模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）可帮助大模型使用外部工具与数据。本文介绍通过 Responses API接入 MCP 的方法。
使用方式
使用 Responses API，在 tools 参数中配置MCP Server信息。
可从 ModelScope 等平台获取 MCP 服务的 SSE Endpoint 与鉴权信息。
支持配置SSE协议的 MCP Server。
最多添加 10 个 MCP Server。
# 导入依赖与创建客户端...
mcp_tool = {
"type": "mcp",
"server_protocol": "sse",
"server_label": "my-mcp-service",
"server_description": "MCP 服务功能描述，帮助模型理解使用场景。",
"server_url": "https://your-mcp-server-endpoint/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
}
}
response = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="你的问题...",
tools=[mcp_tool]
)
print(response.output_text)
支持的模型
- 千问Max：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
- 千问Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
- 千问Flash：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
- Qwen3.8开源系列
- Qwen3.6开源系列（qwen3.6-27b除外）
- Qwen3.5开源系列
仅支持通过 Responses API 调用。
快速开始
以接入 ModelScope 提供的Fetch网页抓取MCP为例。通过右侧的Service configuration，获取服务的 SSE Endpoint 与鉴权信息。
需要已获取与配置 API Key并配置API Key到环境变量。
请将示例代码中的
server_url替换为您从 MCP 服务平台获取的 SSE Endpoint，将headers中的鉴权信息替换为对应平台提供的 Token。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx"（不建议）,
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# MCP 工具配置
# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
mcp_tool = {
"type": "mcp",
"server_protocol": "sse",
"server_label": "fetch",
"server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
"server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
}
response = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
tools=[mcp_tool]
)
print("[模型回复]")
print(response.output_text)
print(f"\n[Token 用量] 输入: {response.usage.input_tokens}, 输出: {response.usage.output_tokens}, 合计: {response.usage.total_tokens}")
import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
const openai = new OpenAI({
// 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
baseURL: "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
// MCP 工具配置
// 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
// 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
const mcpTool = {
type: "mcp",
server_protocol: "sse",
server_label: "fetch",
server_description: "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
server_url: "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
};
const response = await openai.responses.create({
model: "qwen3.8-max",
input: "https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
tools: [mcpTool]
});
console.log("[模型回复]");
console.log(response.output_text);
console.log(`\n[Token 用量] 输入: ${response.usage.input_tokens}, 输出: ${response.usage.output_tokens}, 合计: ${response.usage.total_tokens}`);
}
main();
# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
# 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-max",
"input": "https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
"tools": [
{
"type": "mcp",
"server_protocol": "sse",
"server_label": "fetch",
"server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
"server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse"
}
]
}'
运行以上代码可获取如下回复：
[模型回复]
根据阿里云百炼的官方文档，MCP（Model Context Protocol）目前支持的模型如下：
* 千问Max系列：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
* 千问Plus系列：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
* 千问Flash系列：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
* 千问开源系列：Qwen3.8开源系列、Qwen3.6开源系列（注：qwen3.6-27b 除外）、Qwen3.5开源系列
特别注意：
MCP 功能仅支持通过 Responses API 调用。
[Token 用量] 输入: 20698, 输出: 711, 合计: 21409
流式输出
MCP 工具调用可能涉及多次外部服务交互，建议启用流式输出，实时获取工具调用过程与回复内容。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
mcp_tool = {
"type": "mcp",
"server_protocol": "sse",
"server_label": "fetch",
"server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
"server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
}
stream = client.responses.create(
model="qwen3.8-max",
input="https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
tools=[mcp_tool],
stream=True
)
for event in stream:
# 模型回复开始
if event.type == "response.content_part.added":
print("[模型回复]")
# 流式文本输出
elif event.type == "response.output_text.delta":
print(event.delta, end="", flush=True)
# 响应完成，输出用量
elif event.type == "response.completed":
usage = event.response.usage
print(f"\n\n[Token 用量] 输入: {usage.input_tokens}, 输出: {usage.output_tokens}, 合计: {usage.total_tokens}")
import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
const openai = new OpenAI({
// 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
baseURL: "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
});
async function main() {
// 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
// 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
const mcpTool = {
type: "mcp",
server_protocol: "sse",
server_label: "fetch",
server_description: "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
server_url: "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
};
const stream = await openai.responses.create({
model: "qwen3.8-max",
input: "https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
tools: [mcpTool],
stream: true
});
for await (const event of stream) {
// 模型回复开始
if (event.type === "response.content_part.added") {
console.log("[模型回复]");
}
// 流式文本输出
else if (event.type === "response.output_text.delta") {
process.stdout.write(event.delta);
}
// 响应完成，输出用量
else if (event.type === "response.completed") {
const usage = event.response.usage;
console.log(`\n\n[Token 用量] 输入: ${usage.input_tokens}, 输出: ${usage.output_tokens}, 合计: ${usage.total_tokens}`);
}
}
}
main();
# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
# 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.8-max",
"input": "https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新闻？",
"tools": [
{
"type": "mcp",
"server_protocol": "sse",
"server_label": "fetch",
"server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
"server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse"
}
],
"stream": true
}'
运行以上代码可获取如下回复：
[模型回复]
根据阿里云百炼（Model Studio）官方文档，目前 MCP（Model Context Protocol）功能支持的模型如下：
* 千问 Max 系列：
* Qwen3.8-Max 系列
* Qwen3.7-Max 系列
* 千问 Plus 系列：
* Qwen3.7-Plus 系列
* Qwen3.6-Plus 系列
* Qwen3.5-Plus 系列
* 千问 Flash 系列：
* Qwen3.7-Flash 系列
* Qwen3.6-Flash 系列
* Qwen3.5-Flash 系列
* 千问开源系列：
* Qwen3.6 开源系列（注：不支持 qwen3.6-27b 模型）
* Qwen3.5 开源系列
注意：目前 MCP 功能仅支持通过 Responses API 进行调用。
[Token 用量] 输入: 20784, 输出: 867, 合计: 21651
参数说明
mcp 工具支持以下参数：
| 示例： |
计费说明
计费包含以下部分：
- 模型推理费用：按模型的 Token 用量计费。
- MCP 服务费用：以各 MCP 服务的计费为准。