自动化运维利器：MCP Server + 阿里云

阿里云正式官宣了其官方 MCP Server 实现：alibaba-cloud-ops-mcp-server，为用户带来了无缝衔接阿里云与AI智能体的强大工具。

MCP是什么？

在深入了解alibaba-cloud-ops-mcp-server之前，有必要介绍下模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）。您可以将MCP想象成一个为AI应用设计的“USB-C”接口。它是一个开放的、标准化的协议，旨在统一大型语言模型与外部工具（如API、数据库、文件系统等）的交互方式。依赖MCP这个管道，AI大模型便可以访问“新鲜”的数据，输出更有意义的结果。

alibaba-cloud-ops-mcp-server

核心功能如下：

• 充当翻译官：在大型语言模型（如 ChatGPT、Claude 等）和阿里云 OpenAPI 之间进行“翻译”。
• 提供资源视图：允许 AI 智能体安全地读取阿里云资源信息，包括 ECS 实例、VPC、RDS 数据库、OSS 存储桶等。
• 赋能自动化运维：基于获取的资源信息，AI 可以协助您进行资源清单导出、配置检查、安全合规扫描、成本分析等自动化巡检任务，并通过自然语言为您生成报告和建议。

项目Github地址

配置与安装

这款MCP Server需要访问阿里云的接口，开始前，需要登录阿里云获取合适权限的AccessKey。

在Cherry Studio配置这款MCP Server，

配置比较简单，注意一点就是“包管理源”选择“阿里云”，这样下载速度会快不少。

使用

在对话窗口选择使用上面安装的alibaba-cloud-ops-mcp-server。

模型我也使用阿里的“qwen3-235b-a22b-instruct-2507”。

准备一个问题：

阿里云中有多少台ecs云主机，输出私有IP。

第一次试验时，出错了，模型没有给出答案，因为阿里云的资源和区域相关。对上面问题做下调整，

阿里云深圳地区有多少台ecs云主机，输出私有IP。使用mcp server，每页输出50条

这次给出了正确的答案。

建议

• 生成AccessKey时使用只读账号来创建，对资源的写操作还是自己亲自操作
• 问题中包含资源区域，这样模型可以少走弯路
• 因为阿里云每页默认输出10条资源，所以提问时直接指定每页输出50条或更多
• 使用时发现，非常耗费输入token，尽量选一个免费的模型。