摘要：MCP赋能数据可视化，降低企业分析门槛 本文介绍了基于阿里云PolarDB和MCP工具构建的智能数据分析方案。该方案通过MCP工具作为"数据中转站"，无需编写复杂SQL代码，只需拖拽操作即可将数据转化为可视化图表，大幅降低技术门槛。文章详细演示了从资源准备、API-KEY创建、数据插入到一键部署的全流程操作，并展示了通过自然语言描述即可自动生成各类数据可视化图表（如树状图

摘要：MCP赋能数据可视化，降低企业分析门槛 本文介绍了基于阿里云PolarDB和MCP工具构建的智能数据分析方案。该方案通过MCP工具作为"数据中转站"，无需编写复杂SQL代码，只需拖拽操作即可将数据转化为可视化图表，大幅降低技术门槛。文章详细演示了从资源准备、API-KEY创建、数据插入到一键部署的全流程操作，并展示了通过自然语言描述即可自动生成各类数据可视化图表（如树状图

通过我们的对话内容，以及配置网页抓取MCP Server 的体验来看，Kimi-K2-Instruct 凭借其出色的推理能力和对工具调用的高效支持，不仅能够理解复杂的指令并进行逻辑推理，还能灵活调用外部工具以增强解决问题的能力，确实如此。过去的 AI 大语言模型，可能专注于文本、推理、工具调用其中的某一方面，而当下的 Kimi-K2-Instruct 则是一个混合体，支持的能力更广，可实现的场景也

通过我们的对话内容，以及配置网页抓取MCP Server 的体验来看，Kimi-K2-Instruct 凭借其出色的推理能力和对工具调用的高效支持，不仅能够理解复杂的指令并进行逻辑推理，还能灵活调用外部工具以增强解决问题的能力，确实如此。过去的 AI 大语言模型，可能专注于文本、推理、工具调用其中的某一方面，而当下的 Kimi-K2-Instruct 则是一个混合体，支持的能力更广，可实现的场景也

大模型是人工智能领域的重要突破，指具有数十亿甚至千亿参数的深度学习模型。它通过预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个阶段逐步掌握语言规律、专业知识和人类偏好。大模型主要分为专注于文本处理的大语言模型（LLM）和能处理多种信息的多模态模型，后者可实现图文互转、语音合成等跨模态任务。以阿里巴巴"通义"系列为代表，大模型已广泛应用于金融、医疗、教育等领域，

大模型是人工智能领域的重要突破，指具有数十亿甚至千亿参数的深度学习模型。它通过预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个阶段逐步掌握语言规律、专业知识和人类偏好。大模型主要分为专注于文本处理的大语言模型（LLM）和能处理多种信息的多模态模型，后者可实现图文互转、语音合成等跨模态任务。以阿里巴巴"通义"系列为代表，大模型已广泛应用于金融、医疗、教育等领域，

本方案基于阿里云向量检索服务 Milvus 版，结合阿里云百炼模型服务的多模态语义理解能力，构建高效、灵活的搜索系统，轻松支持文搜图、图搜图、跨模态检索等典型应用。通过 Serverless AI 应用开发平台 Function AI 部署至函数计算，可将模型服务一键部署至函数计算，实现快速上线、自动扩缩容与全托管运维，显著降低部署与运营成本，助力企业聚焦核心业务创新。

在开始话题讨论之前，先来了解一下什么是Data Agent？简单理解就是：Data Agent=AI Agent+数据领域任务能力。Data Agent是一个能自主理解、分析、处理和响应数据任务的AI智能体。但更准确地说，它具备一整套“数据任务执行链”的能力，能够从理解意图，到操作数据，再到输出结果，完成闭环。也就是说，这个Agent是一种能理解任务、做出决策、执行操作的自主系统，它不像传统程序那

在开始话题讨论之前，先来了解一下什么是Data Agent？简单理解就是：Data Agent=AI Agent+数据领域任务能力。Data Agent是一个能自主理解、分析、处理和响应数据任务的AI智能体。但更准确地说，它具备一整套“数据任务执行链”的能力，能够从理解意图，到操作数据，再到输出结果，完成闭环。也就是说，这个Agent是一种能理解任务、做出决策、执行操作的自主系统，它不像传统程序那

阿里云在面向客户实际的业务需求场景，提供了一系列的技术解决方案及免费试用权益，便于客户完成 POC （Proof of Concept）验证及业务决策。但是在客户对解决方案的学习和验证过程中，可能会产生不必要的费用，那么为了解决这个问题，阿里云推出了试用点，试用点专用于解决方案学习及验证时创建的试用资源抵扣。且，解决方案免费试用与产品免费试用为独立权益，参与解决方案免费试用不影响现有产品免费试用额