DataWorks Agent se basa en el Model Context Protocol (MCP). Se conecta al DataWorks MCP Server y a otros servidores MCP de big data, como el Hologres MCP Server, para ofrecer funciones como desarrollo de datos, operación y mantenimiento de tareas e integración de datos en DataWorks mediante interacción en lenguaje natural.
Para un servicio de Agent simplificado, consulte Agent.
Funcionamiento
DataWorks Agent permite el desarrollo de big data mediante interacciones en lenguaje natural dentro de una ventana de chat inteligente. Funciona utilizando un Large Language Model (LLM) para analizar sus solicitudes y luego invoca las capacidades del MCP Server para ejecutar las tareas.
Por ejemplo, puede preguntar "¿Cuántos espacios de trabajo tengo?" en la ventana de chat de DataWorks Agent. El Agent utiliza el LLM para interpretar esta solicitud y llama a la herramienta ListProjects proporcionada por el DataWorks MCP Server, que está construido sobre DataWorks OpenAPI, para obtener el resultado. En tareas complejas, el LLM interactúa con el MCP Server en múltiples ocasiones.
DataWorks Agent no solo se integra con el DataWorks MCP Server, sino que también se conecta a otros servidores MCP. También puede elegir su propio LLM, como Qwen, DeepSeek u OpenAI.
También puede probar los siguientes prompts para explorar más escenarios de tareas compatibles con DataWorks Agent.
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Ámbito |
Ejemplo de prompt |
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Data Studio |
[Consultar tareas] Encuentra todos los nodos de desarrollo de datos |
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[Renombrar tareas] Renombra los nodos encontrados anteriormente a 'invalid_node_to_delete'. Usa números secuenciales para diferenciarlos. |
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[Crear tareas] Crea cinco nodos |
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Operación y mantenimiento de tareas |
[Reejecutar tareas con errores] En este espacio de trabajo, encuentra las tareas que fallaron el |
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[Consultar instancias con errores] Encuentra todas las instancias que fallaron el |
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[Analizar propiedades de reejecución de tareas] Analiza las propiedades de reejecución de estas tareas. Si son reejecutables, reejecútalas. |
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Integración de datos |
[Sincronizar una sola tabla de MySQL a MaxCompute] Crea una tarea de integración de datos por lotes en el espacio de trabajo actual con la siguiente configuración:
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[Análisis de ventas] Analiza las tendencias de ventas de los 10 productos más vendidos este mes a partir de la tabla de pedidos. |
Limitaciones
Esta función solo está disponible en un personal development environment dentro de un espacio de trabajo donde la nueva versión de Data Studio esté habilitada.
Debe reinstalar el MCP Server después de reiniciar un entorno de desarrollo personal. Proceda con precaución.
Facturación
El uso de DataWorks Agent genera los siguientes cargos:
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Cargos por llamadas a la OpenAPI de DataWorks
Cuando el Agent llama a la OpenAPI de DataWorks a través de un MCP Server, las llamadas se cobran según OpenAPI billing standards.
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Cargos por tokens del LLM
El Agent invoca el Large Language Model (LLM) que usted configure, como Qwen, para interpretar la intención del usuario y generar respuestas en lenguaje natural. Este proceso consume tokens de entrada y salida, que se facturan según las reglas de precios del proveedor del modelo elegido. Por ejemplo, si utiliza el modelo
qwen-coder-plusen Model Studio, los cargos se calculan según Model Studio billing details.
Inicio rápido
Después de configure DataWorks Agent, haga clic en el icono
en la esquina superior derecha de la página de Cline para abrir la interfaz de chat de DataWorks Agent y probar un ejemplo rápido: consultar los miembros del espacio de trabajo actual.
Introduzca el siguiente prompt: Consulta los miembros del espacio de trabajo actual.
El Agent ejecuta la tarea en los siguientes pasos:
Analizar y confirmar la solicitud: El Agent interpreta su intención (como "consultar los miembros del espacio de trabajo actual"), identifica automáticamente la API
ListProjectMembersa invocar y le pide confirmar los parámetros obligatorios, como el espacio de trabajo objetivo (ProjectId).-
Llamar a la API y recibir una respuesta: Después de hacer clic en Approve, el Agent llama a la OpenAPI
ListProjectMemberspara recuperar una lista estructurada de miembros en el espacio de trabajo, incluidos sus roles y tipos de cuenta. Para más información sobre la OpenAPIListProjectMembers, consulte Query the list of workspace members.NotaDurante la ejecución, el sistema le solicita confirmar acciones relevantes y proporcionar la información necesaria. Puede hacer clic en Approve para continuar o en Reject para cancelar la acción.
La lógica de desglose de los pasos clave puede variar ligeramente según la complejidad de la tarea, la selección del LLM y la versión del modelo. El flujo de ejecución real depende del análisis y la interacción en tiempo real del Agent durante la sesión.
Configurar DataWorks Agent
DataWorks Agent utiliza una extensión cliente MCP, como Cline, para crear la interfaz de chat. Se conecta al DataWorks MCP Server y a otros servidores MCP de Alibaba Cloud mediante configuraciones de MCP Server.
Puede conectarse a más servidores MCP de código abierto según sea necesario para mejorar las capacidades de DataWorks Agent.
Requisitos previos
Ha created a workspace y ha seleccionado Use Data Studio (New Version).
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(Opcional, para usuarios RAM) Ha agregado el usuario RAM para desarrollo de tareas al espacio de trabajo con el rol Development o Workspace Administrator. El rol Workspace Manager tiene permisos amplios, así que asígnelo con precaución. Para obtener detalles sobre cómo agregar miembros, consulte Add members to a workspace.
Si utiliza una cuenta de Alibaba Cloud, puede omitir este paso.
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Ha created a personal development environment instance.
NotaSi su entorno de desarrollo personal necesita vincularse a una VPC, debe configure public network access for the personal development environment.
Paso 1: Ingresar al entorno de desarrollo personal
Siga estos pasos para iniciar y acceder a su entorno de desarrollo personal.
Vaya a la página Workspaces en la consola de DataWorks. En la barra de navegación superior, seleccione la región deseada. Busque el espacio de trabajo deseado y elija en la columna Actions.
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Haga clic en el icono
junto a Personal Development Environment en la barra de navegación superior para comprobar el estado de su instancia de entorno de desarrollo personal y acceder a ella.Si el Instance Status es Running: Haga clic en la instancia de entorno de desarrollo personal en ejecución bajo Personal Development Environment para ingresar al entorno.
Si la instancia tiene cualquier otro estado: Haga clic en Management Environment en la ventana emergente. En la página Personal Development Environment Instances, busque su instancia y haga clic en Start en la columna Actions. Espere a que el Instance Status cambie a Running y luego haga clic en la instancia para ingresar al entorno.
NotaUn icono similar a
en el área de Personal Development Environment indica que ha ingresado correctamente al entorno de desarrollo personal.
Paso 2: Instalar Cline
Después de ingresar al entorno de desarrollo personal, siga estos pasos para configurar DataWorks Agent. Esta guía utiliza Cline como ejemplo.
Si seleccionó la imagen dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04 al crear su instancia de entorno de desarrollo personal, no necesita upgrade the engine ni install the Cline extension.
Actualizar el motor
Instalar la extensión Cline
Paso 3: Configurar la clave de API del LLM
Después de instalar la extensión Cline, siga estos pasos para configurar su API Key. Este ejemplo muestra cómo conectarse a la API de Model Studio mediante el modo OpenAI Compatible.
Para conectarse a otros modelos, configure los parámetros relevantes según la interfaz de usuario.
Solo se admite el método Use your own API key; Get Started for Free no es compatible.
On the Data Studio personal development environment page, click the
en la esquina superior derecha de la barra de navegación superior para abrir Copilot Chat y luego haga clic en el icono
para cambiar a Cline.-
En la página de Cline, haga clic en Use your own API key y configure los parámetros como se describe en la siguiente tabla.
Parámetro
Descripción
API Provider
El proveedor de servicios de API que desea utilizar. Seleccione
OpenAI Compatible. Esto indica que utilizará una interfaz compatible con OpenAI para conectarse a la API de Model Studio.Base URL
La URL base del servicio de API.
Por ejemplo, el endpoint de API compatible con OpenAI proporcionado por Model Studio es
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.API Key
La clave que se utiliza para la autenticación. Puede obtener esta API Key desde la consola de Alibaba Cloud Model Studio.
Model ID
El modelo específico que desea utilizar. Los diferentes modelos tienen distintas funciones y rendimiento.
Seleccione
qwen-coder-plusoqwen-plus:-
qwen-coder-plus: adecuado para generación de código y tareas de programación. -
qwen-plus: adecuado para tareas generales de generación y procesamiento de texto.
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Haga clic en Let's go! para guardar la configuración.
Paso 4: Configurar el MCP Server
Después de configurar la API Key, siga estos pasos para conectarse y configurar el DataWorks MCP Server. Para más información sobre el DataWorks MCP Server, consulte Appendix: DataWorks MCP Server.
En la esquina superior derecha de la página de Cline, haga clic en el icono
para ir a la pestaña MCP Servers Marketplace.Cambie a la pestaña Installed para ver los servidores MCP instalados.
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Haga clic en Configure MCP Servers para abrir el archivo de configuración
cline_mcp_settings.json. DataWorks proporciona una configuración predeterminada paraalibabacloud-dataworks-mcp-server. La configuración es la siguiente:{ "mcpServers": { "alibabacloud-dataworks-mcp-server": { "command": "npx", "args": [ "alibabacloud-dataworks-mcp-server" ], "env": { "REGION": "cn-shanghai", "ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI": "http://localhost:7002/api/v1/credentials/0", "TOOL_CATEGORIES": "SERVER_IDE_DEFAULT" }, "disabled": false, "autoApprove": [], "timeout": 60 } } }Parámetro
Descripción
command
npx, el comando proporcionado por dataworks-mcp-server.
args
alibabacloud-dataworks-mcp-server, el argumento de comando para dataworks-mcp-server.
env
REGION
La región donde se encuentra su espacio de trabajo de DataWorks, por ejemplo, cn-shanghai.
ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI
La URI para la credencial de Alibaba Cloud.
ImportanteEste parámetro solo es válido en el entorno de desarrollo personal de DataWorks y se utiliza para obtener la autenticación de usuario de Alibaba Cloud.
TOOL_CATEGORIES
Una lista de permitidos de categorías de
Tool. Introduzca las categorías de OpenAPI separadas por comas.Ejemplo:
"TOOL_CATEGORIES":"Data Source,Workspace Management,Resource Group Management,Data Map,Data Integration,Data Studio (new version),Operation Center,DataService,Open Platform,Data Quality,Label Management,Security Center,SERVER_IDE_DEFAULT".Nota-
SERVER_IDE_DEFAULThace referencia a lasToolspredeterminadas en el entorno de desarrollo personal. Las demás categorías de servicios se encuentran en el árbol de directorios izquierdo de la página DataWorks - OpenAPI Overview. -
Para mejorar el rendimiento de carga del modelo y la experiencia del usuario, la configuración predeterminada establece
TOOL_CATEGORIESenSERVER_IDE_DEFAULT. Para habilitar todas las herramientas de OpenAPI, puede eliminar este elemento de configuración.
TOOL_NAMES
Una lista de permitidos de nombres de
Tool. Introduzca los nombres de OpenAPI separados por comas.Ejemplo:
"TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode".NotaPuede encontrar
TOOL_NAMESen la página DataWorks - OpenAPI Overview. -
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Si se carga una lista de Tools disponibles en la página después de guardar la configuración,
alibabacloud-dataworks-mcp-serverse instaló y configuró correctamente. Ahora puede utilizar las funciones del DataWorks MCP Server.NotaSi esta información no se carga, asegúrese de haber upgraded the engine.
Puede ampliar las capacidades de DataWorks Agent editando directamente el archivo de configuración
cline_mcp_settings.jsono instalando otros servidores MCP desde el Marketplace. Por ejemplo, para utilizar funciones relacionadas con Hologres en DataWorks Agent, puede conectarse al Hologres MCP Server.
Preguntas frecuentes
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P: Cuando ejecuto un prompt predefinido en el MCP Server, una solicitud de API tarda demasiado en responder. ¿Cuál podría ser la causa y cómo puedo solucionarlo?
R: La solicitud puede agotar el tiempo de espera debido a problemas de compatibilidad con una versión antigua del motor. Upgrade the engine para resolver esto.
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P: ¿Qué puedo hacer para mejorar la velocidad de respuesta del modelo?
R: Para mejorar el rendimiento de respuesta, pruebe las siguientes medidas:
Deshabilite los servidores MCP no utilizados para reducir la sobrecarga del sistema.
En el archivo de configuración del MCP Server, utilice el parámetro
envpara especificar explícitamenteTOOL_CATEGORIESoTOOL_NAMES. Esto carga solo los conjuntos de herramientas necesarios y reduce la cantidad deToolsimportadas.
Apéndice: DataWorks MCP Server
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo que proporciona un contexto estandarizado para Large Language Models (LLMs). Estandariza la forma en que los LLM se conectan a diversas fuentes de datos y herramientas, lo que les permite procesar información de manera más efectiva. Un cliente MCP puede invocar las capacidades de varios servidores MCP a través del protocolo MCP.
El DataWorks MCP Server, como un tipo de servidor MCP, encapsula DataWorks OpenAPI y expone las capacidades de procesamiento de big data de DataWorks. Puede integrar el DataWorks MCP Server en productos, programas o agents de terceros para invocar rápidamente las capacidades de DataWorks.
Para utilizar DataWorks Agent fuera de un entorno de desarrollo personal, debe configurar ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID y ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET en el parámetro env y eliminar la configuración ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI. Puede obtener las claves necesarias aquí.
para Configure Keybindings o mover la extensión a su ubicación preferida, como