本文分享如何基于利用MCP协议,配置MCP Server,以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent,实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识,帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存(WorkingSet)概念,它用于表示容器内存的实时使用量,尤其是活跃内存。
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。
MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本,本文对主要的改动进行详细介绍和解释
大模型不知不觉已经火了快一年了,拥有一个能够随时对话使用的大模型已经成为不少人的刚需。然而,最大的问题可能是如何访问和调用对话模型。如果,我是说如果,能在您的即时通讯软件钉钉中直接与通义千问对话,是不是会让这一切更方便快捷?! 按照传统方案,我们要实现上述场景可能需要非常繁琐的接入步骤,甚至还需要自行开发很多代码,这样的准入门槛实在,太!高!啦! 而今天,我要向各位隆重介绍一个新的解决方案——阿里云计算巢AppFlow应用与数据集成平台,无需任何代码开发,简单快捷,自动连接企业内部应用与外部应用或数据,搭建企业的自动化服务流程,帮助个人、企业降低了集成实施的周期和成本。
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