Berdasarkan MCP, DataWorks Agent terhubung ke server DataWorks MCP dan server MCP data besar lainnya (seperti Hologres MCP Server), memungkinkan pengembangan data, operasi tugas, serta integrasi data di DataWorks melalui interaksi bahasa alami.
Fitur ini memerlukan klien pihak ketiga. Untuk pengalaman Agent yang lebih terintegrasi, lihat DataWorks Copilot Agent.
Ikhtisar
DataWorks Agent mendukung pengembangan data besar melalui interaksi bahasa alami dalam jendela obrolan cerdas dengan memanfaatkan LLM untuk mengurai persyaratan dan memanggil kemampuan MCP Server guna mengeksekusi tugas.
Sebagai contoh, masukkan "Berapa banyak ruang kerja yang saya miliki" di jendela obrolan DataWorks Agent. Agent tersebut menggunakan LLM untuk mengurai permintaan, memanggil tool ListProjects yang disediakan oleh DataWorks MCP Server (yang menggunakan DataWorks OpenAPI bawaan), lalu mengembalikan hasilnya. Untuk tugas yang kompleks, LLM akan berinteraksi dengan MCP Server beberapa kali.
DataWorks Agent mengintegrasikan DataWorks MCP Server dan terhubung ke server MCP lainnya. Anda juga dapat memilih LLM sendiri (seperti Qwen, DeepSeek, OpenAI, dll.).
Gunakan prompt berikut untuk mengeksplorasi lebih banyak skenario DataWorks Agent.
Cakupan | Prompt contoh |
Data Studio | [Kueri tugas] Temukan semua node |
[Ubah nama tugas] Ubah nama node yang disebutkan di atas menjadi: InvalidNode_ToDelete. Tambahkan nomor seri sebagai akhiran pada nama node. | |
[Buat tugas] Buat 5 node | |
Operasi Tugas | [Jalankan ulang tugas yang gagal] Periksa tugas yang gagal pada |
[Kueri instans yang gagal] Periksa instans dengan status "failed" pada | |
[Analisis properti jalankan ulang] Analisis properti jalankan ulang dari tugas-tugas ini untuk melihat apakah dapat dijalankan ulang. Jika ya, jalankan ulang tugas tersebut. | |
Data Integration | [Sinkronisasi satu tabel MySQL ke MaxCompute] Buat tugas sinkronisasi offline bernama |
[Analisis penjualan] Analisis tren penjualan 10 produk terlaris di tabel "order" bulan ini. |
Batasan
Fitur ini hanya didukung di lingkungan pengembangan pribadi.
PentingSetelah lingkungan pengembangan pribadi dimulai ulang, Anda perlu menginstal ulang fungsi MCP Server. Harap berhati-hati.
Fitur ini hanya didukung di ruang kerja yang menggunakan Use Data Studio (New Version).
Penagihan
Penggunaan DataWorks Agent dikenai biaya penagihan OpenAPI dan penagihan token model.
Mulai cepat dengan DataWorks Agent
Setelah mengonfigurasi DataWorks Agent, klik ikon
di pojok kanan atas halaman Cline untuk membuka antarmuka obrolan. Contoh: Buat tugas ODPS SQL.

Masukkan prompt: Buat 5 node odps_sql di direktori proyek ruang kerja saat ini. Nama harus dimulai dengan MCP_Demo, dihubungkan dengan garis bawah, dan diakhiri dengan angka inkremental otomatis mulai dari 01.
Agent memecah langkah-langkah dan menjalankannya:
Mengidentifikasi bahwa API
CreateNodediperlukan tetapi ID ruang kerja belum tersedia, lalu meminta input.Memanggil API
CreateNodeuntuk membuat 5 node ODPS_SQL.API
CreateNodeberhasil dipanggil, mengembalikan ID permintaan dan ID node.Memanggil API
ListNodesuntuk mencantumkan node di ruang kerja guna mengonfirmasi pembuatan yang berhasil.CatatanSistem meminta konfirmasi. Klik Approve untuk melanjutkan atau Reject untuk membatalkan.
Proses pemecahan langkah kunci mungkin sedikit berbeda pada setiap eksekusi, dan LLM yang berbeda mungkin menguraikannya secara berbeda. Harap sesuaikan dengan situasi aktual.
Setelah selesai, Anda akan mendapatkan 5 node ODPS_SQL yang dimulai dengan MCP_Demo.

Konfigurasi DataWorks Agent
DataWorks Agent menggunakan ekstensi MCP Client (seperti Cline) sebagai antarmuka obrolan dan terhubung ke DataWorks MCP Server serta Server MCP Alibaba Cloud lainnya melalui konfigurasi MCP Server.
Anda dapat menghubungkan lebih banyak Server MCP open source sesuai kebutuhan untuk meningkatkan kemampuan DataWorks Agent.
Prasyarat
Anda telah membuat ruang kerja dan memilih Use Data Studio (New Version).
(Opsional; wajib untuk Pengguna RAM) Anda telah menambahkan Pengguna RAM yang digunakan untuk pengembangan tugas ke ruang kerja yang sesuai dan memberikan peran Development atau Workspace Manager (hak istimewa tinggi, tambahkan dengan hati-hati). Untuk detail tentang penambahan anggota, lihat Tambahkan anggota ke ruang kerja.
CatatanJika Anda menggunakan Akun Alibaba Cloud (akun root), Anda dapat melewatkan operasi penambahan ini.
Instans lingkungan pengembangan pribadi telah diaktifkan.
CatatanSaat membuat instans lingkungan pengembangan pribadi, jika Anda memilih image
dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04, Anda tidak perlu meningkatkan program engine dan menginstal ekstensi Cline di Langkah 2: Konfigurasi Agent.Jika lingkungan pengembangan pribadi Anda perlu diikat ke VPC, Anda perlu mengonfigurasi pengaturan untuk mengakses internet dari lingkungan pengembangan pribadi.
Langkah 1: Siapkan lingkungan pengembangan pribadi
Untuk mengaktifkan dan memasuki lingkungan pengembangan pribadi:
Buka halaman Ruang Kerja di Konsol DataWorks. Di bilah navigasi atas, pilih wilayah yang diinginkan. Temukan ruang kerja yang diinginkan dan pilih di kolom Actions.
Klik ikon
di sebelah Personal Development Environment di bilah navigasi atas untuk memeriksa status instans lingkungan pengembangan pribadi Anda dan memasuki lingkungan tersebut.Jika statusnya In operation: Klik lingkungan pengembangan pribadi yang sedang berjalan untuk memasuki Welcome Page lingkungan pengembangan pribadi.
Status lainnya: Klik Management Environment di jendela pop-up. Temukan instans Anda di halaman Personal Development Environment Instances, klik Start di kolom Actions, lalu tunggu hingga status instans berubah menjadi In operation. Klik lingkungan pengembangan pribadi untuk memasuki Welcome Page lingkungan pengembangan pribadi.
CatatanIkon
menunjukkan bahwa Anda telah memasuki lingkungan pengembangan pribadi.
Langkah 2: Konfigurasi Agent
Setelah memasuki lingkungan pengembangan pribadi, Anda dapat mengonfigurasi DataWorks Agent dengan mengikuti langkah-langkah berikut. Artikel ini menggunakan Cline sebagai contoh.
(Opsional) Tingkatkan program engine
Jika Anda menggunakan lingkungan pengembangan pribadi sebelumnya atau telah menginstal ekstensi Cline di lingkungan tersebut, Anda perlu meningkatkan engine dasar yang ada untuk menggunakan fitur ekstensi. Anda dapat melewatkan langkah ini jika sudah ditingkatkan.
Peningkatan satu klik: Setelah memasuki lingkungan pengembangan pribadi, jika muncul pop-up yang meminta adaptasi peningkatan engine dasar, klik One-click Upgrade untuk menyelesaikan peningkatan adaptasi.
Peningkatan perintah: Klik ikon
di sisi kiri bilah alat bawah untuk memasuki bilah perintah terminal. Masukkan perintah peningkatan berikut di bilah perintah dan tekan Enter untuk meningkatkan.
wget https://nodejs.org/dist/v20.19.0/node-v20.19.0-linux-x64.tar.xz
tar xf node-v20.19.0-linux-x64.tar.xz
mv /etc/dsw/node /etc/dsw/node14
mv node-v20.19.0-linux-x64 /etc/dsw/node
bash <(curl -s https://dataworks-notebook-${REGION}.oss-${REGION}.aliyuncs.com/public-datasets/aone-release/dwcode-server/scripts/update.sh) 0.2.169Setelah peningkatan selesai, klik Reload untuk menerapkan perubahan terbaru.
Instal ekstensi Cline
Untuk menginstal ekstensi Cline:
Klik ikon
di bilah navigasi kiri Welcome Page lingkungan pengembangan pribadi untuk memasuki halaman Extensions.Masukkan
Clinedi kotak pencarian halaman Extensions.Temukan ekstensi Cline.
Klik Install di kanan bawah ekstensi Cline dan tunggu hingga instalasi selesai.
Setelah menginstal ekstensi Cline, Anda dapat mengklik kanan ikon
di bilah navigasi kiri untuk Configure Keybindings, atau pilih atau sesuai preferensi Anda.
Konfigurasi kunci API LLM
Setelah menginstal ekstensi Cline, ikuti langkah-langkah berikut untuk mengonfigurasi informasi Kunci API. Contoh ini menggunakan mode OpenAI Compatible untuk terhubung ke API Alibaba Cloud Model Studio (Bailian).
Untuk mode koneksi lainnya, konfigurasikan parameter terkait sesuai antarmuka aktual.
Saat ini, hanya metode konfigurasi Use your own API key yang didukung. Metode konfigurasi Get Started for Free tidak didukung.
Klik ikon
di bilah navigasi kiri Welcome Page lingkungan pengembangan pribadi untuk memasuki halaman Cline.Klik Use your own API key di halaman Cline dan konfigurasikan sesuai deskripsi parameter dalam tabel di bawah.
Parameter
Deskripsi
API Provider
Tentukan penyedia layanan API yang ingin Anda gunakan. Pilih
OpenAI Compatible. Ini menghubungkan ke API Alibaba Cloud Model Studio melalui antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI.Base URL
URL dasar layanan API, digunakan untuk menentukan alamat root permintaan API.
Contohnya, alamat titik akhir API yang kompatibel dengan OpenAI yang disediakan oleh Alibaba Cloud Model Studio:
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.API Key
Kunci yang digunakan untuk otentikasi identitas guna memastikan permintaan Anda sah.
Dapatkan Kunci API dari Konsol Alibaba Cloud Model Studio.
Model ID
Tentukan model spesifik yang ingin Anda gunakan. Model yang berbeda mungkin memiliki fungsi dan performa yang berbeda.
Pilih
qwen-coder-plusatauqwen-plus. Kedua opsi ini merepresentasikan model pra-latih yang berbeda:qwen-coder-plus: Cocok untuk generasi kode dan tugas pemrograman.qwen-plus: Cocok untuk generasi teks umum dan tugas pemrosesan.
Klik tombol Let's go! di bawah untuk menyelesaikan konfigurasi Kunci API.
Akses MCP Server
Setelah mengonfigurasi Kunci API, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut untuk menyelesaikan konfigurasi terkait MCP Server.
Klik ikon
di pojok kanan atas halaman Cline untuk memasuki tab Marketplace di MCP Server.Klik untuk beralih ke tab Installed.
Klik Configure MCP Servers. Tambahkan JSON berikut ke file konfigurasi di sebelah kanan.
CatatanJika Anda perlu menggunakan kemampuan Hologres di DataWorks Agent, akses Hologres MCP Server.
{ "mcpServers": { "alibabacloud-dataworks-mcp-server": { "command": "npx", "args": [ "alibabacloud-dataworks-mcp-server" ], "env": { "REGION":"cn-beijing", "ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI":"http://localhost:7002/api/v1/credentials/0" }, "disabled": false, "autoApprove": [], "timeout": 60 } } }Parameter
Deskripsi
command
Masukkan npx di sini, menunjukkan metode perintah yang disediakan oleh dataworks-mcp-server.
args
Masukkan nama paket npm alibabacloud-dataworks-mcp-server di sini, menunjukkan argumen perintah untuk dataworks-mcp-server.
env
REGION
Atur ke ID wilayah Anda.
ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI
Tentukan URI untuk kredensial Alibaba Cloud.
PentingParameter ini hanya berlaku di lingkungan pengembangan pribadi DataWorks dan digunakan untuk mendapatkan otentikasi identitas pengguna Alibaba Cloud.
TOOL_CATEGORIES
Konfigurasikan daftar putih untuk kategori
Tool. Masukkan kategori OpenAPI di sini, dipisahkan dengan koma half-width.Contoh:
"TOOL_CATEGORIES":"Data Source,Workspace Management,Resource Group Management,Data Map,Data Integration,Data Development (New),Operation Center,DataService,Open Platform,Data Quality,Label Management,Security Center,SERVER_IDE_DEFAULT".CatatanSERVER_IDE_DEFAULTadalahToolsdefault di lingkungan pengembangan pribadi. Kategori bisnis lainnya dapat dilihat di pohon direktori kiri halaman DataWorks - Ikhtisar OpenAPI.TOOL_NAMES
Konfigurasikan daftar putih untuk nama
Tool. Masukkan nama OpenAPI di sini, dipisahkan dengan koma half-width.Contoh:
"TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode".CatatanTOOL_NAMESdapat dilihat di DataWorks - Ikhtisar OpenAPI.Setelah mengedit informasi konfigurasi, tekan
Ctrl+Suntuk menyimpan dan memuat informasi MCP Server yang Anda konfigurasi.Tool yang dimuat (ditampilkan di bawah) mengonfirmasi bahwa
alibabacloud-dataworks-mcp-servertelah berhasil diinstal, dan Anda dapat mulai menggunakan fungsi DataWorks MCP Server.CatatanJika informasi berikut gagal dimuat, harap konfirmasi apakah Anda telah meningkatkan engine.

FAQ
Saat mengeksekusi prompt prasetel di server MCP, jika permintaan API hang, kemungkinan karena versi engine program Anda rendah dan memiliki masalah kompatibilitas dengan sistem saat ini. Untuk mengatasinya, Anda perlu meningkatkan program engine.
Jika respons model lambat, Anda dapat mengurangi jumlah MCP Server yang diaktifkan, atau menambahkan
TOOL_CATEGORIESdanTOOL_NAMESdi parameterenvpada file konfigurasi Akses MCP Server untuk mengurangi jumlahToolsyang diperkenalkan.
Lampiran: DataWorks MCP Server
MCP (Model Context Protocol) adalah protokol standar yang menyediakan konteks bagi Large Language Models (LLMs). Protokol ini mendefinisikan cara standar bagi model besar untuk terhubung ke berbagai sumber data dan tool, sehingga dapat memahami dan memproses informasi secara lebih efektif. Klien MCP dapat memanggil kemampuan berbagai MCP Server melalui protokol MCP.
DataWorks MCP Server, sebagai MCP Server, mengenkapsulasi DataWorks OpenAPI dan menyediakan kemampuan pemrosesan data besar DataWorks. Anda dapat mengakses DataWorks MCP Server di produk pihak ketiga, program, dan Agent untuk memanggil kemampuan DataWorks secara cepat.
Saat Anda tidak menggunakannya di lingkungan pengembangan pribadi DataWorks, Anda perlu mengonfigurasi ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID dan ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET (harap dapatkan di sini) di parameter env, dan hapus konfigurasi ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI.