MCP协议(Model Communication Protocol,模型通信协议)是大语言模型(LLM)与外部系统或其他模型交互时的一种标准化通信框架,旨在提升交互效率、安全性和可扩展性。
目录
1.阿里云百炼--MCP
模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)旨在搭建大模型和外部工具之间的信息传递通道。通过 MCP 协议,开发者不用为每个外部工具编写复杂的接口,百炼应用也能够接入海量第三方工具。
阿里云百炼:https://bailian.console.aliyun.com/#/home
1.1.MCP 服务接入示例
路径规划智能体 |
网页爬取工作流 |
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1.2.如何使用 MCP
现在,百炼智能体和工作流应用已支持接入两种 MCP 服务。使用 MCP 服务的详细方法,请参考快速入门。
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官方预置 MCP 服务:百炼官方部署了多种 MCP 服务,方便您快速接入百炼应用。
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自定义 MCP 服务:百炼还支持部署自定义 MCP 服务。您可以在 MCP 市场或互联网上搜寻 MCP 服务,以自定义 MCP 服务的形式部署在百炼上。
1.3.计费说明
官方预置 MCP 服务
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部署费用:限时免部署费用。
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调用费用:部分 MCP 服务涉及第三方 API 调用,使用后可能会产生费用。这部分费用由第三方收取,百炼不收取费用。
自定义部署 MCP 服务
根据是否收取部署费用,有以下两种计费模式:
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按次付费:
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无部署费用。无调用时不计费,有调用时按调用时长计费。
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调用费率:0.000156 元/秒
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适用场景:偶尔调用,对启动速度要求不高(首次调用会有一定启动延迟)
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常驻实例:
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有部署费用。无调用时按部署时长计费,有调用时另按调用时长计费。
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调用费率:0.000156 元/秒
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部署费率:0.000036 元/秒
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适用场景:可减少频繁启动服务带来的延迟,适合需要长时间保持在线,且调用较频繁的场景。
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2. 高德地图--智能体应用
1.前往MCP 广场,点击 Amap Maps 卡片。
2.立刻开通,Amap Maps MCP 服务。
3.接入智能体应用和工作流应用
您可以通过百炼智能体应用和工作流应用使用 MCP 服务。
什么是 Amap Maps MCP 服务?
为实现 LBS 服务与 LLM 更好的交互,高德地图 MCP Server 现已覆盖12大核心服务接口,提供全场景覆盖的地图服务,包括地理编码、逆地理编码、IP 定位、天气查询、骑行路径规划、步行路径规划、驾车路径规划、公交路径规划、距离测量、关键词搜索、周边搜索、详情搜索等。
为进一步提高开发者接入效率与体验,高德地图开放平台为开发者提供了通用级 SSE 协议 MCP 服务解决方案。
该服务限时试用体验,商业化用途请联系商务
如何在百炼上使用 Amap Maps MCP 服务?
百炼已为您部署好了云端的 Amap Maps MCP 服务,您仅需在百炼确认开通后使用。目前 MCP 服务已支持添到智能体和工作流中。
Amap Maps MCP 服务的关键特性
使用简单:适用普通用户基于 MCP(SSE)方式,不必部署本地服务,简单通过 URL 地址配置即可使用。
自动升级:我们会持续进行迭代更新,无须用户自己任何额外操作使用。
更易于大模型理解:我们对原始的 JSON 结果进行了语义化的转换,更易于大模型理解内容。
零运维成本:采用全托管云服务架构,用户无需关心服务器维护、资源扩容等底层运维问题。
协议兼容:支持 SSE 长连接,适配不同业务场景的技术需求。
4.前往百炼应用管理,打开一个智能体应用。
5.测试:在右侧对话窗格中发送一条测试消息:
“现在出发,从杭州萧山国际机场到杭州西湖景区。请你提供三种公共交通出行方案”。
您将看到智能体多次调用 MCP 服务,完成路径规划和时间估算。
3.天气查询--工作流应用
MCP 服务可能有多个工具。在工作流应用中,每个 MCP 节点只能使用一个工具。您需要手动指定 MCP 节点的输入参数,再传递输出参数到下一个节点。
使用“Amap Maps”MCP 服务的“maps_weather”工具,您可以快速构建一个城市天气查询工作流。
1.创建工作流,前往百炼应用管理,新建一个对话型工作流应用。
2.设置开始节点
在这个案例中,我们只需要默认的系统变量,故删去这两个参数。
删除开始节点的两个默认参数。
3.提取城市名称
这一步将用户的自然语言解析为 MCP 节点需要的城市名称。从左侧工具栏中拖入一个大模型节点,命名为“信息提取”。请将此节点连接到开始节点,并按照指引填写参数。
除以下参数外,其他参数保持默认即可:
参数名
参数值
模型配置
通义千问-Max
System Prompt
你是一个信息提取专家,你的任务是帮助“查询天气工具”解析正确的输入参数。
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“查询天气工具”的描述如下:
名称:maps_weather
描述:根据城市名称或者标准adcode查询指定城市的天气
输入参数:city [string] 城市名称或者adcode
输出参数:result [string] 城市的天气预报
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你的输出是“查询天气工具”的输入,你只需要输出城市的名称即可。
注意:你一次只能输出一个城市。
User Prompt
您需要键入"/"来呼出变量菜单,选中“系统变量 > query。
使用 MCP 节点前,您通常需要将用户的自然语言转换为 MCP 节点的输入参数。因此,您需要在 System Prompt 里描述 MCP 服务的功能和输入输出信息,限定大模型的输出格式。
4.查询天气信息
使用高德 MCP 服务提供的天气查询工具,接收一个城市名,返回该城市的天气信息。
从左侧工具栏中拖入一个 MCP 节点,按照图示选择 maps_weather 工具,确认节点配置。
5.请将 MCP 节点命名为“天气查询工具”,然后将此节点连接到“信息提取”节点。
5.点击 MCP 节点内 maps_weather 工具的配置按钮,修改输入为“引用:信息提取/result”。
6.总结天气信息
将 MCP 服务返回的结果整理成自然语言,方便用户阅读。
从左侧工具栏中拖入一个大模型节点,命名为“信息总结”。请将此节点连接到“天气查询工具”节点,并按照指引填写参数。
除以下参数外,其他参数保持默认即可:
参数名 |
参数值 |
模型配置 |
通义千问-Max |
System Prompt |
你是一个信息处理助手,你的任务是将用户输入的信息整合为自然语言。 |
User Prompt |
您需要键入"/"来呼出变量菜单,选中“天气查询工具 > result” |
7.输出结果
请将此节点连接到“信息总结”节点,并按照指引填写参数。
除以下参数外,其他参数保持不变。
参数名 |
参数值 |
输入框 |
键入"/"来呼出变量菜单,选中“信息总结 > result |
8.测试--点击右上角“测试”按钮,输入“查询杭州天气”,即可看到工作流输出“杭州”的天气信息。
4.部署自定义 MCP 服务
除了百炼预置的 MCP 服务外,您还可以部署开源社区和其他来源的自定义 MCP 服务。百炼会将您的自定义 MCP 服务部署至阿里云函数计算 FC。
以部署开源社区的 Knowledge Graph Memory MCP 服务为例:
Knowledge Graph Memory MCP 服务:通过此 MCP 服务,大模型可以记住您的个性化信息,并在回复时使用这些记忆。
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创建 MCP 服务
前往MCP 管理,点击创建 MCP 服务。
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配置 MCP 服务
按照以下指引填写配置,确认无误后提交部署。
服务名称和描述:填写 MCP 服务的名称和功能简介。
安装方式:当前仅支持 npx。
说明
npx 是一个随 npm 一起安装的工具,用于快速执行 npm 包中的命令行工具或可执行文件,它允许在不全局安装包的情况下直接运行命令 ,从而简化了项目内部模块的使用流程。
部署方式:学习和测试 MCP 服务时,建议选择“按次付费”。详细计费规则请参考计费说明。
MCP 服务配置:您可以直接使用以下配置代码。
{ "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory" ] } } }
说明
通常情况下,MCP 服务提供商会提供详细的配置代码,粘贴至此处即可。以Knowledge Graph Memory MCP 服务为例,您可以在MCP 广场找到这个 MCP 服务,单击进入详情页,找到标题为 NPX 的配置代码。
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使用 MCP 服务
部署完成后,您可以将自定义 MCP 服务接入智能体应用和工作流应用。