🚀 数据工作台 MCP 服务器

数据工作台 MCP 服务器基于阿里云开放 API 实现了模型上下文协议（MCP）。它为 AI 提供了一个统一接口，使其能够与数据工作台开放 API 进行交互，从而让 AI 代理可以无缝操作云端资源。

🚀 快速开始

数据工作台 MCP 服务器是一个基于阿里云开放 API 的模型上下文协议（MCP）服务器，它为 AI 提供了与数据工作台开放 API 交互的统一接口，实现了 AI 代理对云端资源的无缝操作。

✨ 主要特性

• 与数据工作台开放 API 交互：服务器可与数据工作台开放 API 进行交互，实现对云端数据资源的操作。
• 管理数据工作台资源：能够对数据工作台的各类资源进行有效管理。
• 遵循模型上下文协议规范：通过统一接口管理云端数据资源，确保操作的规范性和一致性。

📦 安装指南

方式一：通过 npm 安装

npm install alibabacloud-dataworks-mcp-server

方式二：克隆项目仓库

git clone https://github.com/your-username/alibabacloud-dataworks-mcp-server.git
cd alibabacloud-dataworks-mcp-server
npm install

📚 详细文档

先决条件

• Node.js 环境：请确保已安装最新稳定版 Node.js。
• npm 包管理器：确认 npm 已正确配置。
• 阿里云访问密钥：需具备有效的阿里云访问秘钥 ID 和秘钥。
• 数据工作台账号：拥有数据工作台使用权限。

配置指南

环境变量配置

创建一个 .env 文件，并添加以下内容：

# 必填项
ALIBABA_CLOUD_REGION_ID=cn-hangzhou  # 替换为你的区域ID
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your_key_id  # 替换为你的访问秘钥 ID
ALIBABA_CLOUD_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key  # 替换为你的访问秘钥

# 可选配置项
TOOL_CATEGORIES="数据开发（新版）,UTILS"  # 工具分类白名单，用逗号分隔
TOOL_NAMES="CreateNode,UpdateNode"      # 工具名称白名单，用逗号分隔
VERBOSE=true                            # 调试模式开关

配置文件结构

项目启动后会自动生成配置文件 config.json，内容如下：

{
  "regionId": "cn-hangzhou",
  "accessKeyId": "your_key_id",
  "secretAccessKey": "your_secret_key",
  "toolCategories": ["数据开发（新版）", "UTILS"],
  "toolNames": ["CreateNode", "UpdateNode"],
  "verbose": true
}

项目结构

alibabacloud-dataworks-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # 程序入口文件
└── package.json         # 项目依赖管理文件

可用工具

MCP 服务器提供的 数据工作台 工具包括：

• 数据节点创建与管理
• 数据开发环境配置
• 资源访问控制
• 日志查询功能
• 安全策略配置

如需了解详细列表，请参考 官方文档

安全注意事项

⚠️ 重要提示

• 请妥善保管您的私钥，防止泄露。
• 敏感信息应使用环境变量存储。
• 建议定期审计 AI 代理的活动记录。

故障排除

遇到问题时，请按以下步骤排查：

1. 确认阿里云访问秘钥配置正确。
2. 检查区域 ID 是否准确无误。
3. 确保使用正确的网络环境（主网/测试网）。
4. 验证构建过程是否成功完成。

依赖项说明

项目主要依赖以下包：

• @alicloud/dataworks-public20240518
• @alicloud/openapi-client

项目贡献

欢迎任何贡献！请参考以下步骤参与：

1. Fork 此仓库。
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）。
3. 提交修改（git commit -m '添加神奇功能'）。
4. 推送到远程分支（git push origin feature/amazing-feature）。
5. 提交 Pull Request。

📄 许可证

本项目采用 Apache 2.0 协议开源。