DataWorks Agent, Model Context Protocol (MCP) üzerine kuruludur. Veri geliştirme, görev işletimi ve bakımı ile veri entegrasyonu gibi yetenekleri doğal dil etkileşimi aracılığıyla sunmak üzere DataWorks MCP Server ve Hologres MCP Server gibi diğer büyük veri MCP sunucularına bağlanır.
Daha sade bir Agent hizmeti için bkz. Agent.
Çalışma Mantığı
DataWorks Agent, akıllı bir sohbet penceresinde doğal dil etkileşimleri yoluyla büyük veri geliştirmeyi mümkün kılar. Bir Büyük Dil Modeli (LLM) kullanarak isteklerinizi ayrıştırır ve ardından görevleri yürütmek için MCP Server yeteneklerini çağırır.
Örneğin, DataWorks Agent sohbet penceresinde "Kaç çalışma alanım var?" diye sorabilirsiniz. Agent, bu isteği ayrıştırmak için LLM'yi kullanır ve sonucu almak için DataWorks OpenAPI üzerine inşa edilmiş olan DataWorks MCP Server tarafından sağlanan ListProjects aracını çağırır. Karmaşık görevlerde LLM, MCP Server ile birden çok kez etkileşime girer.
DataWorks Agent yalnızca DataWorks MCP Server ile entegre olmakla kalmaz, aynı zamanda diğer MCP sunucularına da bağlanır. Qwen, DeepSeek veya OpenAI gibi kendi LLM'nizi de seçebilirsiniz.
DataWorks Agent tarafından desteklenen daha fazla görev senaryosunu keşfetmek için aşağıdaki istemleri de deneyebilirsiniz.
|
Kapsam |
Örnek istem |
|
Data Studio |
[Görevleri sorgulama] Geçerli çalışma alanının proje dizininde zamanlama durumu 'Duraklatıldı' olan tüm |
|
[Görevleri yeniden adlandırma] Yukarıda bulunan düğümleri 'invalid_node_to_delete' olarak yeniden adlandırın. Aralarında ayırt edici olması için ardışık sayılar kullanın. |
|
|
[Görev oluşturma] Geçerli çalışma alanının proje dizininde beş adet |
|
|
Görev İşletimi ve Bakımı |
[Başarısız görevleri yeniden çalıştırma] Bu çalışma alanında |
|
[Başarısız örnekleri sorgulama] Geçerli çalışma alanının projesinde |
|
|
[Görev yeniden çalıştırma özelliklerini analiz etme] Bu görevlerin yeniden çalıştırma özelliklerini analiz edin. Yeniden çalıştırılabilir durumdaysa bunları yeniden çalıştırın. |
|
|
Veri Entegrasyonu |
[Tek bir MySQL tablosunu MaxCompute'a eşitleme] Aşağıdaki ayarlarla geçerli çalışma alanında bir toplu veri entegrasyonu görevi oluşturun:
|
|
[Satış analizi] Sipariş tablosundan bu ay en çok satan ilk 10 ürünün satış eğilimlerini analiz edin. |
Sınırlamalar
Bu özellik, yalnızca yeni sürüm Data Studio'nun etkinleştirildiği bir çalışma alanındaki kişisel geliştirme ortamında kullanılabilir.
Kişisel bir geliştirme ortamını yeniden başlattıktan sonra MCP Server'ı yeniden yüklemeniz gerekir. Lütfen dikkatli ilerleyin.
Faturalama
DataWorks Agent kullanımı aşağıdaki ücretlere neden olur:
-
DataWorks OpenAPI çağrı ücretleri
Agent bir MCP Server üzerinden DataWorks OpenAPI'yi çağırdığında, çağrılar OpenAPI faturalandırma standartlarına göre ücretlendirilir.
-
LLM belirteç ücretleri
Agent, kullanıcı niyetini ayrıştırmak ve doğal dil yanıtları oluşturmak için Qwen gibi yapılandırdığınız Büyük Dil Modelini (LLM) çağırır. Bu işlem, seçtiğiniz model sağlayıcısının fiyatlandırma kurallarına göre ücretlendirilen giriş ve çıkış belirteçlerini tüketir. Örneğin, Model Studio'da qwen-coder-plus modelini kullanıyorsanız, ücretler Model Studio faturalandırma ayrıntılarına göre hesaplanır.
Hızlı başlangıç
DataWorks Agent'ı yapılandırdıktan sonra, DataWorks Agent sohbet arayüzünü açmak ve hızlı bir örnek denemek için Cline sayfasının sağ üst köşesindeki
simgesine tıklayın: geçerli çalışma alanının üyelerini sorgulayın.
Aşağıdaki istemi girin: Geçerli çalışma alanının üyelerini sorgula.
Agent görevi aşağıdaki adımlarla yürütür:
İsteği ayrıştırma ve onaylama: Agent, niyetinizi ("geçerli çalışma alanının üyelerini sorgula" gibi) ayrıştırır, çağrılacak
ListProjectMembersAPI'sini otomatik olarak tanımlar ve sizden hedef çalışma alanı (ProjectId) gibi gerekli parametreleri onaylamanızı ister.-
API'yi çağırma ve yanıt alma: Onayla seçeneğine tıkladıktan sonra Agent, çalışma alanındaki üyelerin rollerini ve hesap türlerini içeren yapılandırılmış bir listesini almak için
ListProjectMembersOpenAPI'sini çağırır.ListProjectMembersOpenAPI hakkında daha fazla bilgi için bkz. Çalışma alanı üyelerinin listesini sorgulama.NotÇalıştırma sırasında sistem sizi ilgili eylemleri onaylamaya ve gerekli bilgileri sağlamaya yönlendirir. İşlemi devam ettirmek için Onayla veya eylemi iptal etmek için Reddet seçeneğine tıklayabilirsiniz.
Temel adımların ayrıştırma mantığı, görev karmaşıklığına, seçilen LLM'ye ve model sürümüne bağlı olarak biraz farklılık gösterebilir. Gerçek yürütme akışı, oturum sırasında Agent'ın gerçek zamanlı ayrıştırmasına ve etkileşimine bağlıdır.
DataWorks Agent'ı Yapılandırma
DataWorks Agent, sohbet arayüzünü oluşturmak için Cline gibi bir MCP istemci uzantısı kullanır. MCP Server yapılandırmaları aracılığıyla DataWorks MCP Server ve diğer Alibaba Cloud MCP sunucularına bağlanır.
DataWorks Agent'ın yeteneklerini geliştirmek için gerektiğinde daha fazla açık kaynaklı MCP sunucusuna bağlanabilirsiniz.
Ön Koşullar
Bir çalışma alanı oluşturdu ve Use Data Studio (New Version) seçeneğini belirlediniz.
-
(İsteğe bağlı, RAM kullanıcıları için) Görev geliştirmesi için kullanılan RAM kullanıcısını çalışma alanına Development veya Workspace Administrator rolüyle eklediniz. Çalışma Alanı Yöneticisi rolü geniş izinlere sahiptir, bu nedenle atarken dikkatli olun. Üye ekleme hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Çalışma alanına üye ekleme.
Alibaba Cloud hesabı kullanıyorsanız bu adımı atlayabilirsiniz.
-
Bir kişisel geliştirme ortamı örneği oluşturdunuz.
NotKişisel geliştirme ortamınızın bir VPC'ye bağlanması gerekiyorsa kişisel geliştirme ortamı için genel ağ erişimini yapılandırmanız gerekir.
Adım 1: Kişisel geliştirme ortamına girin
Kişisel geliştirme ortamınızı başlatmak ve erişmek için şu adımları izleyin.
DataWorks konsolundaki Çalışma Alanları sayfasına gidin. Üst gezinme çubuğunda istediğiniz bölgeyi seçin. İstediğiniz çalışma alanını bulun ve Actions sütununda seçeneğini belirleyin.
-
Kişisel geliştirme ortamı örneğinizin durumunu kontrol etmek ve ortama erişmek için üst gezinme çubuğundaki Personal Development Environment yanındaki
simgesine tıklayın.Örnek Durumu Running ise: Personal Development Environment altındaki çalışan kişisel geliştirme ortamı örneğine tıklayarak ortama girin.
Örneğin başka bir durumu varsa: Açılan pencerede Management Environment seçeneğine tıklayın. Personal Development Environment Instances sayfasında örneğinizi bulun ve Actions sütunundaki Start seçeneğine tıklayın. Instance Status öğesinin Running durumuna geçmesini bekleyin, ardından ortama girmek için örneğe tıklayın.
NotPersonal Development Environment alanındaki
benzeri bir simge, kişisel geliştirme ortamına başarıyla girdiğinizi gösterir.
Adım 2: Cline'ı yükleyin
Kişisel geliştirme ortamına girdikten sonra DataWorks Agent'ı yapılandırmak için şu adımları izleyin. Bu kılavuzda örnek olarak Cline kullanılmaktadır.
Kişisel geliştirme ortamı örneğinizi oluştururken dataworks-mcp:py3.11-ubuntu22.04 görüntüsünü seçtiyseniz altyapıyı yükseltmeniz veya Cline uzantısını yüklemeniz gerekmez.
Altyapıyı yükseltin
Cline uzantısını yükleyin
Adım 3: LLM API anahtarını yapılandırın
Cline uzantısını yükledikten sonra API Anahtarınızı yapılandırmak için şu adımları izleyin. Bu örnekte, OpenAI Uyumlu modunu kullanarak Model Studio API'ye nasıl bağlanılacağı gösterilmektedir.
Diğer modellere bağlanmak için ilgili parametreleri kullanıcı arabirimine göre yapılandırın.
Yalnızca Kendi API anahtarınızı kullanın yöntemi desteklenir; Ücretsiz Başlayın desteklenmez.
Data Studio kişisel geliştirme ortamı sayfasında, Copilot Chat'i açmak için üst gezinme çubuğunun sağ üst köşesindeki
simgesine tıklayın ve ardından Cline'a geçmek için
simgesine tıklayın.-
Cline sayfasında Kendi API anahtarınızı kullanın seçeneğine tıklayın ve parametreleri aşağıdaki tabloda açıklandığı gibi yapılandırın.
Parametre
Açıklama
API Sağlayıcısı
Kullanmak istediğiniz API hizmet sağlayıcısı.
OpenAI Compatibleseçeneğini belirleyin. Bu, Model Studio API'ye bağlanmak için OpenAI uyumlu bir arayüz kullanacağınız anlamına gelir.Temel URL
API hizmetinin temel URL'si.
Örneğin, Model Studio tarafından sağlanan OpenAI uyumlu API uç noktası şudur:
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.API Anahtarı
Kimlik doğrulama için kullanılan anahtar. Bu API Anahtarını Alibaba Cloud Model Studio konsolundan alabilirsiniz.
Model Kimliği
Kullanmak istediğiniz belirli model. Farklı modeller farklı işlevlere ve performansa sahiptir.
qwen-coder-plusveyaqwen-plusseçin:-
qwen-coder-plus: kod oluşturma ve programlama görevleri için uygundur. -
qwen-plus: genel metin oluşturma ve işleme görevleri için uygundur.
-
Yapılandırmayı kaydetmek için Haydi başlayalım! seçeneğine tıklayın.
Adım 4: MCP Server'ı yapılandırın
API Anahtarını yapılandırdıktan sonra DataWorks MCP Server'a bağlanmak ve bunu yapılandırmak için şu adımları izleyin. DataWorks MCP Server hakkında daha fazla bilgi için bkz. Ek: DataWorks MCP Server.
Cline sayfasının sağ üst köşesindeki
simgesine tıklayarak MCP Sunucuları Pazar Yeri sekmesine gidin.Yüklenen MCP sunucularını görüntülemek için Yüklendi sekmesine geçin.
-
cline_mcp_settings.jsonyapılandırma dosyasını açmak için MCP Sunucularını Yapılandır seçeneğine tıklayın. DataWorks,alibabacloud-dataworks-mcp-serveriçin varsayılan bir yapılandırma sağlar. Yapılandırma aşağıdaki gibidir:{ "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 } } }Parametre
Açıklama
command
npx, dataworks-mcp-server tarafından sağlanan komut.
args
alibabacloud-dataworks-mcp-server, dataworks-mcp-server için komut bağımsız değişkeni.
env
REGION
DataWorks çalışma alanınızın bulunduğu bölge, örneğin cn-shanghai.
ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI
Alibaba Cloud kimlik bilgisi için URI.
ÖnemliBu parametre yalnızca DataWorks kişisel geliştirme ortamında geçerlidir ve Alibaba Cloud kullanıcı kimlik doğrulamasını almak için kullanılır.
TOOL_CATEGORIES
Toolkategorilerinin izin listesi. OpenAPI kategorilerini virgülle ayırarak girin.Örnek:
"TOOL_CATEGORIES":"Veri Kaynağı,Çalışma Alanı Yönetimi,Kaynak Grubu Yönetimi,Veri Haritası,Veri Entegrasyonu,Data Studio (yeni sürüm),İşletim Merkezi,DataService,Açık Platform,Veri Kalitesi,Etiket Yönetimi,Güvenlik Merkezi,SERVER_IDE_DEFAULT".Not-
SERVER_IDE_DEFAULT, kişisel geliştirme ortamındaki varsayılanToolsanlamına gelir. Diğer hizmet kategorilerini DataWorks - OpenAPI Genel Bakış sayfasındaki sol taraftaki dizin ağacında bulabilirsiniz. -
Model yükleme performansını ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için varsayılan yapılandırma
TOOL_CATEGORIESdeğeriniSERVER_IDE_DEFAULTolarak ayarlar. Tüm OpenAPI araçlarını etkinleştirmek için bu yapılandırma öğesini kaldırabilirsiniz.
TOOL_NAMES
Tooladlarının izin listesi. OpenAPI adlarını virgülle ayırarak girin.Örnek:
"TOOL_NAMES":"ListProjects,CreateNode,UpdateNode".NotTOOL_NAMESdeğerlerini DataWorks - OpenAPI Genel Bakış sayfasında bulabilirsiniz. -
-
Yapılandırmayı kaydettikten sonra sayfada kullanılabilir Araçlar listesi yüklenirse
alibabacloud-dataworks-mcp-serverdoğru şekilde yüklenmiş ve yapılandırılmış demektir. Artık DataWorks MCP Server özelliklerini kullanabilirsiniz.NotBu bilgiler yüklenemezse altyapıyı yükselttiğinizden emin olun.
cline_mcp_settings.jsonyapılandırma dosyasını doğrudan düzenleyerek veya Pazar Yerinden diğer MCP sunucularını yükleyerek DataWorks Agent'ın yeteneklerini genişletebilirsiniz. Örneğin, DataWorks Agent'ta Hologres ile ilgili işlevleri kullanmak için Hologres MCP Server bağlantısını yapabilirsiniz.
SSS
-
S: MCP Server'da önceden ayarlanmış bir istemi çalıştırdığımda bir API isteğinin yanıt vermesi çok uzun sürüyor. Bunun nedeni ne olabilir ve bunu nasıl düzeltebilirim?
C: Eski bir altyapı sürümüyle ilgili uyumluluk sorunları nedeniyle istek zaman aşımına uğrayabilir. Bunu çözmek için altyapıyı yükseltin.
-
S: Modelin yanıt hızını artırmak için ne yapabilirim?
C: Yanıt performansını iyileştirmek için aşağıdaki önlemleri deneyin:
Sistem yükünü azaltmak için kullanılmayan MCP sunucularını devre dışı bırakın.
MCP Server'ın yapılandırma dosyasında, yalnızca gerekli araç kümelerini yüklemek ve içeri aktarılan
Toolssayısını azaltmak amacıylaenvparametresini kullanarakTOOL_CATEGORIESveyaTOOL_NAMESdeğerlerini açıkça belirtin.
Ek: DataWorks MCP Server
MCP (Model Context Protocol), Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) için standartlaştırılmış bir bağlam sağlayan bir protokoldür. LLM'lerin çeşitli veri kaynaklarına ve araçlara bağlanma şeklini standartlaştırarak bilgileri daha etkili bir şekilde işlemelerine olanak tanır. Bir MCP istemcisi, MCP protokolü aracılığıyla çeşitli MCP sunucularının yeteneklerini çağırabilir.
Bir MCP sunucu türü olarak DataWorks MCP Server, DataWorks OpenAPI işlevselliğini kapsüller ve DataWorks'ün büyük veri işleme yeteneklerini ortaya çıkarır. DataWorks yeteneklerini hızlı bir şekilde çağırmak için DataWorks MCP Server işlevini üçüncü taraf ürünlere, programlara veya agentlara entegre edebilirsiniz.
DataWorks Agent'ı kişisel bir geliştirme ortamı dışında kullanmak için env parametresinde ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID ve ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET değerlerini yapılandırmanız ve ALIBABA_CLOUD_CREDENTIALS_URI yapılandırmasını kaldırmanız gerekir. Gerekli anahtarları buradan alabilirsiniz.
simgesine sağ tıklayarak Configure Keybindings seçeneğini belirleyebilir veya uzantıyı tercih ettiğiniz konuma, örneğin