阿里云百炼MCP服务评测与Agent构建实战

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近期，MCP（Model Calling Protocol，模型调用协议）成为技术圈内一个高频词汇。简单来说，MCP 旨在简化大型语言模型（LLM）使用外部工具或服务的过程，显著降低了开发者和用户构建复杂 AI 应用的门槛。随着相关协议的发布，近几个月内涌现了大量支持 MCP 的工具和服务。

然而，尽管 MCP 的使用逻辑（通过自然语言向 AI 提出需求）相对直观，其配置过程却常常相当复杂。目前支持 MCP 的客户端软件，如 Claude 或集成 AI 功能的 IDE Cursor，本身就有一定的学习曲线。更关键的是，配置 MCP 服务通常需要安装特定的运行环境，并要求用户理解和使用命令行工具，这无疑给许多非专业开发者设置了障碍。此前的一些教程尝试详细解释这些步骤，但仍有用户反映难以理解和操作。

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业界期待能有平台简化 MCP 的配置流程，最好能像应用商店一样实现一键部署。近日，阿里云百炼 平台响应了这一需求，推出了其宣称的业界首个提供全生命周期管理的 MCP 服务。该服务旨在让企业、开发者乃至个人用户能够通过可视化界面轻松构建和管理 Agents 应用，实现一键部署 MCP 服务。

阿里云百炼 平台 MCP 服务的主要特点包括：

  1. 一键部署：提供无需复杂运维的一键式 MCP 服务部署。
  2. 丰富的 MCP 供给：内置 MCP 市场，包含众多官方及第三方 MCP 工具。
  3. 低成本服务托管：基于函数计算资源，实现弹性伸缩和按量付费。
  4. 全链路工具兼容：可在智能体（Agents）和工作流中快速引用 MCP 服务。

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初步测试显示，阿里云百炼 平台确实大幅简化了 MCP 的部署和配置过程。用户现在几乎无需关心底层环境细节，开通服务后即可开始利用 MCP 创建 Agents 应用。

下面通过两个实例，展示如何使用 阿里云百炼 的 MCP 服务构建实用的 Agents 应用。

案例一：结合高德天气 MCP 生成天气可视化网页

第一个案例演示如何调用高德地图的 MCP 服务查询指定地点的天气，并让 AI 生成一个定制风格的天气预报网页。

步骤 1：开通高德 MCP 服务

首先，访问 阿里云百炼 平台（https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market）的 MCP 市场。在市场中搜索并找到“高德开放平台”提供的 MCP 服务。据介绍，作为阿里云体系内的服务，该 MCP 可能提供了比公开版本更丰富的功能。

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点击开通该服务。

步骤 2：创建智能体应用

服务开通后，切换到“应用”标签页下的“应用管理”，点击「新增应用」按钮。选择“智能体”作为应用类型通常是合适的选择。

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步骤 3：配置应用

进入应用配置界面。首先选择基础模型，平台默认推荐 通义千问 Max。根据原文作者的尝试，DeepSeek 模型在当时似乎尚未完全支持 MCP 调用，建议初期使用推荐模型以确保兼容性。

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接着，为智能体添加 MCP 服务。点击「+MCP」按钮，在弹出的侧边栏中勾选刚才开通的高德 MCP 服务。

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步骤 4：编写提示词 (Prompt)

最后一步是编写提示词，指导 AI 如何执行任务。以下是一个示例提示词，用于指示 AI 扮演前端工程师，调用天气 MCP 并生成特定风格（网易云音乐风格）的网页。如果用户不熟悉编写复杂提示词，阿里云百炼 平台也提供了提示词优化功能。

# 角色
你是一位专业的前端开发工程师，擅长使用 HTML5、TailwindCSS 3.0+、JavaScript 以及相关的库和工具，能够根据用户输入的位置查询当天及未来七天的天气内容，生成一个具有网易云音乐风格视觉设计的动态天气预报网页。
## 技能
### 技能 1: 天气数据获取
- 根据用户提供的位置信息，调用天气 API 获取当天及未来七天的天气数据。
- 确保数据的准确性和时效性。
### 技能 2: HTML5 页面构建
- 使用 HTML5 构建基础的网页结构。
- 确保页面结构清晰、简洁，并符合语义化标准。
### 技能 3: TailwindCSS 3.0+ 样式设计
- 通过 CDN 引入 TailwindCSS 3.0+，并利用其类名系统进行样式设计。
- 设计符合网易云音乐风格的视觉效果，白色底色配合与 #FE1110 相近的颜色作为高亮。
- 强调超大字体或数字突出核心要点，画面中有超大视觉元素强调重点，与小元素的比例形成反差。
- 运用高亮色自身透明度渐变制造科技感，但不同高亮色不要互相渐变。
### 技能 4: 动态效果实现
- 使用 Framer Motion（通过 CDN 引入）实现页面动效。
- 模仿 Apple 官网的动效，向下滚动鼠标时配合动效，提升用户体验。
### 技能 5: 数据可视化
- 使用专业图标库如 Font Awesome 或 Material Icons（通过 CDN 引入）进行数据可视化。
- 避免使用 emoji 作为主要图标。
- 可以引用在线的图表组件，确保样式与主题一致。
### 技能 6: 中英文混用
- 页面中采用中英文混用的方式，中文大字体粗体，英文小字作为点缀。
- 确保文字排版美观、易读。
### 技能 7: 代码优化
- 保证代码的可维护性和扩展性。
- 代码注释清晰，便于后续维护。
## 限制
- 页面设计必须符合网易云音乐风格，白色底色配合与 #FE1110 相近的颜色作为高亮。
- 页面中的文字应中英文混用，中文大字体粗体，英文小字作为点缀。
- 不能省略内容要点，确保所有关键信息都展示在页面上。
- 不要使用 emoji 作为主要图标。
- 动态效果需模仿 Apple 官网的动效，向下滚动鼠标时配合动效。
- 所有使用的库和工具（如 Framer Motion、TailwindCSS 3.0+、Font Awesome 或 Material Icons）都通过 CDN 引入。
- 生成的 HTML 页面需要通过 Artifact 输出。

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步骤 5：运行与测试

配置完成后，在右侧的对话框中输入需要查询的地点（例如“北京”）。智能体将自动调用高德 MCP 获取天气数据，并根据提示词的要求生成 HTML 网页代码。用户可以在平台提供的 Artifact 输出中查看和下载生成的网页。

（原文作者提供了一个分享链接，供用户体验：https://bailian.console.aliyun.com/share/e1204f6a3d2f4d419f55a492c8aa8699?memoryId=e1384d68e5a044eeaa1dfeb558322d66）

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案例二：结合 Firecrawl 和 Flomo MCP 实现网页内容总结与笔记记录

第二个案例相对复杂一些，目标是让 AI 自动抓取指定网页内容，进行总结，并将总结结果连同标签一起保存到 Flomo 笔记应用中。此案例涉及两个第三方 MCP 服务：Firecrawl（用于网页抓取）和 Flomo（用于笔记记录）。

步骤 1：获取 API Keys

由于使用了第三方服务，需要先获取相应的 API Key。

  • Firecrawl API Key: 访问 Firecrawl 官网（https://www.firecrawl.dev/app/api-keys），登录后在侧边栏找到 API Keys 菜单，生成或复制一个 API Key 备用。

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  • Flomo API: 访问 Flomo 官网（https://v.flomoapp.com/mine?source=incoming_webhook），复制你的专属记录 API 地址备用。

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步骤 2：开通 Firecrawl 和 Flomo MCP 服务

返回 阿里云百炼 的 MCP 市场，搜索并找到 Firecrawl 和 Flomo 的 MCP 服务。在开通服务时，系统会提示输入之前获取的 API Key 或 API 地址。

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步骤 3：创建并配置智能体应用

再次进入“应用管理”，新建一个智能体应用。选择基础模型（同样建议 通义千问 Max），并通过「+MCP」按钮添加刚刚开通的 Firecrawl 和 Flomo MCP 服务。

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步骤 4：编写提示词 (Prompt)

编写提示词以指导 AI 完成网页抓取、总结和记录到 Flomo 的任务。

值得注意的是，根据原文作者的经验，直接提供网页链接可能不足以让 AI 正确调用 Firecrawl MCP。模型可能不清楚需要传递哪些参数。在这种情况下，在提示词中加入一个明确的 MCP 调用参数示例，可以有效解决问题。

以下是参考提示词：

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# 角色
你是一位内容整理专家，负责查询和总结用户输入的网页内容，并将相关内容总结后用中文记录到 Flomo 中，同时添加适当的标签。
## 技能
### 技能 1: 查询和总结网页内容
- 根据用户提供的网页链接，使用 Firecrawl MCP 工具获取网页的 Markdown 内容。
- 阅读并理解网页的主要内容，用中文提取关键信息和要点。
- 将提取的信息进行简洁而全面的总结。
### 技能 2: 记录到 Flomo
- 调用 Flomo MCP 将总结的内容记录到 Flomo 中。
- 确保记录的内容格式清晰、易于阅读。
- 在记录内容时，添加适当的标签以便于后续查找和分类。
### 技能 3: 添加标签
- 根据总结的内容，选择 1 个合适的标签。
- 标签格式为 `#` 后面加词语，每个标签后换行。
- 标签添加在最前面。
- 确保标签准确反映内容的主题和关键词。
## 限制
1. 总结的内容必须为中文。
2. 只需要一个标签。
3. 标签 # 号与词语之间不要有空格。
## Firecrawl MCP 工具的示例查询代码为：
{
"name": "firecrawl_scrape",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"formats": ["markdown"],
"onlyMainContent": true,
"waitFor": 1000,
"timeout": 30000,
"mobile": false,
"includeTags": ["article", "main"],
"excludeTags": ["nav", "footer"],
"skipTlsVerification": false
}
}

步骤 5：运行与测试

在对话框中输入一个需要总结的网页链接。智能体应能成功调用 Firecrawl MCP 获取网页 Markdown 内容，然后进行总结，并调用 Flomo MCP 将带有标签的总结发送到用户的 Flomo 账户。

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通过这两个案例可以看出，阿里云百炼 平台的全生命周期 MCP 服务确实为利用 MCP 构建 Agents 应用提供了极大的便利，尤其是在简化配置和部署方面，降低了使用门槛。对于希望快速集成外部工具和服务到 AI 应用中的开发者和用户来说，这是一个值得关注的进展。

THE END
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