随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署,原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。
本文介绍了如何使用 Nacos 3.0.1 与 Higress 配合,实现 HTTP 服务转化为 MCP 协议服务,并支持自动注册与代理。通过 Docker 部署环境,结合 Spring AI Alibaba 框架,可实现服务的自动暴露和动态配置管理,适用于零改造存量应用适配 MCP 协议的场景。
通过遵循以上最佳实践,可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统,为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面,能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
本文讲述了作者团队在阿里云的服务领域Agent是如何设计与实践的,以及到目前为止的一些阶段性成果,作者做出了总结和整理。
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
MCP 作为一款开放协议,直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口,正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样,MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP(Model Context Protocol)实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤(如使用VS Code与Cline配置MCP Server)、示例场景(包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等),以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具,用户可通过自然语言与AI助手交互,完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务,实现高效“掌上运维”。
文章探讨了AI Agent的发展趋势,并通过一个实际案例展示了如何基于MCP(Model Context Protocol)开发一个支持私有知识库的问答系统。