Anthropic于2024年11月推出了模型上下文协议（MCP），这是一个开源协议，旨在为大语言模型与不同数据源和工具的对接建立标准。MCP通过统一的接口实现了大模型与各种工具应用的对接，降低了调用外部资源的门槛，促进了开源模型能力的扩展和实际应用场景的落地。ModelScope社区积极融入MCP生态，推出了ModelScope MCP广场，提供海量MCP服务的汇聚展示、详细说明、调试工具和教程

本文详细介绍了ModelScope平台的环境配置指南。ModelScope支持模型和数据集的获取、管理，并基于PyTorch、TensorFlow等框架进行模型训练和推理。推荐使用Python 3.8以上版本，部分语音模型需在Linux环境下运行。为简化配置，ModelScope提供了官方镜像，包括CPU和GPU版本，用户可直接使用镜像跳过复杂的安装步骤。镜像支持多种Python和深度学习框架版本

本文详细介绍了ModelScope平台的环境配置指南。ModelScope支持模型和数据集的获取、管理，并基于PyTorch、TensorFlow等框架进行模型训练和推理。推荐使用Python 3.8以上版本，部分语音模型需在Linux环境下运行。为简化配置，ModelScope提供了官方镜像，包括CPU和GPU版本，用户可直接使用镜像跳过复杂的安装步骤。镜像支持多种Python和深度学习框架版本

本文介绍了数据集（Dataset）和数据集仓库（DatasetHub）的基本概念及其使用方法。数据集是一个易于共享和访问的数据集合，可用于模型的训练、测试和验证，通常以表格形式呈现，涵盖文本、图像、音频、视频等多种类型。数据集仓库则是一个集中管理数据集的平台，支持数据的易访问性、管理与共享。使用数据集的前提是拥有一个ModelScope账号，数据集通过git进行版本管理，用户可以通过SDK从Dat

本文详细介绍了ModelScope平台的环境配置指南。ModelScope支持模型和数据集的获取、管理，并基于PyTorch、TensorFlow等框架进行模型训练和推理。推荐使用Python 3.8以上版本，部分语音模型需在Linux环境下运行。为简化配置，ModelScope提供了官方镜像，包括CPU和GPU版本，用户可直接使用镜像跳过复杂的安装步骤。镜像支持多种Python和深度学习框架版本

本文介绍了数据集（Dataset）和数据集仓库（DatasetHub）的基本概念及其使用方法。数据集是一个易于共享和访问的数据集合，可用于模型的训练、测试和验证，通常以表格形式呈现，涵盖文本、图像、音频、视频等多种类型。数据集仓库则是一个集中管理数据集的平台，支持数据的易访问性、管理与共享。使用数据集的前提是拥有一个ModelScope账号，数据集通过git进行版本管理，用户可以通过SDK从Dat

本文介绍了如何在通义灵码中集成和使用ModelScope的MCP服务。通义灵码是一个基于通义大模型的AI研发辅助工具，支持扩展使用MCP并全面集成ModelScope MCP广场。文章详细说明了在Visual Studio Code中安装通义灵码插件的步骤，并提供了两种添加MCP服务的方法：通过内置的MCP广场或手动添加。此外，文章还介绍了如何在通义灵码的智能会话中使用MCP工具，并提供了实际场景