Todos os produtos
Search
Central de documentação

:DataWorks Agent com clientes de terceiros

Última atualização: Jun 27, 2026

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.

Importante

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.

image

Experimente os seguintes prompts para explorar mais recursos do DataWorks Agent.

Escopo

Exemplos de prompts

Desenvolvimento de Dados

[Consultar tarefas] Encontre todos os nós de desenvolvimento de dados MaxCompute SQL pausados no diretório do projeto deste workspace.

[Renomear tarefas] Renomeie os nós encontrados acima para "invalid_node_to_delete". Use números sequenciais para distinguir entre vários nós.

[Criar tarefas] Crie cinco nós MaxCompute SQL no diretório do projeto deste workspace. Os nomes devem começar com MC_Demo, ser conectados por underscores e terminar com um número autoincremental começando 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] No diretório do projeto deste workspace, encontre as instâncias que falharam em 20250331. O formato para bizdate é um timestamp em milissegundos.

[Analisar propriedades de reexecução] Analise as propriedades de reexecução dessas tarefas. Se uma tarefa for reexecutável, reexecute-a.

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:

  • Origem: mc_test_mysql (nome da tabela: users)

  • 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 (mapeia colunas com o mesmo nome nas tabelas de origem e destino).

Análise de dados

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

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.

Importante

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:

  • 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.

  • 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 image 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:

  1. Análise e confirmação da solicitação: O agente interpreta sua intenção, como "consultar membros do workspace atual", identifica automaticamente a necessidade de chamar a API ListProjectMembers e solicita que você confirme parâmetros obrigatórios, como o workspace de destino (ProjectId).

  2. 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 OpenAPI ListProjectMembers, consulte ListProjectMembers - Consultar a lista de membros de um workspace.

    Nota
    • Durante 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.

Nota

Conforme necessário, conecte-se a mais servidores MCP de código aberto para aprimorar os recursos do DataWorks Agent.

Antes de começar

Etapa 1: Acessar o ambiente de desenvolvimento pessoal

Siga estas etapas para ativar 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 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.

    Nota

    Quando um ícone semelhante a image 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.

Importante

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

Se você estiver usando um ambiente de desenvolvimento pessoal anterior ou já tiver instalado a extensão Cline, precisará atualizar o mecanismo de programa para usar o recurso de extensão. Caso já tenha atualizado, pule esta etapa.

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

Atualização via comandos: Clique em image no canto inferior esquerdo da barra de ferramentas para abrir o terminal. Insira o seguinte comando de atualização e pressione Enter para atualizar.

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} no comando. O sistema identifica e preenche automaticamente as informações da 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 extensão Cline

Siga estas etapas para instalar a extensão Cline no seu ambiente de desenvolvimento pessoal, que servirá como janela de chat do seu agente.

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

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

  3. Localize a extensão Cline exibida abaixo.

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

  5. Após a instalação, na página 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.

  6. Você também pode clicar com o botão direito no ícone image para Configure Keybindings, Move to > Secondary Sidebar ou Move to > Panel.

image

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.

Nota
  • 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.

  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

    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-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! 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.

  1. Na página do Cline, clique em image no canto superior direito para acessar a aba Marketplace do MCP Server.

  2. Alterne para a aba Installed para visualizar os servidores MCP 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, 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.

    Importante

    Este 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_DEFAULT refere-se às Tools padrão 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_CATEGORIES está definido como SERVER_IDE_DEFAULT na 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".

    Nota

    Você pode encontrar os TOOL_NAMES na página DataWorks - Visão Geral da OpenAPI.

  4. Após salvar a configuração, quando a lista de Tools disponíveis for carregada, isso confirmará que o alibabacloud-dataworks-mcp-server está instalado e configurado. Agora você pode começar a usar os recursos do DataWorks MCP Server.

    Nota

    Se as informações não forem carregadas, confirme se você atualizou o mecanismo de programa.

    image

  5. Estenda os recursos do DataWorks Agent editando diretamente o arquivo de configuração cline_mcp_settings.json ou 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

  • 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.

  • 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_CATEGORIES ou TOOL_NAMES por meio do parâmetro env para carregar apenas os conjuntos de ferramentas necessários, reduzindo assim o número de Tools importadas.

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.

Importante

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.

image