本文深入剖析 Elasticsearch 中模糊查询的三大陷阱及性能优化方案。通过5000 万级数据量下做了高压测试，用真实数据复刻事故现场，助力开发者规避“查询雪崩”，为您的业务保驾护航。
随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。
本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP（Model Context Protocol）实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤（如使用VS Code与Cline配置MCP Server）、示例场景（包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等），以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具，用户可通过自然语言与AI助手交互，完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务，实现高效“掌上运维”。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具，旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则（如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等），用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如，在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时，通义灵码可根据预设规则生成Java代码，显著提升代码采纳率至95%以上。此外，还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制，优化生成代码的质量与安全性。
本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。
全栈可观测App提供了一套完整的分析工具，从数据统计分析能力到数据关联，再到具备智能化和自动化特性的相关工具，以解决人们在可观测性方面所遇到的问题。未来，我们将持续提供更加丰富和强大的分析工具来满足用户的需求。
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
