本文探讨了如何利用大模型（LLM）在数据分析领域的潜力，并解决了企业在实际应用中面临的挑战，如实时数据接入、工具链调用和数据整合等。文章重点介绍了阿里云实时数仓Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的方案。通过MCP（模型上下文协议）标准化接口，实现智能大脑与外部资源的解耦，解决大模型与外部工具的集成难题。方案采用Server-Sent Events (SSE) 模式，利用函数计算的弹性、安全和生态集成优势，结合Hologres的高性能数据分析能力，构建高效的数据分析Agent，并提供详细的部署和使用教程。

💡 **MCP与数据分析Agent：** MCP（模型上下文协议）通过标准化接口，将AI模型的决策逻辑与外部资源解耦，构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent，解决LLM与外部工具、数据源的集成难题。

🚀 **SSE模式优势：** 相比Stdio模式，Server-Sent Events (SSE) 模式更适合服务化Agent，具有实时性高、解耦性好、基于标准协议、轻量级易用和自动重连的优势，保障数据分析的及时性和稳定性。

☁️ **Hologres+函数计算FunctionAI：** 阿里云提供的Hologres与函数计算FC深度合作方案，通过Serverless模式部署MCP Server，具备毫秒级弹性、按量付费、安全沙箱等优势，解决了云上托管的性能、成本和安全问题。

🛠️ **构建流程：** 详细介绍了使用Hologres、函数计算FunctionAI和Qwen3构建服务化数据分析Agent的步骤，包括环境准备、MCP Server部署、配置ModelScope、数据分析体验等，方便用户快速上手。

📊 **Hologres的数据分析优势：** Hologres作为实时数据中枢，支持多源数据毫秒级接入、湖仓数据加速、智能数据工厂和对话式分析引擎，可隔离分析资源，降低成本，提升分析效率。

大模型（LLM）在数据分析领域潜力巨大，但在实际落地中，企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM通过MCP接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent。阿里云实时数仓 Hologres，联合函数计算FC 推出「Hologres+函数计算 FunctionAI +Qwen3 构建企业级数据分析 Agent」方案，帮助用户快速对接MCP，高效跨越企业级数据分析 Agent 构建困境。

构建企业级数据分析 Agent 的困境

面对企业场景，Agent 会使用服务化的部署模式。此时往往会面临如下问题。

部署模式困难：现在的 Stdio 的模式需要和 Agent 部署在一起，但是这样部署 MCP Server 和 Agent 的负载无法隔离，在高并发的时候会互相影响。

弹性困境：MCP 工具调用流量呈现显著的非稳态特征以及"脉冲式"波动，比如智能客服系统的峰谷效应非常明显，传统虚拟机部署造成大量资源浪费；

Hologres+函数计算 FunctionAI +Qwen3 构建企业级数据分析 Agent

对比 Stdio 的模式，企业级服务更加适合的模式是 Server-Sent Events（SSE）模式，SSE 模式是 MCP 服务器与客户端交互的一种方式，它利用 SSE 协议实现服务器向客户端的单向实时数据推送。客户端通过连接到服务器的特定 URL（如 http://localhost:8080/sse）来监听事件，服务器则以 SSE 格式发送更新，如工具定义、工具调用结果等。主要优势：

实时性高：服务器能即时将更新推送给客户端，无需客户端频繁请求，确保客户端及时获取最新信息，在数据变化频繁的场景中能提供及时的反馈。解耦性好：服务器和客户端可以独立运行，客户端可随时连接到服务器，多个客户端能灵活地连接、使用和断开与服务器的连接，不受彼此干扰，提升了系统的灵活性和扩展性。基于标准协议：SSE 基于 HTTP 协议，不需要额外的协议支持，易于实现和部署，同时利用了 HTTP 的广泛兼容性，能在多种环境中运行。轻量级与简单易用：SSE 本身实现简单，客户端使用 JavaScript 的 <代码开始> EventSource < 代码结束 > 对象就能接收服务器推送的事件，降低了开发难度和成本。自动重连机制：客户端在连接断开时会自动尝试重新连接服务器，保证数据传输的连续性，减少因网络波动等原因导致的数据丢失或中断。

所以对于服务化的 Agent 更加适合的模式应该是使用 SSE 模式连接。

面对这种场景，Hologres 和函数计算 FC 深度合作，推出 FunctionAI Hologres MCP Server 一键部署，生成一个托管的支持 SSE 模式的 MCP Server，这种模式有如下优势：

使用 Serverless 模式部署服务，天然的事件驱动模型，提供毫秒级弹性能力、按量付费、安全沙箱的运行时环境，完美解决了云上托管对于性能、成本、安全的需求；提供 Bearer Token 的鉴权，服务部署在 VPC 内，提供企业级安全能力。提供基于函数角色的访问控制能力，无需输入用户AK/SK就能实现云产品安全访问，提升数据安全性。

如何通过 Hologres+函数计算FunctionAI+Qwen3构建服务化数据分析 Agent

接下来，我们以 ModelScope 的 MCP Playground 为例子，构建服务化数据分析 Agent

环境准备

启动 MCP 之前，请确保已经有一个正在运行的 Hologres 实例，创建实例可以参考手册

使用 FunctionAI 一键部署 MCP Server

使用Hologres MCP Server 模版一键部署

填写对接的实例和数据库，选择登陆 Hologres 实例的 RAM Role.

查看部署进度

部署完成后，即会生成 sse 的链接，和 Bearer Token

在 Hologres 参照用户管理手册，对于指定的 RAM Role，将用户加入Hologres实例，然后根据DB管理文档授予 RAM Role 对应的权限。

与 ModelScope 集成

登陆 ModelScope 的 MCP Playground

在配置中加入如下 MCP Server 配置信息

{    "mcpServers": {        "remote-server": {            "type": "sse",            "url": "<sse_enpoint>",            "headers": {              "Authorization": "Bearer <Bearer Token>"                     }         }    }}

模型选择：通义千问3-235B-A22B

点击保存配置

数据分析体验

下面的例子中，已经在 Hologres 中导入了 TPC-H 的样例数据。TPC-H是一个标准测试集，它模拟了一个商户的销售（订单）信息系统。

在 ModelScope 的 MCP Playground 中我们提出一些问题。

查看 public schema 下有哪些表？

点击链接查看视频：cloud.video.taobao.com/vod/ldy4vIp…

查看1994年各个国家的订单数量

点击链接查看视频：cloud.video.taobao.com/vod/C21YMGT…

拓展阅读

Hologres 成为MCP官方集成服务

Hologres 是阿里云自研一体化实时湖仓平台，通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI一体，无缝对接主流BI工具，支持OLAP查询、即席分析、在线服务、向量计算多个场景，分析性能打破TPC-H世界记录。Hologres对接标准的MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent，解决LLM在数据预处理、可视化解读和科学推理环节存在的系统性缺陷。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。

Hologres已成为MCP官方集成服务：github.com/modelcontex…

通过Hologres 进行数据分析的优势：

实时数据中枢：通过 MCP 管道实现Hologres与 API / 数据库 / 物联网设备等多源数据毫秒级接入，同时，Hologres作为高性能实时数仓，在Agent的逐步分解分析时，输出结果更快。湖仓数据加速：支持Agent通过Hologres直接对MaxCompute、OSS等湖仓数据访问，无需频繁搬运数据，MaxCompute透明加速性能提升10倍。智能数据工厂：Hologres 实时数据库自动完成数据清洗、标准化与元数据管理，预处理效率提升 85%对话式分析引擎：LLM 直接调用实时数据接口，支持自然语言提问生成动态可视化报告，响应时间 < 2 秒资源隔离与降本：Hologres支持秒级扩缩容，Agent数据分析资源可以与数据生产系统隔离，让分析成本降低 30%。

函数计算：云上托管MCP服务的最佳运行时

阿里云函数计算 FC 作为阿里云 Serverless 计算平台， 提供零改造免运维、轻量隔离、秒级/毫秒级弹性、多AZ自动容灾的运行时能力。开源 MCP Server 一键托管到云上，函数计算 FC 会准备好计算资源，并以弹性、可靠的方式运行 MCP 服务，按实际调用时长和次数计费，Stdio 的 MCP 可零改造转为 SSE。产品优势如下：

弹性扩缩与按需计费：MCP 服务天然适配 Serverless 的事件驱动模型。例如当 LLM 发起数据库查询时，函数计算即时冷启动执行 SQL 解析，响应完成后立即释放资源。实测数据显示，这种模式相比常驻容器节省 83% 的计算成本。安全沙箱与零信任架构：Serverless 的临时执行环境完美契合 MCP 服务的安全隔离需求。每个 MCP 请求都在独立的上下文中处理，执行完毕后自动销毁实例，消除传统常驻服务的上下文残留，降低数据泄露风险。生态集成与敏捷交付：函数计算 FC 内置 MCP 运行时。开发者通过控制台可直接部署预置的 MCP 模版，如函数计算的 "amap-maps-mcp-server" 模版可在 30 秒内完成和高德地图的服务对接。

函数计算 FunctionAI MCP: cap.console.aliyun.com/explore?lan…

通义大模型-Qwen3

Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队研发的大语言模型和大型多模态模型系列。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。Qwen具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、作为AI Agent进行互动等多种能力。

最新版本Qwen3有以下特点：

全尺寸稠密与混合专家模型：0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B and 30B-A3B, 235B-A22B支持在思考模式（用于复杂逻辑推理、数学和编码）和 非思考模式 （用于高效通用对话）之间无缝切换，确保在各种场景下的最佳性能。显著增强的推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越了之前的 QwQ（在思考模式下）和 Qwen2.5 指令模型（在非思考模式下）。卓越的人类偏好对齐，在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令跟随方面表现出色，提供更自然、更吸引人和更具沉浸感的对话体验。擅长智能体能力，可以在思考和非思考模式下精确集成外部工具，在复杂的基于代理的任务中在开源模型中表现领先。支持 100 多种语言和方言，具有强大的多语言理解、推理、指令跟随和生成能力。

如果想体验Demo中Hologres的相关能力，欢迎在阿里云官网搜索Hologres进行免费试用。