DataWorks Agent基於MCP協議(模型上下文協議),可對接DataWorks MCP Server及其他巨量資料MCP Server(如Hologres MCP Server),旨在通過自然語言互動在DataWorks中實現資料開發、任務營運和Data Integration等能力。
該功能基於三方用戶端實現,若您希望體驗更便捷的Agent智能體服務,可參見DataWorks Copilot Agent 智能體
功能介紹
DataWorks Agent支援通過自然語言互動方式,在智能交談視窗實現巨量資料開發。它的主要原理如下:DataWorks Agent通過大語言模型(LLM)解析需求,並智能調用MCP Server能力完成任務執行。
例如,您可通過DataWorks Agent交談視窗輸入“我有幾個工作空間”,Agent會通過LLM解析並調用內建DataWorks OpenAPI的DataWorks MCP Server提供的ListProjects工具查詢,並返回結果。當任務較複雜時,LLM將與MCP Server進行多次互動。
DataWorks Agent不僅整合DataWorks MCP Server,還支援接入其他MCP Server。您也可按需選擇自己的LLM(比如通義千問、DeepSeek、OpenAI等)。
您也可輸入如下提問,體驗更多DataWorks Agent支援的任務情境。
適用範圍 | 樣本提問 |
資料開發 | 【查詢任務】查詢本工作空間專案目錄下所有調度類型為暫停 |
【重新命名任務】幫我把上述節點的名字修改為:無效節點_待刪除,多個節點可以用序號來區分。 | |
【建立任務】幫我在本工作空間專案目錄下建立5個 | |
任務營運 | 【重跑失敗任務】查看本工作空間, |
【查詢失敗執行個體】查看本工作空間專案下, | |
【分析任務重跑屬性】分析這些任務的重跑屬性,是否可重跑,如可重跑,則重跑任務。 | |
Data Integration | 【同步MySQL單表至MaxCompute】請在當前空間下建立一個 |
【銷量分析】幫我分析order表這個月前10銷量商品的銷量走向。 |
使用限制
該功能僅支援在個人開發環境中使用。
重要個人開發環境重啟後,需要重新安裝MCP Server功能,請謹慎操作。
該功能僅支援在使用新版資料開發(Data Studio)的工作空間使用。
計費說明
快速體驗DataWorks Agent
當您完成DataWorks Agent配置後,單擊Cline頁右上方的
表徵圖,進入DataWorks Agent對話介面快速體驗:建立ODPS SQL任務。

您只需輸入提問:幫我在本工作空間專案目錄下建立5個odps_sql節點,名稱以MCP_Demo開頭,中間底線串連,末尾以01開始的數字自增結束。
Agent拆解步驟並運行:
分析需要調用
CreateNode介面,但缺少工作空間ID,讓使用者手動輸入。調用
CreateNode介面,建立5個ODPS_SQL節點。CreateNode介面調用成功,返回了一個請求ID和節點ID。調用
ListNodes介面來列出工作空間中的節點,確認建立成功。說明運行過程中系統會提示您確認並擷取一些相關資訊。您可以單擊Approve同意該操作,或者單擊Reject拒絕該操作。
每次運行關鍵步驟拆解過程可能稍有不同,不同LLM解析也會有所不同,具體以實際情況為準。
運行完成之後,您將得到5個MCP_Demo開頭的ODPS_SQL節點。

配置DataWorks Agent
DataWorks Agent通過MCP Client外掛程式(如Cline)搭建前端交談視窗,通過MCP Server配置接入DataWorks MCP Server等阿里雲MCP Server。
您可按需接入更多開源MCP Server,以增強DataWorks Agent的能力。
前提條件
已建立工作空間,並選擇使用新版資料開發(Data Studio)。
(可選,RAM帳號需要)進行任務開發的RAM帳號已被添加至對應工作空間中,並具有開發或空間管理員(許可權較大,謹慎添加)角色許可權,新增成員的操作詳情請參見為工作空間增加空間成員。
說明如果您使用的是主帳號,則可忽略該添加操作。
- 說明
在建立個人開發環境執行個體時,如果您選擇的鏡像是
dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04,則在步驟二:配置Agent時無需升級程式引擎和安裝Cline擴充程式。如您的個人開發環境需要綁定VPC,您需配置個人開發環境訪問公網。
步驟一:準備個人開發環境
您可通過以下步驟,啟用並進入個人開發環境。
進入DataWorks工作空間列表頁,在頂部切換至目標地區,找到目標工作空間,單擊操作列的,進入Data Studio。
單擊頂部導覽列個人開發環境·請選擇旁邊的
表徵圖,檢查您建立的個人開發環境執行個體的狀態並進入個人開發環境。狀態為運行中:單擊個人開發環境·請選擇中正在啟動並執行個人開發環境,進入個人開發環境歡迎頁面。
狀態為其它狀態:單擊彈窗中的管理環境,在個人開發環境執行個體頁面找到您建立的執行個體,單擊操作欄中的啟動按鈕,等待執行個體狀態變為運行中。單擊個人開發環境·請選擇中正在啟動並執行個人開發環境,進入個人開發環境歡迎頁面。
說明當個人開發環境·請選擇地區出現類似這個
表徵圖時,表示您已成功進入個人開發環境。
步驟二:配置Agent
進入個人開發環境後,您可以按照以下步驟配置DataWorks Agent。本文將以Cline為例進行說明。
(可選)升級程式引擎
如果您使用的是之前的個人開發環境,或者已經在個人開發環境中安裝過Cline擴充程式,您需要按照以下方法來升級現有的底層引擎,以便使用擴充程式功能。已進行升級操作可跳過該步驟。
一鍵升級:進入個人開發環境後,如果遇到提示底層引擎升級適配的彈窗,請單擊一鍵升級按鈕來完成底層引擎的適配升級。
命令升級:單擊頁面底部工具列左側的
表徵圖,進入終端命令欄,在命令欄中輸入以下升級命令,單擊斷行符號進行升級。
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升級完成後,請在彈窗中單擊重新載入視窗以應用最新的更改。
安裝Cline擴充程式
您可根據以下步驟,在個人開發環境安裝擴充程式Cline,作為您的Agent交談視窗。
單擊個人開發環境歡迎頁面左側導覽列的
表徵圖,進入程式擴充頁。在程式擴充頁的搜尋方塊中輸入
Cline。找到下方出現的擴充程式Cline。
單擊Cline程式右下方的安裝,等待程式安裝完成。
安裝完Cline程式後,您可以通過按右鍵左側導覽列的
表徵圖,根據個人喜好配置鍵綁定、將外掛程式程式或。
配置LLM的API Key
安裝完Cline擴充程式後,請按照以下步驟配置API Key資訊。這裡將以使用OpenAI Compatible模式串連百鍊API為例進行配置說明。
其它模式串連模型,請根據介面實際參數進行相關配置。
目前僅支援Use your own API key配置方式,不支援Get Started for Free配置方式。
單擊個人開發環境歡迎頁面左側導覽列的
表徵圖,進入Cline頁。單擊Cline頁中的Use your own API key,根據下表參數說明進行相關配置。
參數
說明
API Provider
指定您要使用的API服務提供者,選擇
OpenAI Compatible。這表示您將使用與OpenAI API相容的介面來串連百鍊API。Base URL
API服務的基礎URL,用於指定API請求的根地址。
例如百鍊API提供的與OpenAI相容的API端點地址:
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。API Key
用於身分識別驗證的密鑰,確保您的請求是合法的。
從阿里雲百鍊控制台擷取的API Key。
Model ID
指定您要使用的具體模型。不同的模型可能具有不同的功能和效能。
選擇
qwen-coder-plus或qwen-plus。這兩個選項分別代表不同的預訓練模型:qwen-coder-plus:適用於代碼產生和編程任務。qwen-plus:適用於通用文本產生和處理任務。
單擊下方的Let's go!按鈕,完成API Key的配置。
接入MCP Server
完成API Key的配置後,您可根據以下步驟完成MCP Server的相關配置。
單擊Cline頁右上方的
表徵圖,進入MCP Server的Marketplace頁簽。單擊切換至Installed頁簽。
單擊Configure MCP Servers,您可按需在此配置多個MCP Server。請在右側的設定檔中填寫以下配置資訊。
說明若您需在DataWorks Agent中使用Hologres能力,請接入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 } } }參數
說明
command
此處填寫npx,表示dataworks-mcp-server提供的指令方式。
args
此處填寫npm包名alibabacloud-dataworks-mcp-server,表示dataworks-mcp-server的指令參數。
env
REGION
您所在地區,在實際使用過程中,請將
REGION參數設定為您所在的地區標識。ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI
指定阿里雲憑證的URI。
重要該參數僅在DataWorks個人開發環境生效,用於擷取阿里雲使用者身份認證。
TOOL_CATEGORIES
配置
Tool分類的白名單。請在此處填寫OpenAPI的分類,多個分類之間用半形逗號分隔。例如:
"TOOL_CATEGORIES":"資料來源,空間管理,資源群組管理,資料地圖,Data Integration,資料開發(新版),營運中心,資料服務,開放平台,資料品質,標籤管理,資訊安全中心,SERVER_IDE_DEFAULT"。說明SERVER_IDE_DEFAULT為個人開發環境上的預設Tools,其他業務分類(資料來源,空間管理,資源群組管理,資料地圖,Data Integration,資料開發(新版),營運中心,資料服務,開放平台,資料品質,標籤管理,資訊安全中心)可在巨量資料開發治理平台 DataWorks - OpenAPI 概覽頁的左側分類樹中查看。TOOL_NAMES
配置
Tool名字的白名單。請在此處填寫OpenAPI的名字,多個名字之間用半形逗號分隔。例如:
"TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode"。說明TOOL_NAMES可在巨量資料開發治理平台 DataWorks - OpenAPI 概覽中查看。編輯完配置資訊後,請按
Ctrl+S儲存並載入您所配置的MCP Server資訊。看到如下載入成功的Tools可確認
alibabacloud-dataworks-mcp-server已安裝成功,即可開始使用DataWorks MCP Server功能。說明如果未能載入出以下資訊,請確認是否已升級引擎。

常見問題
在MCP伺服器上執行預設提問時,如果API Request長時間處於運行狀態而沒有響應,這可能是因為您的程式引擎版本較低,與當前系統存在相容性問題。為解決這一狀況,您需升級程式引擎。
如果模型響應慢,可以減少啟用的MCP Server數量,或在接入MCP Server的設定檔
env參數中增加TOOL_CATEGORIES和TOOL_NAMES,以減少引入的Tool數量。
附錄:DataWorks MCP Server
MCP(Model Context Protocol)是一種為大型語言模型(LLM)提供標準化內容相關的協議。它定義了一種標準方式,使得大模型能夠串連不同的資料來源和工具,從而更有效地理解和處理資訊。MCP用戶端通過MCP協議,可調用各種MCP Server的能力。
DataWorks MCP Server作為一種MCP Server,封裝DataWorks OpenAPI,擁有DataWorks巨量資料處理能力。您可在第三方產品、程式、Agent接入DataWorks MCP Server,實現對DataWorks的能力快速調用。
當您不在DataWorks個人開發環境使用時,需要在參數env中配置ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET(請在此處擷取),同時刪除配置ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI。