MCP Server安装 • 远程 sse/streamable Mcp server 的工具 代理 • 替代在mcp.json文件中编辑 2.【MCP Server筛选 】 • 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-mcp-router Part 4 Nacos 3.0 未来的规划 MCP Registry 动态Prompt Agent Discovery AI Registry 3.3 3.2 3.1 3.0 • Prompt 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 Server意图识别筛选 工具调用代理 Docker部署 多协议支持 主动注册MCP&工具 鉴权&Header透传 工具及描述动态管理 MCP注册与发现 MCP服务器筛选、安装、代理 Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 AI Agent Nacos MCP Router Vector DB query tool call • 智能筛选：根据任务描述及关键字筛选MCP服务器

关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 资讯查看

开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的是，采集过程中需严格遵守相关法律法规，尊重知识产权和用 户隐私。 为了确保外部数据的质量，可以采取以下措施：  建立数据筛选标准，优先选择权威、可信的来源。  设计数据清洗流程，去除重复、无效或低质量的数据。  进行数据验证，通过多源对比或专家审核确保数据的准确性。  定期更新数据，保证知识库的时效性和实用性。 对于结构化数据，可能需要进行特征工程。例如，将类别型特 征进行独热编码（One-Hot Encoding），将数值型特征进行标准 化或归一化处理。同时，特征选择也是重要环节，可通过相关性分 析、卡方检验等方式筛选出对模型训练有显著影响的特征。 数据清洗与预处理的最后一步是数据分割。通常将数据集划分 为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 在实际操作中，数据去重可以分为以下几个步骤： 1. 数据加载与初步筛选：从原始数据源中加载数据，并根据预先 定义的关键字段进行初步筛选。对于文本数据，可以使用哈希 算法（如 MD5 或 SHA-256）对关键字段进行编码，生成唯一 的哈希值，从而快速识别出完全重复的记录。 2. 相似度计算与阈

户行为变化以及潜在的业务机会。其次，智能体能够自动化执行多 种商务任务，如客户关系管理（CRM）、供应链优化、财务分析 等，大大减少了人工操作的繁琐性和错误率。例如，通过智能算 法，智能体可以自动筛选出高价值客户，并为其定制个性化的营销 方案。 此外，商务 AI 智能体还具备自然语言处理（NLP）能力，能够 与用户进行自然流畅的对话，解答业务问题，提供实时建议。无论 是通过文本聊天、语音交互还是电子邮件，智能体都能快速响应， 工作，如发票处理、账单核对、税务申报等。这不仅提高了工作效 率，还减少了人为错误。例如，企业可以利用 AI 智能体自动识别 和匹配发票与采购订单，确保财务数据的准确性和一致性。 人力资源管理中，AI 智能体可以帮助企业进行简历筛选、面试 安排、员工培训等任务。例如，AI 智能体可以通过分析候选人的简 历和面试表现，推荐最合适的候选人，提高招聘效率。此外，AI 智 能体还可以为员工提供个性化的培训建议，帮助其提升职业技能。 数据分类：根据业务规则对数据进行分类，如将客户数据分为 VIP 客户、普通客户等。  数据聚合：对数据进行汇总和统计，如计算每日销售额、月度 增长等。  数据过滤：根据特定条件筛选出有用信息，如筛选出过去 30 天内有购买行为的客户。  数据转换：将数据转换为适合后续处理的格式，如将时间戳转 换为日期格式。 最后，数据的输出需要根据不同的业务场景进行定制化处理。 对于实时监

的优化算法可以应用于银行的内部流程优 化。通过对业务流程的全面分析，DeepSeek 能够识别出低效环节 并提出改进建议。例如，在贷款审批流程中，DeepSeek 可以通过 数据分析和机器学习模型，自动筛选出符合标准的申请，减少人工 审核的工作量，从而加快审批速度。同时，DeepSeek 还可以优化 银行的供应链管理，确保物资和服务的及时供应，降低库存成本。 在客户体验方面，DeepSeek 的个性化推荐系统能够根据客户 IQR）进行识别和处理。重复记 录的清除可以通过唯一标识符进行去重，而不一致的数据格式则需 通过正则表达式或数据转换工具进行统一。 为提高效率，建议采用以下步骤进行数据清洗：  数据预处理：对原始数据进行初步筛选，去除明显无效的数 据。  数据验证：通过业务规则和逻辑校验，确保数据的准确性和一 致性。  数据转换：将数据转换为统一的格式和标准，便于后续分析。 此外，为提高数据处理的透明度和可追溯性，建议使用版本控 DeepSeek 分析系统之前，具备高质量和一致性，为后续的深度分 析和决策支持奠定坚实基础。 4.1.2 数据标注与分类 在数据标注与分类过程中，首先需要对收集到的金融银行数据 进行初步筛选，确保数据的完整性和准确性。数据标注是根据业务 “ ” “ 需求对数据进行标记，例如将交易数据标注为 正常交易 或 可疑交 ” “ ” “ ” 易 ，将客户行为标注为 高价值客户 或 普通客户 等。这一步骤需

微小，能够更好地在高主频下保持持续稳定的性能输出。 可靠性：高品质的硬件组件和先进的散热技术，确保了服务器的低故障率和高可靠性，最大程 度避免故障导致的业务中断和数据丢失。 海量规格智能筛选：在游戏业务高弹性场景下，针对海量规格实现了智能筛选，动态规格供给 模式有效减少了资源碎片，降本幅度可达 20%。 3.2 技术和架构创新，提升 AI 时代的向量数据处理和协同计算效率 1、数据预处理场景 阿里云 ECS

GPT-4 应用能力评测：保险营销及服务应用案例 作为一名保险客服人员，我会以礼貌和专业的态度回答客户的问题。 话术内容如下： 非常感谢您对我们的保险产品提出质疑。我们的保险产品是经过严格筛选和精心设计的，以满足客户的不同需求和风险。我们的价格是根据市场行情和客户 需求制定的，并不会因为其他保险公司的价格较低而降低我们的价格。我们的保险产品具有较高的保障水平和良好的服务体验，我们相信您会从中获得更多

标、规则及要求；对标注团队实施有效管理和专业培训；保障标注环境的安全性，实施严格 的权限管理，记录数据访问和操作行为；实施质量审查机制，及时发现并纠正标注错误，通 过复核确保标注质量达到行业高标准。 （3）数据集安全检测与筛选。对训练数据集进行全面安全检测，包括违法不良信息筛 查、数据多样性评估、数据投毒污染检测以及隐私保护检测，确保数据集中不含高危敏感 信息，符合数据安全和个人信息保护的法律规范，同时保障数据的丰富性和多样性。 影响准确判断；金融市场快速变化，人工分析数据时效性不足；海量数据库下，人工分析深 度可能不够。投研报告助手依托大模型，实现券商报告阅读、理解与分析，提升研究员研报 解读与分析的效率，降低报告筛选分析难度，提高工作效率，进而提高投资决策效率，把握 投资机会。 使用阳光正言GPT后，取得了以下不错的成效：单篇研报关键信息提取效率提高50%， 准确度超过80%；敏锐发掘市场热点，通过快速学习每天的数据信息，对比发掘出新出现 接，通过小财大模型的引入，系统可以从赔款计算书中高效精准地自动提取出关于死亡、 伤残、医疗等各个分项的赔付金额。 （C）应用效果 广东分公司累计调用12万次，最高单日调用4万次，如果由人工进行筛选，预计花费 2000小时，交由大模型处理后，累计花费时间150小时，节省230人天。预计推广至全国使 �� �� 用后，仅该场景下可节省劳效17人年。 （D）落地经验 使用大模型进行信息

地址列表。该工具基于 LLM 提示工程和搜索引擎 实 现，其功能如下：（ 1 ）将问题拆分成多个适合搜索的子问题（基于 LLM 提示工程） ; （ 2 ）通 过搜 索引擎搜索子问题 ; （ 3 ）筛选出与调研问题有关的 URL ，并根据网站可靠性对 URL 列表进行排 序 （基于 LLM 提示工程） 工 具 WebBrowseAndSummarize 浏览网页并总结网页内容。由两个工具组成：浏览网页和总结网络内容。（

模型，能够实时分析患 者的病历数据，为医生推荐个性化的治疗方案，并在一定程度上降 低了误诊率。 在药物研发过程中，AI 生成式大模型被用来预测化合物的药理 活性与安全性。某制药公司利用这种大模型加快药物筛选的速度， 通过分析上百万的化合物数据，成功找到了多个候选药物，这一过 程不仅缩短了研发周期，还节省了大量的研发成本。 在患者管理与教育方面，AI 生成式大模型也显示出其独特的价 值。一些健康管理平台利用 似病例的治疗建议。例如，通过输入患者的年龄、性别、病史等信 息，模型能够生成潜在的疾病风险评估，并推荐相应的检查和治疗 方法。 同时，AI 生成式大模型在药物研发及临床试验中也展现了其优 势。模型能够快速筛选潜在的药物分子，预测其生物活性和毒性， 从而缩短研发周期。通过模拟和生成数据，研究人员可以在不进行 实际实验的情况下，评估多种化合物的有效性和安全性，提高研发 的效率。 在患者教育和健康管理方面，AI 保其性能及有效性的关键环节。首先，数据的多样性和质量直接影 响模型的训练效果。针对医疗场景，必须采用高质量的多模态数 据，包括电子病历、医学影像、基因组数据和临床试验结果等。这 要求在数据采集阶段严格筛选数据源，确保数据的准确性和代表 性。 接下来，在模型训练过程中，可以考虑采用迁移学习的方法， 先在大型公开医疗数据库上进行预训练，然后针对特定的应用场景 进行微调。通过这种方法，在有限的标注数据上也能够取得较好的