MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配
本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。
Bolt.diy 一键部署，“一句话”实现全栈开发
Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本，提供更高灵活性与可定制性。通过自然语言交互简化开发流程，支持全栈开发及二次开发，使零基础开发者也能实现从创意到云端部署的完整链路。本方案基于阿里云函数计算 FC 搭建，集成百炼模型服务，快速完成云端部署。用户可通过对话开启首个项目，两步完成部署并获300社区积分。方案优势包括多模型适配、高度定制化、全栈开发支持及智能化辅助工具，助力高效开发与创新。
Bolt.diy 测评：从零部署到创意实践的全流程体验
本文详细介绍了阿里云解决方案中的Bolt.diy工具，一款基于AI的开源全栈开发平台。通过自动部署方式，用户可快速体验其多模型适配、全栈开发等功能。文章涵盖从开通服务到部署应用的具体步骤，并结合实际案例展示了生成网页的效果与局限性。尽管Bolt.diy能显著提升建站效率，但在复杂需求处理和稳定性上仍有改进空间。建议优化代码生成实时查看、预览异常处理等问题，并增加更多学习资源以帮助用户更好地设计Prompt。
MCP云托管最优解，揭秘国内最大MCP中文社区背后的运行时
近期，中国第一 AI 开源社区魔搭（ModelScope）推出全新 MCP 广场，上架千余款热门的 MCP 服务。从当下火热的高德地图、网页抓取再到独家的支付宝，开发者/机构可以查看近 1500 种 MCP 的功能与应用场景，并通过 MCP 实验场直接上手使用。魔搭的加入无疑对国内 MCP 的发展开启了加速键。
OpenManus：开源版 Manus，无需邀请码，5 分钟极速体验！
OpenManus 是一款基于多智能体协作的开源自动化系统，能将复杂任务拆解为可执行子流程。通过多智能体机制分解任务、协调工具调用，实现代码执行、文件处理、网络搜索等复杂操作。本方案基于函数计算 FunctionAI 开发平台和阿里云百炼模型服务，提供一键部署方案，让企业无需过多运维投入即可获得灵活透明的智能任务处理能力。方案具备三大核心优势：Serverless 架构降本、实时反馈与透明化、模块化自由组合，支持快速接入多种功能模块。用户可通过简单步骤获取 API-KEY 并完成部署，体验 AI 自动化任务处理。
从零开始开发 MCP Server
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。
突破地域限制，实现算力无限供给 —阿里云ACK One注册集群开启多地域Serverless算力调度
本文介绍了阿里云ACK One注册集群多地域Serverless算力调度解决方案，解决传统数据中心在AI时代面临的算力不足问题。方案通过分钟级接入、100%兼容Kubernetes操作及云上Serverless弹性，实现跨地域弹性算力供给，支持高并发请求与模型快速迭代。文中详细描述了快速接入步骤、指定地域调度及动态调度方法，并提供了相关代码示例。该方案助力企业实现AI推理服务的规模化部署，提升商业落地效率。
吐血整理Bolt.diy 部署与应用攻略
Bolt.diy 是一款无需代码基础即可创建个性化网站的工具，基于阿里云函数计算 FC 和百炼大模型服务，通过自然语言交互实现全栈开发。用户只需描述需求，Bolt.diy 即可快速生成网站，支持灵活定制与二次开发。部署简单，提供免费试用额度，适合从初学者到专业开发者各类人群。无论是快速原型设计、教育工具开发还是企业级应用，Bolt.diy 均展现出高效与便捷的优势。然而，新手可能需要更多时间熟悉云服务配置与高级功能。
ReSearch：基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架，利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”，无需监督数据。它将搜索操作融入推理链，通过文本推理决定搜索时机与方式，并用搜索结果引导后续推理。研究显示，ReSearch自然形成高级推理能力，如反思与自我纠正。技术上，采用特定标签封装搜索查询与结果，迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型，使用MuSiQue数据集训练，在多跳问答任务中显著超越基线模型，展现出强大泛化能力。动态分析表明，模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题，奖励指标也呈现稳定增长趋势。