本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案,解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署,提高云资源利用率,并支持OpenAPI与MCP双通道调用,使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查,最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。
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。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
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。
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。