MCP - Alibaba Cloud Model Studio

使用方式

使用 Responses API，在 tools 參數中配置MCP Server資訊。

可從 ModelScope 等平台擷取 MCP 服務的 SSE Endpoint 與鑒權資訊。

支援配置SSE協議的 MCP Server。

最多添加 10 個 MCP Server。

# 匯入依賴與建立用戶端...
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "my-mcp-service",
    "server_description": "MCP 服務功能描述，協助模型理解使用情境。",
    "server_url": "https://your-mcp-server-endpoint/sse",
    "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
    }
}

response = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="你的問題...",
    tools=[mcp_tool]
)

print(response.output_text)

支援的模型

千問Max：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
千問Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
千問Flash：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
Qwen3.8開源系列
Qwen3.6開源系列（qwen3.6-27b除外）
Qwen3.5開源系列

僅支援通過 Responses API 呼叫。

快速開始

以接入 ModelScope 提供的Fetch網頁抓取MCP為例。通過右側的Service configuration，擷取服務的 SSE Endpoint 與鑒權資訊。需要已擷取與配置 API Key並配置API Key到環境變數。

請將範例程式碼中的 server_url 替換為您從 MCP 服務平台擷取的 SSE Endpoint，將 headers 中的鑒權資訊替換為對應平台提供的 Token。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若沒有配置環境變數，請用百鍊API Key將下行替換為：api_key="sk-xxx"（不建議）,
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下為新加坡地區的URL，調用時請將 {WorkspaceId} 替換為真實的業務空間ID，各地區的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# MCP 工具配置
# 請將 server_url 替換為您從 ModelScope 等平台擷取的 SSE Endpoint
# 如需鑒權，請在 headers 中添加對應平台的 Token
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供網頁內容擷取能力，可以抓取指定URL的網頁內容並返迴文本。",
    "server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
}

response = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新聞？",
    tools=[mcp_tool]
)

print("[模型回複]")
print(response.output_text)
print(f"\n[Token 用量] 輸入: {response.usage.input_tokens}, 輸出: {response.usage.output_tokens}, 合計: {response.usage.total_tokens}")

運行以上代碼可擷取如下回複：

[模型回複]
根據阿里雲百鍊的官方文檔，MCP（Model Context Protocol）目前支援的模型如下：

*   千問Max系列：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
*   千問Plus系列：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
*   千問Flash系列：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
*   千問開源系列：Qwen3.8開源系列、Qwen3.6開源系列（註：qwen3.6-27b 除外）、Qwen3.5開源系列

特別注意：
MCP 功能僅支援通過 Responses API 呼叫。

[Token 用量] 輸入: 20698, 輸出: 711, 合計: 21409

流式輸出

MCP 工具調用可能涉及多次外部服務互動，建議啟用流式輸出，即時擷取工具調用過程與回複內容。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若沒有配置環境變數，請用百鍊API Key將下行替換為：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下為新加坡地區的URL，調用時請將 {WorkspaceId} 替換為真實的業務空間ID，各地區的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 請將 server_url 替換為您從 ModelScope 等平台擷取的 SSE Endpoint
# 如需鑒權，請在 headers 中添加對應平台的 Token
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供網頁內容擷取能力，可以抓取指定URL的網頁內容並返迴文本。",
    "server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse",
}

stream = client.responses.create(
    model="qwen3.8-max",
    input="https://news.aibase.com/zh/news，今天有哪些AI新聞？",
    tools=[mcp_tool],
    stream=True
)

for event in stream:
    # 模型回複開始
    if event.type == "response.content_part.added":
        print("[模型回複]")
    # 流式文本輸出
    elif event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    # 響應完成，輸出用量
    elif event.type == "response.completed":
        usage = event.response.usage
        print(f"\n\n[Token 用量] 輸入: {usage.input_tokens}, 輸出: {usage.output_tokens}, 合計: {usage.total_tokens}")

運行以上代碼可擷取如下回複：

[模型回複]
根據阿里雲百鍊（Model Studio）官方文檔，目前 MCP（Model Context Protocol）功能支援的模型如下：

*   千問 Max 系列：
    *   Qwen3.8-Max 系列
    *   Qwen3.7-Max 系列
*   千問 Plus 系列：
    *   Qwen3.7-Plus 系列
    *   Qwen3.6-Plus 系列
    *   Qwen3.5-Plus 系列
*   千問 Flash 系列：
    *   Qwen3.7-Flash 系列
    *   Qwen3.6-Flash 系列
    *   Qwen3.5-Flash 系列
*   千問開源系列：
    *   Qwen3.6 開源系列（註：不支援 qwen3.6-27b 模型）
    *   Qwen3.5 開源系列

注意：目前 MCP 功能僅支援通過 Responses API 進行調用。

[Token 用量] 輸入: 20784, 輸出: 867, 合計: 21651

參數說明

mcp 工具支援以下參數：

參數	必填	說明
`type`	是	固定為 `"mcp"`。
`server_protocol`	是	與 MCP 服務的通訊協定，當前僅支援 `"sse"`。
`server_label`	是	MCP 服務的標籤名稱，用於標識該服務。
`server_description`	否	MCP 服務的功能描述，供模型理解該服務的能力與適用情境。建議填寫以提升模型調用準確性。
`server_url`	是	MCP 服務的端點 URL。
`headers`	否	串連 MCP 服務時攜帶的要求標頭，例如 `Authorization` 等認證資訊。

樣本：

{
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供網頁內容擷取能力，可以抓取指定URL的網頁內容並返迴文本。",
    "server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse"
}

計費說明

計費包含以下部分：

模型推理費用：按模型的 Token 用量計費。
MCP 服務費用：以各 MCP 服務的計費為準。

​使用方式

​支援的模型

​快速開始

​流式輸出