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。

“通过阿里云 Serverless 架构，我们成功解决了弹性能力不足、资源浪费与运维低效的痛点。SAE 的全托管特性大幅降低技术复杂度。未来，我们将进一步探索 Serverless 与 AI 的结合，为客户提供更智能的数字化解决方案。”

开源之夏是中国科学院软件研究所于 2020 年发起的“开源软件供应链点亮计划”系列暑期活动，旨在鼓励高校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。

MCP 为资源访问和 Multi Agent 互操作提供了标准化的可能。开源社区目前对 MCP 的生态建设非常火热，mcp.so 已经提供了近 1 万的 mcp server ，其他各种 MCP 生态组件更是层出不穷。AI 大厂们积极拥抱 MCP ，并纷纷提供了自己的 MCP server。对于开发同学，如何让自己的业务能快速进入 MCP 生态，要不要跟进和如何快速跟...

近期，通义灵码全新升级：阿里云发布国内首个支持「自主决策+工具链闭环」的编程智能体，面向个人免费！网址：[链接]【最新黑科技功能】1️⃣ 通义灵码新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力。2️⃣ 支持国内首个混合推理模型 Qwen3。3️⃣ 全面支持 MCP 能力，深度集成国内最大 MCP 中文社区，涵盖十大热门...

随着 Manus 的火热，开源社区迅速响应，涌现出如 OpenManus 这样无需等待、人人可部署的优秀替代方案，它们通过多智能体协作和工具调用能力，实现了令人瞩目的效果。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）  是一种结合了信息检索与生成式大语言模型（LLM）的技术。它的核心思想是：在生成模型输出内容之前，先从外部知识库或数据源中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入给生成模型，从而提升生成内容的准确性、时效性和相关性。

一年一度的开源之夏拉开序幕，作为中科院软件所“开源软件供应链点亮计划”发起并长期支持的一项暑期开源活动，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。

在人工智能飞速发展的2025年，编程领域正经历着一场静默而深刻的革命。通义灵码作为国内领先的AI编程助手，正以其独特的智能体架构和强大的基础模型能力，重新定义开发者与代码的互动方式。近日，ThinkInAI特别邀请到通义灵码技术负责人陈鑫(花名：神秀)，深入探讨了AI编程的现状与未来。本文将为您梳理这场精彩对话的核...

通义灵码，是由阿里云提供的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、智能问答、多文件修改、编程智能体等能力，为开发者带来高效、流畅的编码体验，引领 AI 原生研发新范式。同时，我们为企业客户提供了企业标准版、专属版，具备企业级场景自定义、私域知识增强等能力，助力企业研发智能化升级。

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”。

目前在蔚来汽车智能座舱研发团队，已有近 400 名成员在工作中使用通义灵码，在业务逻辑、辅助编码、单元测试等日常开发环节中，由 AI 生成的代码占比达 30% 以上。对安全和质量敏感的模块则强化审核和深度测试，确保质量与安全。特别是在进行「天探」项目开发时，业务增量代码 AI 生成占比最高可达 70% 以上。

通义灵码编程智能体支持 MCP 工具使用，根据用户需求描述，通过模型自主规划，实现 MCP 工具调用，并深度集成国内最大的 MCP 中文社区——魔搭 MCP 广场，涵盖开发者工具、文件系统、搜索、地图等十大热门领域 2400+ MCP 服务，全面拓宽 AI 编码助手能力边界，更加贴合开发者工作流程。

随着企业全球化业务的扩展，如何高效、经济且可靠地将分布在海外各地的应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务 (SLS) 进行分析与监控，已成为关键挑战。