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。
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能,还是其特有的OLAP分析与AI能力,通过MCP协议向LLM开放接口后,显著降低了用户使用门槛,更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
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
 
              本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战,详细解析了五种主流MCP架构模式(直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式)的优缺点及适用场景,并结合Nacos服务治理框架,提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router,实现MCP服务的统一管理和智能路由,助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向,包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。
