在人工智能領域快速發展的今天，數據資產的重要性日益凸顯，成為驅動AI效能提升的核心力量。瓴羊旗下的Dataphin，作為一款全面的數據建設與治理工具，憑借其深厚的元數據知識庫，包括邏輯模型、資產元數據、業務知識等，為企業挖掘數據價值提供了強大支持。近期，Dataphin更是推出了MCP服務，進一步賦能AI Agent，實現數據的高效獲取。
MCP，即Model Context Protocol，是由Anthropic公司率先提出的開源協議，其目的在于簡化AI應用與外部數據源及應用的集成過程。以往，AI應用的開發者們常通過Function Call的方式與外部應用進行集成，但這種做法存在諸多挑戰：一方面，開發過程復雜繁瑣，需要針對每個平臺的API進行硬編碼適配，任務維護成本高；另一方面，集成模塊的復用性低，往往針對特定任務定制，難以在其他項目中通用。
MCP協議的出現，為這些難題提供了解決方案。它通過定義統一的接口標準，使大模型能夠輕松接入各類外部應用的數據，通過靈活的配置，即可決定AI應用是否集成特定外部應用，從而降低了開發成本，提升了復用性。Dataphin MCP正是基于這一協議，采用了SSE（Server-Sent Events）協議，實現了數據服務的高效集成。
Dataphin MCP目前提供了兩大與數據服務相關的工具：listDataServiceAPI和invokeDataServiceAPI。listDataServiceAPI能夠根據應用權限，獲取可調用的數據服務API信息，包括API ID、參數詳情及調用文檔等；而invokeDataServiceAPI則用于調用這些API以獲取所需數據。這些工具為開發者提供了極大的便利。
以行業360的開發人員為例，他們利用Dataphin的數據服務API，成功獲取了商品、用戶、訂單等數據。隨著公司業務的拓展，他們被要求開發一款移動端的信息查詢工具，以滿足運營團隊隨時查詢用戶信息、訂單數據等需求。通過結合“大模型”與“Dataphin MCP”，他們迅速構建了一款智能查詢助手。這款助手能夠根據用戶問題，自動調用相應的數據服務API，快速返回查詢結果。
在實際操作中，開發人員首先創建了一個“智能查詢助手”，并將其與Dataphin MCP服務關聯。然后，他們通過輸入問題來測試模型的效果。例如，輸入“幫我查詢今年所有品類的銷售額，并找出銷售額最高的品類中的單品銷量TOP1”。模型首先會調用listDataServiceAPI，列出所有可調用的API。接著，根據API的名稱、描述及參數信息，模型會規劃出需要調用的API組合。在這個例子中，模型選擇了兩個API：QueryTransactionByProductCategory（按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），并將結果呈現給用戶。
Dataphin MCP還提供了豐富的配置選項，允許開發者根據實際需求進行定制。未來，瓴羊Dataphin將持續豐富和迭代MCP Server的工具集，涵蓋數據研發、任務運維、數據治理等多個方面。這將使得開發者能夠通過自然語言體驗更多場景，如查詢項目任務運行狀態、創建集成任務、設置數據質量規則等。
目前，Dataphin MCP正處于公測階段，瓴羊誠邀各界人士參與體驗，共同探索數據服務的新邊界。
