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当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus
本文以构建系统可观测为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
AI开源框架：让分布式系统调试不再"黑盒"
Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
MCP 实践：基于 MCP 架构实现知识库答疑系统
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。
MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配
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。
5 大场景上手通义灵码企业知识库问答
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能：RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成的能力，本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
通义灵码 + 魔搭MCP：全流程构建创空间应用
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