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借助 serverless 将 MCP 服务部署到云端
本文介绍了如何将 MCP 服务通过 SSE 协议部署到云端，避免本地下载和启动的麻烦。首先，使用 Python 实现了一个基于 FastMCP 的网络搜索工具，并通过设置 `transport='sse'` 启用 SSE 协议。接着，编写客户端代码测试服务功能，确保其正常运行。随后，利用阿里云函数计算服务（FC 3.0）以 Serverless 方式部署该服务，包括创建函数、配置环境变量、添加依赖层以及部署代码。最后，提供了客户端测试方法和日志排查技巧，并展示了如何在不同工具（如 Cherry-Studio、Cline 和 Cursor）中配置云端 MCP 服务。
函数计算支持热门 MCP Server 一键部署
云上托管 MCP 搭建 AI Agent 将成为趋势。函数计算 FC 目前已经支持开源 MCP Server 一键托管，欢迎体验。
10倍降本、10倍无损弹性！Kafka Serverless 基础版与专业版重磅发布！
云消息队列 Kafka 版基于 Apache Kafka 构建，提供高吞吐量与高可扩展性的分布式消息队列服务，广泛应用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理及在离线分析等场景，是 AI 与大数据时代企业数据处理体系的核心组件。
函数计算支持热门 MCP Server 一键部署
MCP（Model Context Protocol）自2024年发布以来，逐渐成为AI开发领域的实施标准。OpenAI宣布其Agent SDK支持MCP协议，进一步推动了其普及。然而，本地部署的MCP Server因效率低、扩展性差等问题，难以满足复杂生产需求。云上托管成为趋势，函数计算（FC）作为Serverless算力代表，提供一键托管开源MCP Server的能力，解决传统托管痛点，如成本高、弹性差、扩展复杂等。通过CAP平台，用户可快速部署多种热门MCP Server，体验高效灵活的AI应用开发与交互方式。
Dify x Tablestore 构建低成本、Serverless 知识库
本文介绍如何基于Dify与阿里云Tablestore构建检索增强生成（RAG）系统，解决大模型知识时效性和领域适配性问题，该方案具备低代码、Serverless免运维、高可靠、弹性扩展及低成本等优势。文章通过答疑助手的案例，详细说明了创建Tablestore实例、配置Dify、构建与验证知识库的步骤。
基于函数计算一键部署 AI 陪练，快速打造你的专属口语对练伙伴
AI 口语学习涵盖发音训练、对话交流、即时反馈、个性化场景模拟和流利度提升等。本方案以英语口语学习的场景为例，利用函数计算 FC 部署 Web 应用，结合智能媒体服务（AI 实时互动）的 AI 智能体和百炼工作流应用，实现英语口语陪练。
Serverless，云计算3.0阶段
Serverless是一种云计算服务模式，让开发者只需专注于编写业务逻辑代码，无需管理底层基础设施如服务器、存储和网络。相比传统Serverful架构，Serverless降低了运维成本，提高了开发效率，并通过弹性伸缩应对流量峰谷，按实际资源消耗付费，显著降低资源浪费和费用开销。
Serverless + AI 让应用开发更简单，加速应用智能化
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Serverless GPU：助力 AI 推理加速
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Serverless + AI 让应用开发更简单
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