在百炼上开发 MCP 服务

部署示例

以部署开源社区的 Knowledge Graph Memory MCP 服务为例：

Knowledge Graph Memory MCP 服务：通过此 MCP 服务，大模型可以记住您的个性化信息，并在回复时使用这些记忆。

创建 MCP 服务

前往 MCP 管理，点击 创建 MCP 服务。

配置 MCP 服务

按照以下指引填写配置，确认无误后提交部署。

配置项	用途	本案例的配置
服务名称 / 描述	为了区分多个 MCP 服务，不会影响大模型的判断和调用。	服务名称：长期记忆；描述：通过此 MCP 服务，大模型可以记住您的个性化信息，并在回复时使用这些记忆。
安装方式	npx：启动使用 Node.js 开发的 MCP 服务；uvx：启动使用 Python 开发的 MCP 服务；http：连接到一个已有的、运行在别处的远程 MCP 服务器。	选择：npx
部署方式（仅限 npx/uvx）	按需启动请保持基础模式；持续运行请开启极速模式。	保持基础模式，关闭极速模式
部署地域（仅限 npx/uvx）	建议选择靠近您其他云服务的地域。若不确定，推荐"北京"地域。	选择：北京
MCP 服务配置	使用开源社区的 MCP 服务时粘贴配置代码；自行开发时使用模板。	见下方

配置代码：

{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
}
}
}

管理 MCP 服务

提交部署后，您可以查看部署状态，测试工具效果，以及修改服务配置。

使用 MCP 服务

部署完成后，将自定义 MCP 服务添加到智能体或工作流中使用。