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Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用，旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos，Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统，以及全新MCP服务的开发流程，并提供了完整的配置示例和源码链接。未来，Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力，进一步优化Agent开发体验。
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
通义千问API：让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫，本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具，还要实现让大模型能查询天气情况，最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践
Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案，助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server，减少Token消耗，提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理，简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署，保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式，优化工具调用性能，助力MCP生态普及。
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。
Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
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。
在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型
除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。
管理和调度Dify工作流
Dify是一款开源的大模型应用开发平台，支持通过可视化界面快速构建AI Agent和工作流。然而，Dify本身缺乏定时调度与监控报警功能，且执行记录过多可能影响性能。为解决这些问题，可采用Dify Schedule或XXL-JOB集成Dify工作流。Dify Schedule基于GitHub Actions实现定时调度，但仅支持公网部署、调度延时较大且配置复杂。相比之下，XXL-JOB提供秒级调度、内网安全防护、限流控制及企业级报警等优势，更适合大规模、高精度的调度需求。两者对比显示，XXL-JOB在功能性和易用性上更具竞争力。
