在AI Agent蓬勃發展的當下,優質數據資產已然成為釋放AI生產力的關鍵因素。Dataphin作為瓴羊旗下一站式數據建設和治理工具,擁有龐大的元數據知識,包括邏輯模型、資產元數據信息、業務知識(標準、指標、碼表)等。為了幫助企業更好地挖掘數據資產,Dataphin推出MCP服務,助力Agent高效獲取數據。
什么是MCP?
MCP(Model Context Protocol)是由 Anthropic 公司提出的開源協議,旨在解決AI應用程序與外部數據源、應用的集成問題。在沒有MCP之前,AI應用程序的開發者普遍通過Function Call的方式來與外部應用進行集成,普遍面臨著如下困境:
1、開發復雜度高:需要在應用中通過硬編碼的方式適配不同平臺的API,每一個任務都需要單獨開發和維護;
2、復用性低:每個集成模塊通常是為特定任務定制的,缺乏通用性和可移植性,難以在其他項目中復用;
MCP定義了為大模型提供上下文的接口標準,使其能夠無縫連接各種外部應用的數據,可以通過插拔式的配置決定AI應用是否集成某個應用,大大降低了開發成本,提高了可復用性。
Dataphin MCP
Dataphin MCP采用SSE(Server-Sent Events)協議,如下是對應的JSON配置:
Dataphin MCP目前提供兩個與數據服務相關的Tools,分別為:
1、listDataServiceAPI: 根據所提供的應用,獲取有權限調用的數據服務API信息,包括API ID、輸入和輸出參數、API調用文檔等
2、invokeDataServiceAPI:調用數據服務API來獲取數據
場景舉例
作為行業360的開發人員,您通過Dataphin數據服務API來獲取商品、用戶、訂單等數據。現在公司期望您能開發一款移動端的信息查詢工具,讓運營同學可以隨時隨地查詢用戶信息、訂單數據等。
您可以通過“大模型”+“Dataphin MCP”的方式,快速構建數據查詢助手。演示如下:
1、創建一個“智能查詢助手”,關聯Dataphin MCP服務,圖中以百煉為例;
2、在右側輸入您的問題測試模型效果,以“幫我查詢今年所有品類的銷售額,同時查詢銷售額第一的品類中單品銷量TO1”問題為例。
首先,模型會調用listDataServiceAPI這個Tool以查詢所有可調用的API;
然后,模型會根據可用的API名稱、描述、入參等信息,規劃出為了解決當前用戶問題需要調用哪些API。在本問題中,模型從眾多API中選擇了兩個API進行調用,并將調用結果呈現給用戶,分別是:QueryTransactionByProductCategory(根據產品品類查詢總交易額)和QueryProductSaleInCat(查詢指定品類下每個商品的銷售額)
結語
未來瓴羊Dataphin將持續豐富和迭代MCP Server的工具集,包括數據研發、任務運維、數據治理等,有了這些工具您可以通過自然語言體驗更多的場景,例如:
1、查詢項目A中的任務運行狀態,并對失敗實例進行批量重跑;
2、在項目A中創建一個集成任務,其中數據來源于MySQL數據庫的表,同步到項目計算源中,并一鍵建表;
3、創建一個規則強度為弱的質量規則,要求被監控字段需要滿足國內有效的電話號碼格式,同時將表的字段 作為監控對象;
目前Dataphin MCP處于公測階段,聯系瓴羊進行嘗鮮體驗!
