具调用性能，助力MCP生态普及。
在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型
除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。
通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯！强大、多样、实用
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型，涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸，旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色，支持多种编程语言，并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外，Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景，如代码助手、Artifacts 和 Interpreter，满足不同开发者的需求。
从理论到落地：MCP 实战解锁 AI 应用架构新范式
本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。
【算法精讲系列】MGTE系列模型，RAG实施中的重要模型
检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源，类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构，包括Host、Client和Server三个核心组件，并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型，采用混合专家架构，具备235B参数但仅需激活22B，支持快速与深度思考模式，多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程，以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
通义灵码使用安装教程，3 分钟快速上手体验
通义灵码，是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。