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大模型——阿里云百炼 MCP 服务评测与 Agent 构建实战

大模型——阿里云百炼 MCP 服务评测与 Agent 构建实战

近期，MCP（Model Calling Protocol，模型调用协议）成为技术圈内一个高频词汇。简单来说，MCP 旨在简化大型语言模型（LLM）使用外部工具或服务的过程，显著降低了开发者和用户构建复杂 AI 应用的门槛。随着相关协议的发布，近几个月内涌现了大量支持 MCP 的工具和服务。

然而，尽管 MCP 的使用逻辑（通过自然语言向 AI 提出需求）相对直观，其配置过程却常常相当复杂。目前支持 MCP 的客户端软件，如 Claude 或集成 AI 功能的 IDE Cursor，本身就有一定的学习曲线。更关键的是，配置 MCP 服务通常需要安装特定的运行环境，并要求用户理解和使用命令行工具，这无疑给许多非专业开发者设置了障碍。此前的一些教程尝试详细解释这些步骤，但仍有用户反映难以理解和操作。

业界期待能有平台简化 MCP 的配置流程，最好能像应用商店一样实现一键部署。近日，阿里云百炼 平台响应了这一需求，推出了其宣称的业界首个提供全生命周期

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