真是没想到，大模型发展到现在，重头戏竟然是 AI 编程领域。这不，阿里的 AI IDE 也上线了，我也是第一时间就吃上了螃蟹，香，实在是太香了。

通过云效DevOps的MCP服务与通义灵码的集成，研发团队可以实现从工作项内容自动解析到代码自动生成的全流程自动化。本文将详细介绍如何利用云效MCP服务，根据工作项内容生成对应代码、创建分支、提交代码，并发起合并请求。

早在 2018 年，Gartner 评估报告便将事件驱动模型（Event-Driven Model）列为十大战略技术趋势之一，指出事件驱动架构（EDA，Event-driven Architectures）将成为微服务架构未来的演进方向。

日志服务 SLS 是云原生观测和分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务。SLS 提供了多地域支持【1】，方便用户可以根据数据源就近接入 SLS 服务，减少不必要网络延迟以及公网费用。然而，如果需要将不同地域的数据进行联合统筹分析时，该怎么办呢？

作为AI原生的开发环境工具，通义灵码AI IDE 深度适配了最新的千问3大模型，并全面集成通义灵码插件能力，具备编程智能体、行间建议预测、行间会话等功能。

嗨，通义灵码 5 月将智能问答（Ask）模式升级到了 Agentic 模式，可以自主使用工程感知、网络检索的相关工具，让开发者与通义灵码的互动更贴合工程场景；新增了行间会话（Inline Chat）、行间建议预测（NES）功能，代码修改更加高效；发布了 AI IDE--Lingma IDE，全面集成智能编码能力，开箱即用更简单。

"API 管理" 和 "API 网关" 这两个术语经常会被交替使用，在大模型应用上更甚（大模型被认为是 API 经济/货币化的催化剂）。但实际上，它们代表着不同的概念，服务于 API 生命周期的不同阶段。本文将探讨两者的起源和发展、关键差异对比、如何协同工作以及未来发展趋势。希望本文对工程团队落地 AI Agent 上，能起到一些...

作为AI原生的开发环境工具，通义灵码AI IDE深度适配了最新的千问3大模型，并全面集成通义灵码插件能力，具备编程智能体、行间建议预测、行间会话等功能。

在 AI 大模型应用爆发的今天，Model Context Protocol (MCP) 作为连接 AI 大模型与应用的关键协议，正在快速普及。然而，如何在企业级环境中高效部署和管理 MCP 服务，成为技术团队面临的重要挑战。本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式，并结合 Nacos 服务治理框架，为企业级 MCP 部署提供实用指南。

微服务引擎注册配置中心铂金版正式发布，支持 Nacos 3.0 MCP 服务动态注册与工具描述动态调优能力，相比于专业版提供更高的稳定性与安全能力保障，支持 SLA 99.99%。服务推送性能相比于开源自建提升 300%。

作者：稚柳技术选型的关键抉择：云消息队列 vs 自建开源在数字化与智能化转型的浪潮中，消息队列作为分布式系统的核心组件，其选型决策直接影响着中小研发团队的成本结构、协同效率与业务敏捷创新。当我们问通义千问3：对于中小研发团队，采用云消息队列，相比自建开源消息队列，可以节省多少成本？它分别从资源投入、运...

Nacos 自 2019 年 7 月开源以来，已走过 6 个年头，Star 3w+，广受开发者欢迎。今年 4 月，Nacos3.0 重磅发布，围绕 MCP Server 管理，推出注册、编排、动态调试、动态发现等能力。

函数计算( FC )是阿里云事件驱动的全托管计算服务，使用函数计算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。面对 MCP Server 场景，函数计算不仅通过 MCP Runtime 支持了社区开源的 Stdio MCP Server ...

在现代云原生与分布式系统运维场景中，Prometheus 已成为事实上的监控与告警系统标准，其查询语言 PromQL 凭借强大的时序数据分析能力，成为运维工程师与开发者诊断系统性能、定位故障的核心工具。然而，PromQL 的复杂语法和高度结构化的特性，对用户的专业知识提出了较高要求。运维人员因 PromQL 的学习曲线陡峭而难以...

5 月 22 日，在最新一期阿里云「飞天发布时刻」，阿里云云原生应用平台产品负责人李国强重磅揭晓面向 AI 场景的云原生产品体系升级，通过弹性智能的一体化架构、开箱即用的云原生 AI 能力，为中国企业出海提供新一代技术引擎。发布会回看：[链接]

Spring AI Alibaba MCP 可基于 Nacos 提供的 MCP server registry 信息，建立一个中间代理层 Java 应用，将 Nacos 中注册的服务信息转换成 MCP 协议的服务器信息，以便 MCP 客户端可以无缝调用这些服务。基于这种方案，您无需对原有业务代码进行改造，新增或者删除 MCP 服务（在 Nacos 中）无需重启代理应用。

通义灵码正式上线 AI IDE，深度适配了最新的千问3大模型，全面集成智能编码助手的能力，如编程智能体、工具使用、工程感知、行间建议预测（NES）、长期记忆等能力，不仅可以辅助代码编写、缺陷修复，还可帮助开发者完成复杂编程任务，懂工程，更懂开发者。

在分布式架构设计中，请求亲和性是实现有状态服务高可用的核心技术，通过将具备相同会话标识的请求智能路由至固定计算节点，保障会话连续性及缓存有效性。然而在 Serverless 范式下，函数计算服务因其瞬时实例生命周期、自动弹性扩缩容、无状态化运行等特性，在亲和性保障层面面临原生架构冲突。本文将以 MCP Server 在...

5 月 30 日，阿里云发布通义灵码 AI IDE，深度适配了最新的千问3大模型，全面集成智能编码助手的能力，如编程智能体、工具使用、工程感知、行间建议预测（NES）、长期记忆等能力，不仅可以辅助代码编写、缺陷修复，还可帮助开发者完成复杂编程任务，懂工程，更懂开发者。

Spring AI 通过集成 MCP 官方的 java sdk，让 Spring Boot 开发者可以非常方便的开发自己的 MCP 服务，把自己企业内部的业务系统通过标准 MCP 形式发布为 AI Agent 能够接入的工具；另一方面，开发者也可以使用 Spring AI 开发自己的 AI Agent，去接入提供各种能力的 MCP 服务。

o11y 2.0（可观测性 2.0）是最近半年 DevOps 领域的热点话题，HoneyComb 介绍了《Introducing Observability 2.0》【1】, CNCF 则引述了 Middleware 定义的《What is observability 2.0?》【2】。

作者：徐可甲一、开源世界的痛点当你第一次打开开源项目的源码，是不是经常遇到这样的场景：面对庞大如山的代码，却苦于注释稀少、文档缺失？在复杂的业务逻辑与陌生的库调用中挣扎，试图快速上手却如同无头苍蝇？模块间错综复杂的依赖关系让人眼花缭乱，核心逻辑常被多重抽象层所遮蔽？试图从头到尾研读源码？这不仅耗...

根据官方介绍，Qwen3 采用的是混合专家（MoE）架构，参数量仅为 DeepSeek-R1 的 1/3，也是国内首个“混合推理模型”，“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型，对简单需求可“秒回”答案，对复杂问题可多步骤“深度思考”。

传统智能体开发体系受限于单智能体架构的孤立决策模式，易引发逻辑断层与输出不稳定性。MetaGPT 采用多智能体协同架构组建虚拟团队，让 AI 像人类一样高效协同，通过角色分工与结构化交互协议显著提升任务稳定性。

Higress 作为一款强大的 AI 原生 API 网关，致力于铺设 AI 与现实世界之间最短、最安全、最具成本效益的连接路径。其核心能力之一便是支持将现有的 OpenAPI 规范无缝转换为 MCP Server，让 AI 能够快速、便捷地调用各类存量 API 服务。借助 Higress，企业和开发者可以瞬间将其宝贵的 API 资产转化为 AI 可用的远程 MCP S...

当前云计算已成为数字时代的重要基础设施，Serverless 技术以弹性伸缩、按需调用和免运维等优势，加速企业向云原生架构转型。随着人工智能快速发展，AI 对算力调度与高效部署提出更高要求，Serverless 正在为 AI 应用提供灵活、高效的运行基础。AI 与 Serverless 的协同发展，正在成为智能应用加速落地的关键路径。

在数字化转型加速的今天，日志数据已成为企业运维、安全分析和业务决策的核心资产。然而，随着云计算、容器化和微服务架构的普及，传统日志采集 Agent 面临着前所未有的挑战：海量日志的实时采集需求、资源占用与成本控制的平衡难题。

日前，MCPMarket.com 公布了全球 Top 100 MCP Servers 榜单，Higress 作为 MCP Hosting 方案入选。

在系列文章首篇 MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配，我们系统解构了 MCP 协议的核心架构，重点验证了存量 STDIO 协议服务的云端转型方案——通过轻量化改造（前置一个 mcp-proxy）实现向 SSE（Server-Sent Events）协议的实时通信升级。本文将延续技术纵深，聚焦当前企业拥抱 MCP 两大核心痛点：

通义灵码提供了智能会话的能力，支持智能问答、文件编辑、智能体三种模式，不仅可以为开发者解决编码过程中遇到的研发问题，协助开发者进行代码问题修复、调试或运行错误的排查等。同时，还具备多文件修改、自主决策、环境感知、工具使用等能力，端到端地完成编码任务。