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:DataWorks Agent para clientes de terceiros

Última atualização: Aug 25, 2026

O DataWorks Agent baseia-se no Model Context Protocol (MCP). Ele se conecta ao DataWorks MCP Server e a outros MCP servers de big data, como o Hologres MCP Server, para oferecer recursos de desenvolvimento de dados, O&M de tarefas e integração de dados no DataWorks por meio de interação em linguagem natural.

Importante

Para um service de Agent simplificado, consulte Agent.

Como funciona

O DataWorks Agent permite o desenvolvimento de big data por meio de interações em linguagem natural em uma janela de chat inteligente. Seu funcionamento utiliza um Large Language Model (LLM) para interpretar suas solicitações e, em seguida, chama os recursos do MCP Server para executar as tarefas.

Por exemplo, você pode perguntar "Quantos workspaces eu tenho?" na janela de chat do DataWorks Agent. O Agent usa o LLM para analisar essa solicitação e chama a ferramenta ListProjects fornecida pelo DataWorks MCP Server, construído sobre DataWorks OpenAPI, para obter o resultado. Em tarefas complexas, o LLM interage 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.

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Experimente também os seguintes prompts para explorar mais cenários de tarefas suportados pelo DataWorks Agent.

Escopo

Exemplo de prompt

Data Studio

[Consultar tarefas] Encontre todos os nós de desenvolvimento de dados MaxCompute SQL no diretório do projeto do workspace atual que tenham status de agendamento 'Paused'.

[Renomear tarefas] Renomeie os nós encontrados acima para 'invalid_node_to_delete'. Use números sequenciais para diferenciá-los.

[Criar tarefas] Crie cinco nós MaxCompute SQL no diretório do projeto do workspace atual. Os nomes devem começar com MC_Demo, seguidos por um sublinhado e terminando com um número autoincremental iniciando em 01.

O&M de tarefas

[Reexecutar tarefas com falha] Neste workspace, encontre as tarefas que falharam em 20250330 e reexecute suas instâncias. Observe que bizdate é um timestamp em milissegundos.

[Consultar instâncias com falha] Encontre todas as instâncias que falharam em 20250331 no projeto do workspace atual. Note que bizdate é um timestamp em milissegundos.

[Analisar propriedades de reexecução de tarefas] Analise as propriedades de reexecução dessas tarefas. Se forem reexecutáveis, reexecute-as.

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:

  • Fonte de dados de origem: mc_test_mysql (Nome da tabela: users)

  • Fonte de dados de destino: mc_test_maxcompute (Nome da tabela de destino: users, igual à tabela de origem)

  • Grupo de recursos: mc_test_res

  • Método de mapeamento de campos: Mapeamento automático por nome (colunas com o mesmo nome nas tabelas de origem e destino são mapeadas automaticamente).

Análise de dados

[Análise de vendas] Analise as tendências de vendas dos 10 produtos mais vendidos deste mês na tabela de pedidos.

Limitações

Este recurso está disponível apenas em um personal development environment dentro de um workspace onde a nova versão do Data Studio está ativada.

Importante

É necessário reinstalar o MCP Server após reiniciar um ambiente de desenvolvimento pessoal. Proceda com cautela.

Faturamento

O uso do DataWorks Agent gera as seguintes taxas:

  • Taxas de chamada da OpenAPI do DataWorks

    Quando o Agent chama a OpenAPI do DataWorks por meio de um MCP Server, as chamadas são cobradas conforme o OpenAPI billing standards.

  • Taxas de tokens do LLM

    O Agent chama o Large Language Model (LLM) configurado por você, como o Qwen, para interpretar a intenção do usuário e gerar respostas em linguagem natural. Esse processo consome tokens de entrada e saída, faturados de acordo com as regras de preços do provedor do modelo escolhido. Por exemplo, ao usar o modelo qwen-coder-plus no Model Studio, as taxas são calculadas com base no Model Studio billing details.

Início rápido

Após configure DataWorks Agent, clique em image no canto superior direito da página do Cline para abrir a interface de chat do DataWorks Agent e testar um exemplo rápido: consultar os membros do workspace atual.

Insira o seguinte prompt: Consulte os membros do workspace atual.

O Agent executa a tarefa nas seguintes etapas:

  1. Interpretar e confirmar a solicitação: O Agent analisa sua intenção (como "consultar os membros do workspace atual"), identifica automaticamente a API ListProjectMembers a ser chamada e solicita que você confirme os parâmetros necessários, como o workspace de destino (ProjectId).

  2. Chamar a API e receber uma resposta: Após clicar em Approve, o Agent chama a OpenAPI ListProjectMembers para recuperar uma lista estruturada de membros do workspace, incluindo suas funções e tipos de conta. Para mais informações sobre a OpenAPI ListProjectMembers, consulte Query the list of workspace members.

    Nota
    • Durante a execução, o sistema solicita que você confirme ações relevantes e forneça informações necessárias. Clique em Approve para prosseguir ou Reject para cancelar a ação.

    • A lógica de detalhamento das etapas principais pode variar ligeiramente dependendo da complexidade da tarefa, da seleção do LLM e da versão do modelo. O fluxo de execução real depende da interpretação e interação em tempo real do Agent durante a sessão.

Configurar o DataWorks Agent

O DataWorks Agent utiliza uma extensão cliente MCP, como o Cline, para criar a interface de chat. Ele se conecta ao DataWorks MCP Server e a outros MCP servers da Alibaba Cloud por meio de configurações do MCP Server.

Nota

Conforme necessário, conecte-se a mais MCP servers open source para aprimorar os recursos do DataWorks Agent.

Pré-requisitos

Etapa 1: Acessar o ambiente de desenvolvimento pessoal

Siga estas etapas para iniciar e acessar seu ambiente de desenvolvimento pessoal.

  1. Acesse a página Workspaces no console do DataWorks. Na barra de navegação superior, selecione a região desejada. Localize o workspace desejado e escolha Shortcuts > Data Studio na coluna Actions.

  2. Clique em image 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 Instance Status for Running: Clique em Personal Development Environment para entrar no ambiente.

    • Se a instância tiver qualquer outro status: Clique em Management Environment na janela pop-up. Na página Personal Development Environment Instances, localize sua instância e clique em Start na coluna Actions. Aguarde até que o Instance Status mude para Running e, em seguida, clique em Personal Development Environment para entrar no ambiente.

    Nota

    Um ícone semelhante a image na área Personal Development Environment indica que você entrou com sucesso 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 guia usa o Cline como exemplo.

Importante

Se você selecionou a imagem dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04 ao criar sua instância de ambiente de desenvolvimento pessoal, não é necessário upgrade the engine ou install the Cline extension.

Atualizar o mecanismo

Em ambientes de desenvolvimento pessoal mais antigos, é preciso atualizar o mecanismo subjacente para garantir compatibilidade com os recursos da extensão. Caso já tenha realizado a atualização, pule esta etapa.

Atualização com um clique: Ao entrar no ambiente de desenvolvimento pessoal, se aparecer uma janela pop-up solicitando a atualização do mecanismo subjacente para compatibilidade, clique em One-click Upgrade para concluir a atualização.

Atualização via linha de comando: Clique em image no canto inferior esquerdo da barra de ferramentas para abrir o terminal. Execute o seguinte comando no terminal e pressione Enter para iniciar a atualização.

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)  0.2.169
Nota

Não é necessário substituir manualmente ${REGION}. O sistema detecta e preenche automaticamente a região atual. Você também pode executar o comando echo ${REGION} no terminal para confirmar o valor da região resolvido.

Após a conclusão da atualização, clique em Reload na janela pop-up para aplicar as alterações mais recentes.

Instalar a extensão Cline

Siga estas etapas para instalar a extensão Cline no seu ambiente de desenvolvimento pessoal e usá-la como janela de chat do Agent.

  1. No painel de navegação à esquerda da página do ambiente de desenvolvimento pessoal, clique em image para acessar a página Extensions.

  2. Insira Cline na caixa de pesquisa da página Extensions.

  3. Localize a extensão Cline nos resultados da pesquisa.

  4. Clique em Install no canto inferior direito da extensão Cline e aguarde a conclusão da instalação.

  5. Após a conclusão da instalação, na página do Data Studio, clique em image no canto superior direito para abrir o Copilot Chat e, em seguida, clique em image para alternar para o Cline.

  6. Também é possível clicar com o botão direito em image para Configure Keybindings ou mover a extensão para o local preferido, como Move to > Primary Sidebar ou Move to > Panel.

Etapa 3: Configurar a chave de API do LLM

Após instalar a extensão Cline, siga estas etapas para configurar sua API Key. Este exemplo mostra como se conectar à API do Model Studio usando o modo OpenAI Compatible.

Nota
  • Para se conectar a outros modelos, configure os parâmetros relevantes de acordo com a interface do usuário.

  • Apenas o método Use your own API key é suportado; Get Started for Free não é suportado.

  1. Na página do ambiente de desenvolvimento pessoal do Data Studio, clique em image no canto superior direito da barra de navegação superior para abrir o Copilot Chat e, em seguida, clique em image para alternar para o Cline.

  2. 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

    O provedor de service de API que você deseja usar. 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 service de API.

    Por exemplo, o endpoint de API compatível com OpenAI fornecido pelo Model Studio é https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.

    API Key

    A chave usada para autenticação. Você pode obter esta API Key no console do Alibaba Cloud Model Studio.

    Model ID

    O modelo específico que você deseja usar. Diferentes modelos possuem funções e desempenhos distintos.

    Selecione qwen-coder-plus ou qwen-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.

  3. Clique em Let's go! para salvar a configuração.

Etapa 4: Configurar o MCP Server

Após configurar a API Key, siga estas etapas para se conectar e configurar o DataWorks MCP Server. Para mais informações sobre o DataWorks MCP Server, consulte Appendix: DataWorks MCP Server.

  1. No canto superior direito da página do Cline, clique em image para acessar a aba MCP Servers Marketplace.

  2. Alterne para a aba Installed para visualizar os MCP servers instalados.

  3. Clique em Configure MCP Servers para abrir o arquivo de configuração cline_mcp_settings.json. O DataWorks fornece uma configuração padrão para alibabacloud-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, o comando fornecido pelo dataworks-mcp-server.

    args

    alibabacloud-dataworks-mcp-server, o argumento de comando para o dataworks-mcp-server.

    env

    REGION

    A região onde seu workspace do DataWorks está localizado, por exemplo, cn-shanghai.

    ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI

    A URI para a credencial da Alibaba Cloud.

    Importante

    Este parâmetro é válido apenas no ambiente de desenvolvimento pessoal do DataWorks e serve para obter a autenticação de usuário da Alibaba Cloud.

    TOOL_CATEGORIES

    Uma lista de permissões de categorias de Tool. Insira as categorias da OpenAPI separadas por vírgulas.

    Exemplo: "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_DEFAULT refere-se às Tools padrão no ambiente de desenvolvimento pessoal. As outras categorias de service podem ser encontradas na árvore de diretórios à esquerda na página DataWorks - OpenAPI Overview.

    • Para melhorar o desempenho de carregamento do modelo e a experiência do usuário, a configuração padrão define TOOL_CATEGORIES como SERVER_IDE_DEFAULT. Para habilitar todas as ferramentas da OpenAPI, remova este item de configuração.

    TOOL_NAMES

    Uma lista de permissões de nomes de Tool. Insira os nomes da OpenAPI separados por vírgulas.

    Exemplo: "TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode".

    Nota

    Você pode encontrar TOOL_NAMES na página DataWorks - OpenAPI Overview.

  4. Se uma lista de Tools disponíveis for carregada na página após salvar a configuração, o alibabacloud-dataworks-mcp-server estará instalado e configurado corretamente. Agora você pode usar os recursos do DataWorks MCP Server.

    Nota

    Se essas informações não forem carregadas, certifique-se de ter upgraded the engine.

  5. Estenda os recursos do DataWorks Agent editando diretamente o arquivo de configuração cline_mcp_settings.json ou instalando outros MCP servers no Marketplace. Por exemplo, para usar funções relacionadas ao Hologres no DataWorks Agent, conecte-se ao Hologres MCP Server.

Perguntas frequentes

  • P: Ao executar um prompt predefinido no MCP Server, uma solicitação de API demora muito para responder. Qual pode ser a causa e como corrigir?

    R: A solicitação pode atingir o tempo limite devido a problemas de compatibilidade com uma versão desatualizada do mecanismo. Upgrade the engine para resolver isso.

  • P: O que posso fazer para melhorar a velocidade de resposta do modelo?

    R: Para melhorar o desempenho da resposta, tente as seguintes medidas:

    • Desative MCP servers não utilizados para reduzir a sobrecarga do sistema.

    • No arquivo de configuração do MCP Server, use o parâmetro env para especificar explicitamente TOOL_CATEGORIES ou TOOL_NAMES. Isso carrega apenas os conjuntos de ferramentas necessários e reduz o número de Tools importadas.

Apêndice: DataWorks MCP Server

O MCP (Model Context Protocol) é um protocolo que fornece um contexto padronizado para Large Language Models (LLMs). Ele padroniza a forma como os LLMs se conectam a várias fontes de dados e ferramentas, permitindo que processem informações com maior eficácia. Um cliente MCP pode chamar os recursos de vários MCP servers por meio do protocolo MCP.

O DataWorks MCP Server, como um tipo de MCP server, encapsula DataWorks OpenAPI e expõe os recursos de processamento de big data do DataWorks. Integre o DataWorks MCP Server em products, programas ou agents de terceiros para chamar rapidamente os recursos do DataWorks.

Importante

Para usar o DataWorks Agent fora de um ambiente de desenvolvimento pessoal, configure ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID e ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET no parâmetro env e remova a configuração ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI. Obtenha as chaves necessárias aqui.

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