O DataWorks Agent baseia-se no Model Context Protocol (MCP). Ele se conecta ao DataWorks MCP Server e a outros servidores MCP de big data, como o Hologres MCP Server, para oferecer recursos como desenvolvimento de dados, O&M de tarefas e Integração de Dados no DataWorks por meio de linguagem natural.
Este recurso exige um cliente de terceiros. Para uma experiência mais simplificada com o agente, consulte Agent.
Como funciona
O DataWorks Agent permite executar tarefas de desenvolvimento de big data por meio de uma interface conversacional. Ele utiliza um Large Language Model (LLM) para interpretar suas solicitações e aciona os recursos do MCP Server para executá-las.
Por exemplo, se você perguntar "Quantos workspaces eu tenho?", o agente usa o LLM para analisar a solicitação e chamar a ferramenta ListProjects. Essa ferramenta, fornecida pelo DataWorks MCP Server por meio da DataWorks OpenAPI integrada, consulta e retorna o resultado. Em tarefas mais complexas, o LLM pode interagir com o MCP Server várias vezes.
Além da integração com o DataWorks MCP Server, o DataWorks Agent também se conecta a outros MCP Servers. Você também pode escolher seu próprio LLM, como Qwen, DeepSeek ou OpenAI.
Experimente os seguintes prompts para explorar mais recursos do DataWorks Agent.
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Escopo |
Exemplos de prompts |
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Desenvolvimento de Dados |
[Consultar tarefas] Encontre todos os nós de desenvolvimento de dados |
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[Renomear tarefas] Renomeie os nós encontrados acima para "invalid_node_to_delete". Use números sequenciais para distinguir entre vários nós. |
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[Criar tarefas] Crie cinco nós |
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O&M de Tarefas |
[Reexecutar tarefas com falha] Neste workspace, encontre as tarefas que falharam em |
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[Consultar instâncias com falha] No diretório do projeto deste workspace, encontre as instâncias que falharam em |
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[Analisar propriedades de reexecução] Analise as propriedades de reexecução dessas tarefas. Se uma tarefa for reexecutável, reexecute-a. |
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Integração de Dados |
[Sincronizar uma única tabela MySQL para o MaxCompute] Crie uma tarefa de Integração de Dados em lote no workspace atual com as seguintes configurações:
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[Análise de vendas] Analise as tendências de vendas dos 10 produtos mais vendidos neste mês na tabela |
Limitações
Este recurso está disponível apenas em workspaces com o Data Studio (Nova Versão) ativado e só pode ser usado em um ambiente de desenvolvimento pessoal.
Após reiniciar um ambiente de desenvolvimento pessoal, reinstale o recurso MCP Server. Proceda com cautela.
Faturamento
O uso do DataWorks Agent gera as seguintes cobranças:
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Cobranças de chamadas da DataWorks OpenAPI
Quando o agente chama a DataWorks OpenAPI por meio do MCP Server, a cobrança segue os padrões de faturamento da OpenAPI.
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Cobranças de tokens do LLM
Ao interpretar a intenção do usuário e gerar respostas em linguagem natural, o agente chama o LLM configurado, como o Qwen. Esse processo consome tokens de entrada e saída, e a cobrança é feita pelo provedor do modelo escolhido. Por exemplo, se você usar o modelo qwen-coder-plus do Model Studio, as cobranças serão calculadas com base na descrição de faturamento do Model Studio.
Início rápido
Após configurar o DataWorks Agent, clique em
no canto superior direito da página do Cline para abrir a interface de chat e testar consultando os membros do workspace atual.
Insira este prompt: Consulte os membros do workspace atual.
O agente executa a tarefa nas seguintes etapas:
Análise e confirmação da solicitação: O agente interpreta sua intenção, como "consultar membros do workspace atual", identifica automaticamente a necessidade de chamar a API
ListProjectMemberse solicita que você confirme parâmetros obrigatórios, como o workspace de destino (ProjectId).-
Chamada de API e resposta: Após você aprovar a ação, o agente chama a OpenAPI
ListProjectMembers, recupera a lista de membros do workspace e a retorna em um formato estruturado que inclui funções e tipos de conta. Para obter mais informações sobre a OpenAPIListProjectMembers, consulte ListProjectMembers - Consultar a lista de membros de um workspace.NotaDurante a execução, o sistema solicita que você confirme operações relevantes e forneça informações necessárias. Clique em Approve para prosseguir ou em Reject para negar a operação.
As etapas específicas podem variar ligeiramente dependendo da complexidade da tarefa, do LLM escolhido e da versão do modelo. O fluxo de execução é determinado pela análise e interação em tempo real do agente.
Configurar o DataWorks Agent
O DataWorks Agent utiliza um plug-in cliente MCP, como o Cline, para construir a interface de chat front-end e se conecta ao DataWorks MCP Server e a outros servidores MCP da Alibaba Cloud por meio da configuração do MCP Server.
Conforme necessário, conecte-se a mais servidores MCP de código aberto para aprimorar os recursos do DataWorks Agent.
Antes de começar
Você já criou um workspace e selecionou Use Data Studio (New Version).
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(Opcional. Obrigatório para usuários RAM.) Adicione o usuário RAM para desenvolvimento de tarefas ao workspace e atribua a função Development ou Workspace Manager. A função Workspace Manager possui permissões amplas; portanto, conceda-a com cautela. Para obter detalhes sobre como adicionar membros, consulte Adicionar membros ao workspace.
Se você estiver usando uma conta Alibaba Cloud, pule esta etapa.
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Você já criou uma instância de ambiente de desenvolvimento pessoal.
NotaSe o seu ambiente de desenvolvimento pessoal estiver vinculado a uma Virtual Private Cloud (VPC), configure o acesso à internet para o ambiente de desenvolvimento pessoal.
Etapa 1: Acessar o ambiente de desenvolvimento pessoal
Siga estas etapas para ativar e acessar seu ambiente de desenvolvimento pessoal.
Acesse a página Workspaces no console do DataWorks. Na barra de navegação superior, selecione a região desejada. Localize o workspace desejado e escolha na coluna Actions.
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Clique em
ao lado de Personal Development Environment na barra de navegação superior para verificar o status da instância do seu ambiente de desenvolvimento pessoal e acessá-lo.Se o status da instância for Running: Clique em Personal Development Environment para acessá-la.
Se a instância estiver em qualquer outro estado: Clique em Management Environment na janela pop-up. Na página Personal Development Environment Instances, localize a instância criada, clique em Start na coluna Actions e aguarde até que o Instance Status mude para Running. Em seguida, clique em Personal Development Environment para entrar no ambiente de desenvolvimento pessoal.
NotaQuando um ícone semelhante a
aparecer na área Personal Development Environment, significa que você entrou no ambiente de desenvolvimento pessoal.
Etapa 2: Instalar o Cline
Após entrar no ambiente de desenvolvimento pessoal, siga estas etapas para configurar o DataWorks Agent. Este documento usa o Cline como exemplo.
Se você selecionou a imagem dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04 ao criar a instância do ambiente de desenvolvimento pessoal, não será necessário atualizar o mecanismo de programa nem instalar a extensão Cline.
Atualizar mecanismo de programa
Instalar extensão Cline
Etapa 3: Configurar chave de API do LLM
Após instalar a extensão Cline, siga estas etapas para configurar sua chave de API. Este exemplo mostra como se conectar à API do Model Studio usando o modo OpenAI Compatible.
Para se conectar a um modelo em um modo diferente, configure os parâmetros conforme fornecido na interface.
Atualmente, apenas o método Use your own API key é suportado. O método Get Started for Free não é suportado.
Na página do ambiente de desenvolvimento pessoal do Data Studio, clique em
no canto superior direito da barra de navegação superior para abrir o Copilot Chat e, em seguida, clique em
para alternar para o Cline.-
Na página do Cline, clique em Use your own API key e configure os parâmetros conforme descrito na tabela a seguir.
Parâmetro
Descrição
API Provider
Especifica o provedor de serviços de API. Selecione
OpenAI Compatible. Isso indica que você usará uma interface compatível com OpenAI para se conectar à API do Model Studio.Base URL
A URL base do serviço de API, que especifica o endereço raiz para solicitações de API.
Por exemplo, o endereço de endpoint de API compatível com OpenAI fornecido pela API do Model Studio é
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.API key
A chave usada para autenticação. Você pode obter essa chave de API no console do Model Studio.
Model ID
Especifica o modelo que você deseja usar. Diferentes modelos possuem funções e características de desempenho distintas.
Selecione
qwen-coder-plusouqwen-plus:-
qwen-coder-plus: Adequado para geração de código e tarefas de programação. -
qwen-plus: Adequado para tarefas gerais de geração e processamento de texto.
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Clique em Let's go! abaixo para concluir a configuração da chave de API.
Etapa 4: Configurar o MCP Server
Após configurar a chave de API, siga estas etapas para se conectar e configurar o DataWorks MCP Server. Para obter mais informações sobre o DataWorks MCP Server, consulte Apêndice: DataWorks MCP Server.
Na página do Cline, clique em
no canto superior direito para acessar a aba Marketplace do MCP Server.Alterne para a aba Installed para visualizar os servidores MCP instalados.
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Clique em Configure MCP Servers para abrir o arquivo de configuração
cline_mcp_settings.json. O DataWorks fornece uma configuração padrão paraalibabacloud-dataworks-mcp-server. A configuração é a seguinte:{ "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 } } }Parâmetro
Descrição
command
npx, que indica o método de comando fornecido pelo dataworks-mcp-server.
args
alibabacloud-dataworks-mcp-server, que indica o argumento de comando para o dataworks-mcp-server.
env
REGION
A região onde o workspace atual do DataWorks está localizado. O exemplo usa cn-shanghai.
ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI
Especifica a URI para credenciais da Alibaba Cloud.
ImportanteEste parâmetro é efetivo apenas no ambiente de desenvolvimento pessoal do DataWorks e é usado para obter a autenticação de usuário da Alibaba Cloud.
TOOL_CATEGORIES
Configura a lista de permissões de categorias de
Tool. Insira aqui as categorias da OpenAPI, separadas por vírgulas.Exemplo:
"TOOL_CATEGORIES":"Data Sources,Workspace Management,Resource Group Management,Data Map,Data Integration,Data Studio (New Version),Task O&M,Data Service,Open Platform,Data Quality,Tag Management,Security Center,SERVER_IDE_DEFAULT".Nota-
SERVER_IDE_DEFAULTrefere-se àsToolspadrão no ambiente de desenvolvimento pessoal. As outras categorias de serviço podem ser encontradas na árvore de diretórios à esquerda na página DataWorks - Visão Geral da OpenAPI. -
Para melhorar o desempenho de carregamento do modelo e a experiência do usuário,
TOOL_CATEGORIESestá definido comoSERVER_IDE_DEFAULTna configuração padrão. Para habilitar todas as ferramentas da OpenAPI, remova este item de configuração.
TOOL_NAMES
Configura a lista de permissões de nomes de
Tool. Insira aqui os nomes da OpenAPI, separados por vírgulas.Exemplo:
"TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode".NotaVocê pode encontrar os
TOOL_NAMESna página DataWorks - Visão Geral da OpenAPI. -
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Após salvar a configuração, quando a lista de Tools disponíveis for carregada, isso confirmará que o
alibabacloud-dataworks-mcp-serverestá instalado e configurado. Agora você pode começar a usar os recursos do DataWorks MCP Server.NotaSe as informações não forem carregadas, confirme se você atualizou o mecanismo de programa.

Estenda os recursos do DataWorks Agent editando diretamente o arquivo de configuração
cline_mcp_settings.jsonou instalando outros servidores MCP no Marketplace. Por exemplo, para usar recursos relacionados ao Hologres no DataWorks Agent, conecte-se ao Hologres MCP Server.
Perguntas frequentes
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P: Ao executar um prompt predefinido no MCP Server, a solicitação de API não responde ou permanece em estado de execução por muito tempo. Qual pode ser a causa e como corrigir?
R: Se uma solicitação de API permanecer em estado de execução por longo tempo sem retornar um resultado, pode ser devido a um problema de compatibilidade com uma versão antiga do mecanismo de programa. Recomendamos que você atualize o mecanismo de programa.
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P: Como otimizar a velocidade de resposta do modelo?
R: Para melhorar o desempenho da resposta, adote as seguintes medidas:
Reduza o número de servidores MCP habilitados simultaneamente para diminuir a sobrecarga de recursos do sistema.
No arquivo de configuração do MCP Server, especifique explicitamente
TOOL_CATEGORIESouTOOL_NAMESpor meio do parâmetroenvpara carregar apenas os conjuntos de ferramentas necessários, reduzindo assim o número deToolsimportadas.
Apêndice: DataWorks MCP Server
O MCP (Model Context Protocol) é um protocolo que fornece contexto padronizado para Large Language Models (LLMs). Ele define uma maneira padrão para grandes modelos se conectarem a diferentes fontes de dados e ferramentas, permitindo que compreendam e processem informações com mais eficácia. Um cliente MCP pode chamar os recursos de vários servidores MCP por meio do protocolo MCP.
O DataWorks MCP Server encapsula a DataWorks OpenAPI e fornece os recursos de big data do DataWorks. Integre o DataWorks MCP Server em produtos, programas ou agentes de terceiros para chamar rapidamente os recursos do DataWorks.
Ao usar o agente fora do ambiente de desenvolvimento pessoal do DataWorks, configure ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID e ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET (obtenha-os aqui) no parâmetro env e exclua a configuração ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI.
para Configure Keybindings, 