阿里云百炼 MCP服务使用教程合集
阿里云百炼推出首个全生命周期MCP服务,支持一键部署、无需运维,具备高可用与低成本特点。该服务提供多类型供给、低成本托管及全链路工具兼容,帮助企业快速构建专属智能体。MCP(模型上下文协议)作为标准化开源协议,助力大模型与外部工具高效交互。教程涵盖简单部署、GitHub运营、数据分析可视化及文档自动化等场景,助您快速上手。欢迎加入阿里云百炼生态,共同推动AI技术发展!
旅行规划太难做?5 分钟构建智能Agent,集成地图 MCP Server
MCP(Model Coordination Protocol)是由Anthropic公司提出的开源协议,旨在通过标准化交互方式解决AI大模型与外部数据源、工具的集成难题。阿里云百炼平台上线了业界首个全生命周期MCP服务,大幅降低Agent开发门槛,实现5分钟快速搭建智能体应用。本文介绍基于百炼平台“模型即选即用+MCP服务”模式,详细展示了如何通过集成高德地图MCP Server为智能体添加地图信息与天气查询能力,构建全面的旅行规划助手。方案涵盖智能体创建、模型配置、指令与技能设置等步骤,并提供清理资源的指导以避免费用产生。
自媒体创作场景实践|通义千问3 + MCP=一切皆有可能
本文介绍了通过MCP(Model Context Protocol)结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型,配合ComfyUI生成图像,并通过小红书等社交媒体发布内容,展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server,完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。
方案优势在于高可扩展性和易用性,但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战,推动MCP在更多领域落地。
2小时打造专业医疗助手:基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型,采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践,该技术方案在保持模型通用能力的同时,显著提升了医疗问答的专业性和实用性,系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看,微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径,为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
超越问答:深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”,那么AI智能体(Agent)则赋予了LLM“手和脚”,使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构,讲解ReAct等关键工作机制,并带你一步步构建一个能够调用外部工具(API)的自定义Agent,开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。