【MCP】连接阿里云百炼MCP至Cursor及其他AI工具

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）已经成为开发者和内容创作者不可或缺的工具。为了更好地利用这些强大的模型，我们不仅可以在云平台上直接使用，还可以将它们接入到我们日常使用的开发环境和工具中。

阿里云百炼（Bailian Model Computing Platform, MCP）提供了强大的模型推理能力和丰富的模型选择。Cursor 作为一款“AI Native”的代码编辑器，深度集成了LLM能力，极大地提高了开发效率。那么，如何将阿里云百炼上部署的模型能力，通过API的方式，连接到 Cursor 或其他支持标准API接口的AI应用中呢？本文将详细介绍这一过程。

为什么选择接入阿里云百炼MCP？

在将LLM能力接入外部工具时，选择阿里云百炼MCP有以下优势：

• 模型选择与定制： 可以在百炼平台上选择、微调或部署适合自己需求的模型。
• 性能与稳定性： 依赖阿里云的底层算力基础设施，提供稳定高效的模型推理服务。
• 统一管理： 在百炼平台统一管理模型的部署、版本和调用。
• 成本控制： 根据实际调用量付费，更容易控制成本。
• 数据安全与隐私： 对于企业用户，可以在阿里云内部完成模型的调用，提高数据安全性。

前提条件

在开始之前，请确保您已经具备以下条件：

• 一个有效的阿里云账号。
• 已经在阿里云百炼平台部署了至少一个可用的模型，并获取了其API调用地址（Endpoint）和认证信息（API Key 或 Token）。通常，百炼会提供兼容 OpenAI API 格式的接口。
• 安装了 Cursor 编辑器或其他您希望接入并支持自定义LLM API的工具。
• 了解基本的API调用概念（Endpoint、API Key/Token、请求头等）。

在阿里云百炼获取API信息

1. 登录阿里云控制台，进入“通义千问”或“百炼”相关服务页面。
2. 找到您已经部署好的模型服务或应用。
3. 在服务详情或API管理页面，查找并记录模型的 API Endpoint 地址。
4. 获取调用该API所需的认证信息，这可能是一个 API Key、Access Key Secret 或 Token。请妥善保管这些信息。

提示： 阿里云百炼通常提供与 OpenAI API 兼容的接口，这意味着您获取的Endpoint和Key可以直接用于许多支持OpenAI API的工具。

接入 Cursor 编辑器

Cursor 是一款非常流行的支持LLM的代码编辑器，它允许用户配置自定义的LLM API endpoint。

1. 打开 Cursor 设置： 在 Cursor 中，通过菜单或快捷键打开设置（通常是 Ctrl+, 或 Cmd+,）。
2. 导航至 LLM 设置： 在设置搜索框中输入 “LLM” 或 “Model”，找到语言模型相关的配置选项。
3. 添加自定义模型： 寻找 “Custom Model” 或 “Add Custom Provider” 等选项。
4. 配置 API 信息：
   • Provider: 选择 “OpenAI Compatible” 或类似的选项，因为百炼通常提供兼容接口。
   • API Key: 输入您从阿里云百炼获取的 API Key。
   • Base URL / Endpoint: 输入您从阿里云百炼获取的模型 API Endpoint 地址。确保地址正确无误，通常以 https:// 开头。
   • Model Name (Optional but Recommended): 输入您希望在 Cursor 中显示的自定义模型名称，方便区分（例如：“Bailian-Qwen7B”）。如果百炼的接口支持指定模型，您可能还需要填写具体的模型ID。
   • 其他高级设置（如超时时间、代理等）可根据需要配置。
5. 测试连接并保存： 配置完成后，通常会有测试连接的按钮，点击测试以验证API信息是否正确。测试成功后，保存设置。
6. 在 Cursor 中使用： 保存设置后，您就可以在 Cursor 的Chat界面、代码补全或重构功能中选择您刚刚配置的阿里云百炼模型了。

现在，Cursor 的AI功能将不再仅仅依赖于默认模型，而是可以通过您在阿里云百炼部署的模型来提供服务。

接入其他支持API接入的工具（例如：自定义应用、其他IDE插件）

对于其他支持通过API接入LLM的工具或您自己开发的应用，接入阿里云百炼MCP的原理是类似的：通过调用百炼提供的API Endpoint，并携带正确的认证信息。

具体步骤取决于您使用的工具或开发框架，但核心是：

1. 确认工具是否支持自定义LLM API： 查看该工具的文档，了解它是否允许配置非默认的LLM服务。
2. 了解工具的API配置方式：
   • 直接配置： 类似于 Cursor，工具界面提供填写 Endpoint 和 API Key 的字段。
   • 代码集成： 在您的代码中，使用 HTTP 客户端库（如 Python 的 requests）向百炼 API Endpoint 发送请求，并在请求头或请求体中包含认证信息。
   • 环境变量： 工具可能支持读取特定的环境变量来获取API配置。
3. 根据工具要求进行配置：
   • API Endpoint: 使用您从百炼获取的地址。
   • API Key/Token: 使用您从百炼获取的认证信息，根据工具或API要求放置在请求头（如 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY）或请求体中。
   • 请求格式： 百炼的OpenAI兼容接口通常遵循OpenAI的API请求格式（例如，Chat Completion API 的 JSON 结构）。确保您的工具或代码发送的请求符合百炼接口的要求。

例如，在 Python 代码中调用：

import requests
import json

bailian_endpoint = "YOUR_BAILIAN_API_ENDPOINT" # 替换为您的实际Endpoint
bailian_api_key = "YOUR_BAILIAN_API_KEY"     # 替换为您的实际API Key

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {bailian_api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "YOUR_MODEL_ID", # 如果需要指定模型ID，请替换
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好，请问今天天气如何？"}
    ],
    "max_tokens": 150
}

try:
    response = requests.post(bailian_endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))
    response.raise_for_status() # 检查HTTP错误
    result = response.json()
    print(result)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API调用出错: {e}")

请注意，上述 Python 代码是一个示例，具体的 API Endpoint、API Key 的格式以及请求体结构需要参考阿里云百炼的官方文档。

总结

通过将阿里云百炼MCP提供的API能力接入到 Cursor 或其他支持自定义LLM API的工具中，我们可以灵活地利用百炼平台上强大的模型资源，并在我们熟悉的开发环境和应用中提升效率。无论是为了使用特定的模型、进行成本控制还是保障数据安全，这种接入方式都提供了极大的便利。