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”。
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。
ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI,相对于传统的 WebUI,ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭,函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”,简化开发者的部署流程,帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验,点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。