关于 DataWorks MCP Server
DataWorks MCP Server 是基于阿里云 Open API 的 MCP 服务,让 AI 代理可以通过标准化接口操作 DataWorks 的云资源。适合希望在自有 AI 客户端或 IDE 中使用 DataWorks 能力的数据开发者。
主要功能
- 01调用 DataWorks Open API
- 02管理 DataWorks 资源
- 03按分类或名称筛选可用工具
- 04支持 npm 安装与源码构建
适用场景
- 01在 Cursor 或 Cline 中查询 DataWorks 项目与任务
- 02让 AI 代理执行云资源的查询与管理操作
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,将 DataWorks Open API 的操作封装为 MCP 工具,供 MCP 客户端调用。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
186收录的工具列表 · 更新于 3 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ProjectId | number | 是 | 项目ID |
| TriggerType | string | 否 | 触发方式类型。-Scheduler-Manual |
| Owner | string | 否 | 责任人的账号ID |
| PageSize | number | 否 | 每页的条目数,默认为 10 |
| PageNumber | number | 否 | 页码,从 1 开始,默认为 1 |
| SortBy | string | 否 | 排序字段。支持修改时间、创建时间等字段,格式为"排序字段+排序方式(Desc/Asc)"(Asc 可以缺省)。排序字段的枚举值如下:- ModifyTime (Desc/Asc)- CreateTime (Desc/Asc)- Id (Desc/Asc)默认值:Id Desc |
| Ids | array | 否 | 工作流 ID 列表,可根据工作流 ID 批量查询多个工作流信息 |
| EnvType | string | 否 | 项目环境。Prod:生产,Dev:开发 |
| Name | string | 否 | 名称。支持模糊查询 |
详细介绍
试用 DataWorks Agent
想要在无需手动配置 MCP 的情况下,直接使用 DataWorks AI 功能?
DataWorks Agent 是 Alibaba Cloud 内置的智能助手,用于数据开发和运维。它开箱即用,可连接到你的 DataWorks 工作空间,让你通过自然语言探索元数据、开发节点、排查任务问题和管理资源——无需配置本地 MCP 服务。
| DataWorks Agent | 此 MCP 服务 | |
|---|---|---|
| 适用场景 | 在 DataWorks 控制台中快速开始 | 自定义 AI 客户端(Cursor、Cline 等) |
| 设置 | 在浏览器中打开并使用 | 安装、配置 AK 并连接 MCP |
| 集成方式 | 原生 DataWorks 体验 | 通过 MCP 协议调用 Open API |
👉 开始使用: https://dataworks.data.alibabacloud.com/product/agent?source=github
DataWorks MCP 服务
一个为 AI 提供工具的模型上下文协议(MCP)服务,使 AI 能够通过标准化接口与 DataWorks Open API 交互。此实现基于 Aliyun Open API,可让 AI Agent 无缝执行云资源操作。
如果你想将 DataWorks 功能集成到自己的 AI 工作流或 IDE 中,请按照以下安装指南操作。
概述
此 MCP 服务可以:
- 与 DataWorks Open API 交互
- 管理 DataWorks 资源
该服务实现了模型上下文协议规范,以标准化 AI Agent 与云资源的交互。
前提条件
- Node.js(v16 或更高版本)
- pnpm(推荐)、npm 或 yarn
- DataWorks Open API 访问密钥和密钥
安装
选项 1:从 npm 安装(推荐用于 Cursor/Cline 等客户端)
# Install globally
npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
# Or install locally in your project
npm install alibabacloud-dataworks-mcp-server
选项 2:从源代码构建(适用于开发者)
- 克隆此仓库:
git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-dataworks-mcp-server
cd alibabacloud-dataworks-mcp-server
- 安装依赖项(推荐使用 pnpm,也支持 npm):
pnpm install
- 构建项目:
pnpm run build
- 开发项目(使用 @modelcontextprotocol/inspector):
pnpm run dev
配置
MCP 服务配置
如果通过 npm 安装(选项 1):
{
"mcpServers": {
"alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
"env": {
"REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret",
"TOOL_CATEGORIES": "optional_your_tool_categories_here_ex_UTILS",
"TOOL_NAMES": "optional_your_tool_names_here_ex_ListProjects"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
如果从源代码构建(选项 2):
{
"mcpServers": {
"alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/alibabacloud-dataworks-mcp-server/build/index.js"],
"env": {
"REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret",
"TOOL_CATEGORIES": "optional_your_tool_categories_here_ex_SERVER_IDE_DEFAULT",
"TOOL_NAMES": "optional_your_tool_names_here_ex_ListProjects"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
环境设置
在环境中初始化变量:
# DataWorks Configuration
REGION=your_dataworks_open_api_region_id_here
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=your_alibaba_cloud_access_key_id
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=your_alibaba_cloud_access_key_secret
TOOL_CATEGORIES=optional_your_tool_categories_here_ex_SERVER_IDE_DEFAULT
TOOL_NAMES=optional_your_tool_names_here_ex_ListProjects
配置说明
- 使用指南:链接
项目结构
alibabacloud-dataworks-mcp-server/
├── src/
│ ├── index.ts # Main entry point
├── package.json
└── tsconfig.json
可用工具
MCP 服务提供以下 DataWorks 工具:
请参阅此链接
安全注意事项
- 妥善保管私钥,切勿分享
- 使用环境变量存储敏感信息
- 定期监控并审计 AI Agent 活动
故障排除
如果遇到问题:
- 确认 Aliyun Open API 访问密钥和密钥正确
- 检查区域 ID 是否正确
- 确保使用的是预期网络(主网、测试网或开发网)
- 确认构建成功
依赖项
主要依赖项包括:
参与贡献
欢迎贡献!欢迎提交 Pull Request。
- Fork 此仓库
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
许可证
本项目采用 Apache 2.0 许可证。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
