MCP - Alibaba Cloud Model Studio

使用方式

使用 Responses API，在 tools 参数中配置MCP Server信息。

可从 ModelScope 等平台获取 MCP 服务的 SSE Endpoint 与鉴权信息。

支持配置SSE协议的 MCP Server。

最多添加 10 个 MCP Server。

# 导入依赖与创建客户端...
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "my-mcp-service",
    "server_description": "MCP 服务功能描述，帮助模型理解使用场景。",
    "server_url": "https://your-mcp-server-endpoint/sse",
    "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
    }
}

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

print(response.output_text)

支持的模型

千问Max：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
千问Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
千问Flash：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
Qwen3.8开源系列
Qwen3.6开源系列（qwen3.6-27b除外）
Qwen3.5开源系列

仅支持通过 Responses API 调用。

快速开始

以接入 ModelScope 提供的Fetch网页抓取MCP为例。通过右侧的Service configuration，获取服务的 SSE Endpoint 与鉴权信息。需要已获取与配置 API Key并配置API Key到环境变量。

请将示例代码中的 server_url 替换为您从 MCP 服务平台获取的 SSE Endpoint，将 headers 中的鉴权信息替换为对应平台提供的 Token。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx"（不建议）,
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# MCP 工具配置
# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
    "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新闻？",
    tools=[mcp_tool]
)

print("[模型回复]")
print(response.output_text)
print(f"\n[Token 用量] 输入: {response.usage.input_tokens}, 输出: {response.usage.output_tokens}, 合计: {response.usage.total_tokens}")

运行以上代码可获取如下回复：

[模型回复]
根据阿里云百炼的官方文档，MCP（Model Context Protocol）目前支持的模型如下：

*   千问Max系列：Qwen3.8-Max系列、Qwen3.7-Max系列
*   千问Plus系列：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列
*   千问Flash系列：Qwen3.7-Flash系列、Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列
*   千问开源系列：Qwen3.8开源系列、Qwen3.6开源系列（注：qwen3.6-27b 除外）、Qwen3.5开源系列

特别注意：
MCP 功能仅支持通过 Responses API 调用。

[Token 用量] 输入: 20698, 输出: 711, 合计: 21409

流式输出

MCP 工具调用可能涉及多次外部服务交互，建议启用流式输出，实时获取工具调用过程与回复内容。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为新加坡地域的URL，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 请将 server_url 替换为您从 ModelScope 等平台获取的 SSE Endpoint
# 如需鉴权，请在 headers 中添加对应平台的 Token
mcp_tool = {
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
    "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新闻？",
    tools=[mcp_tool],
    stream=True
)

for event in stream:
    # 模型回复开始
    if event.type == "response.content_part.added":
        print("[模型回复]")
    # 流式文本输出
    elif event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    # 响应完成，输出用量
    elif event.type == "response.completed":
        usage = event.response.usage
        print(f"\n\n[Token 用量] 输入: {usage.input_tokens}, 输出: {usage.output_tokens}, 合计: {usage.total_tokens}")

运行以上代码可获取如下回复：

[模型回复]
根据阿里云百炼（Model Studio）官方文档，目前 MCP（Model Context Protocol）功能支持的模型如下：

*   千问 Max 系列：
    *   Qwen3.8-Max 系列
    *   Qwen3.7-Max 系列
*   千问 Plus 系列：
    *   Qwen3.7-Plus 系列
    *   Qwen3.6-Plus 系列
    *   Qwen3.5-Plus 系列
*   千问 Flash 系列：
    *   Qwen3.7-Flash 系列
    *   Qwen3.6-Flash 系列
    *   Qwen3.5-Flash 系列
*   千问开源系列：
    *   Qwen3.6 开源系列（注：不支持 qwen3.6-27b 模型）
    *   Qwen3.5 开源系列

注意：目前 MCP 功能仅支持通过 Responses API 进行调用。

[Token 用量] 输入: 20784, 输出: 867, 合计: 21651

参数说明

mcp 工具支持以下参数：

参数	必填	说明
`type`	是	固定为 `"mcp"`。
`server_protocol`	是	与 MCP 服务的通信协议，当前仅支持 `"sse"`。
`server_label`	是	MCP 服务的标签名称，用于标识该服务。
`server_description`	否	MCP 服务的功能描述，供模型理解该服务的能力与适用场景。建议填写以提升模型调用准确性。
`server_url`	是	MCP 服务的端点 URL。
`headers`	否	连接 MCP 服务时携带的请求头，例如 `Authorization` 等认证信息。

示例：

{
    "type": "mcp",
    "server_protocol": "sse",
    "server_label": "fetch",
    "server_description": "Fetch MCP Server，提供网页内容获取能力，可以抓取指定URL的网页内容并返回文本。",
    "server_url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/xxx/sse"
}

计费说明

计费包含以下部分：

模型推理费用：按模型的 Token 用量计费。
MCP 服务费用：以各 MCP 服务的计费为准。

​使用方式

​支持的模型

​快速开始

​流式输出