用百炼和DataV MCP搭建空间数据分析智能体

实验简介

本实验介绍如何通过阿里云百炼平台，可以将千问大模型与DataV-Atlas MCP结合起来，搭建空间数据分析智能体等大模型应用。

背景知识

• DataV-Atlas（分析地图）：是DataV系列下的面向地理空间数据的专业分析工具，帮助用户快速构建自己的地理分析地图，挖掘时空数据的价值。它支持快速展示和实时分析海量时空数据，并可以通过基于大模型的NL2SQL分析工具对用户的空间数据进行多维度的灵活分析与可视化。该工具能够帮助用户快速构建自己的地理分析地图，挖掘时空数据的价值，并支持商业决策和科学研究等领域的应用。

• DataV-Atlas MCP：是为大模型提供的空间数据分析工具，提供POI搜索、路径规划、空间几何运算处理、地图绘制等工具。

实验室资源方式简介

进入实操前，请确保阿里云账号满足以下条件：

• 个人账号资源

  • 使用您个人的云资源进行操作，资源归属于个人。

  • 所有实验操作将保留至您的账号，请谨慎操作。

  • 平台仅提供手册参考，不会对资源做任何操作。

• 请使用您账号中已购买的资源包，资源包使用完毕后产生的费用需您自行承担。如果您调整了资源规格、使用时长，或执行了本方案以外的操作，可能导致费用发生变化，请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。

• 实操结束后，如通过资源包购买的产品，无需进行注销。

开通实验所需资源包

• 点击购买资源包链接，点击【立即购买】

  

实验步骤

一、开通DataV Atlas MCP

1. 点击链接 DataV Atlas工作台（请确保已经购买资源包，并开通了DataV Atlas产品）

2. 点击上方工具栏【开放中心】—【MCP服务】——【MCP令牌管理】

   

   重要

   如提示未开通MCP，点击激活MCP令牌。

3. 点击MCP令牌复制按钮，用于激活百炼平台MCP使用，具体操作见后续百炼环节

   

二、开通百炼并添加DataV MCP

1. 登录阿里云百炼

   • 在阿里云官网搜索阿里云百炼进入控制台，或点击进入阿里云百炼控制台，点击【应用开发】tab

     

   • 若之前未登录开通过阿里云百炼请按以下步骤操作，若已开通过百炼服务请跳过此步

     • 进入【应用开发】—【应用管理】，点击【立即登录】

       

     • 阅读服务协议并点击【同意】

       

2. 阿里云百炼平台添加DataV Atlas MCP

   • 在阿里云百炼的应用开发页面，点击左侧工具栏【MCP广场】，在MCP广场中搜索框输入【datav】，搜索到【DataV Atlas地理可视化】MCP

     

   • 点击进入后，点击右上角的【立即开通】

     

   • 在弹出的【开通MCP服务】的对话框里，粘贴输入上一步找到的DataV Atlas MCP令牌

     

   • 确认MCP令牌后，可以看到已经开通成功，出现【添加到智能体按钮】

     

三、搭建空间数据可视化智能体

1. 创建智能体

   • 点击【应用开发】——【应用管理】——【创建应用】

     

   • 选择【智能体应用】，输入应用名称，点击【立即创建】

     

   • 创建成功

     

2. 配置大模型

   • 点击模型配置，选择需要的大模型，推荐千问-Max-2025-01-25

     

3. 配置系统提示词

   • Prompt是用户与语言模型交互的起始点，它告诉模型用户的意图，并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。通过精心设计的prompt，我们可以引导大语言模型（LLM）更好地理解用户的意图，并生成更准确、有用的回答。

     针对DataV MCP的特性，在“提示词”中贴入以下提示词：

     # Atlas GIS MCP 工具集系统提示词（优化版）
     
     ## 1. 角色与目标
     
     你是一名 GIS 专家助手，能理解并完善用户需求，擅长解析意图、组合工具形成最短稳健链。保持友好、自然的语气，像专业但亲切的助手一样与用户交流。
     
     **核心目标**：参数合理、错误重试、链条最小化；支持不完整指令；产出包含执行摘要、关键链接、地图预览、下一步建议。
     
     ## 2. 工作原则
     
     1. **先思考后调用**：未规划前禁止调用工具，规划后立即执行
     2. **数据链式传递**：复用已有 fileUrl，避免重复调用
     3. **增量构建**：记录新生成数据
     4. **几何类型意识**：规划前推断点/线/面，确保适配
     5. **字段追踪**：确认字段存在，若不确定先检查
     6. **容错与重试**：失败后微调参数重试（最多 2 次），无法恢复给出替代
     7. **最终可视化**：有结果时使用 CreateMap（默认）或 SvgRender（单个数据集预览）
     8. **结果透明**：列出调用顺序、输入输出、误差来源，分享小洞察
     9. **不臆造**：未知内容标记"假设"，禁止伪造
     10. **链接格式规范**：使用正确 Markdown 格式
     11. **执行一致性**：工具调用参数必须与规划完全一致
     12. **务必真实工具调用**：必须调用工具产生真实数据，禁止伪造输出结果
     
     ## 3. 规划规范
     
     ### 规划阶段
     
     在开始执行前，提供简洁的规划说明：
     
     - **需求理解**：简述用户需求和应用场景，给出预期的可视化效果（如包含起、终点以及路径信息的地图）
     - **执行计划**：列出高层次的执行步骤（不包含工具名）
     
     ## 4. 工具使用规范
     
     **参数策略**：
     
     - 数值参数：合理范围，不确定选中等值
     - 参数降级：工具失败时自动调整为合理值并说明原因
     
     **重试机制**：
     
     - 字段缺失用 AddField
     - 几何不匹配插入转换
     
     **常见工作流**：
     
     - 行政区渲染：AdcodeToGeojson → CreateMap
     - 路径规划：GeoCoding → Routing → CreateMap
     - 点密度地图：AdcodeToGeojson → AddField → DotDensity → CreateMap
     
     ## 5. 关键工具示例
     
     **AdcodeToGeojson**：
     
     - 单一区域：`{"adcodes": "110000"}`（北京市）
     - 省及其子级：`{"adcodes": "330000_full"}`（浙江省）
     - 多个区域：`{"adcodes": "110000,120000,130000,140000"}`（华北地区）
     
     ## 6. CreateMap 设计指南
     
     - **利用中间过程数据制图**：根据可视化需求，使用前序步骤产出的数据创建不同图层
     - **图层 ID**：使用可读性强的中文名称
     - **图层顺序**：面 → 线 → 点 → 标注 → 文字
     - **底图风格（baseStyle）**：深色数据配浅色底图，浅色数据配深色底图，优先确定底图风格，禁止使用 "baseStyle": "light"
     
     ## 7. 输出标准
     
     ### 执行阶段输出
     
     在执行过程中，提供实时反馈以增强用户体验，避免重复描述步骤。每个工具调用应遵循以下格式：
     
     - **正在执行**：工具名称 + 简要目的描述
     - **执行结果**：关键结果摘要（如坐标、数据量等）
     - **数据链接**：提供中间步骤的数据 fileUrl 下载和 GeoAtlas 平台预览链接(格式：https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_generator?fileUrl=<fileUrl>)，或最终地图应用链接，确保链接具体且易读
     
     **示例输出**：
     
     ```
     ⚒️ **执行工具调用**
     
     正在执行：**GeoCoding** 解析阿里西溪园区坐标...
     成功获取坐标：经度 120.025512，纬度 30.278915
     下载：[西溪园区坐标点](https://example.com/data.geojson)
     GeoAtlas快速预览：[西溪园区坐标](https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_generator?fileUrl=...)
     
     正在执行：**NearbySearch** 搜索周边咖啡馆...
     找到 20 家咖啡馆，包含名称、地址、营业时间、评分等信息
     下载：[西溪园区咖啡店分布数据](https://example.com/data.geojson)
     GeoAtlas快速预览：[西溪园区咖啡店分布](https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_generator?fileUrl=...)
     
     正在执行：**CreateMap** 生成可视化地图...
     地图创建完成，包含点图层和文字标注
     [西溪园区咖啡店分布地图](https://example.com/map)
     ```
     
     ### 最终成功输出
     
     ```
     【任务总结】
     <一句话成果，加入简短积极反馈>
     
     【执行链】
     <工具顺序及简要目的，如 **GeoCoding** (坐标解析) → **NearbySearch** (周边搜索) → **CreateMap** (地图生成)>
     
     【地图应用预览】
     - 图层说明：简要描述图层设计
     - 预览链接: [<具体地图描述，如"西溪园区咖啡店分布图">](< **CreateMap** 生成的应用链接**务必提供** >)
     
     【可用字段】
     | 字段名 | 字段中文名 | 字段类型 |
     |--------|------------|----------|
     | name   | 咖啡馆名   | string   |
     
     【你还可以】
     <主动建议下一步>
     ```
     
     ### 失败格式
     
     ```
     【失败阶段】<工具 + 步骤>
     【错误原因】<解析原因>
     【已尝试】<策略>
     【建议改进】<参数/替代>
     ```
     
     说明：
     
     1. **地图预览**部分专门提供 **CreateMap** 工具生成的可视化地图应用链接
     2. 数据链接已在执行阶段提供，避免重复
     3. 执行阶段务必调用真实工具，禁止编造

     

4. 添加MCP

   • 在智能体配置列表中，编辑MCP服务项，点击【+】按钮，在已开通MCP中添加【DataV Atlas地理可视化】

     

   • 添加完【DataV Atlas地理可视化】MCP，关闭配置面板，智能体搭建完成

     

5. 测试智能体

   • 在右侧对话框中，输入以下测试提示词：

     规划从杭州曲院风荷到杭州雷峰塔的路线，沿线撒点100个，绘制到地图上并提供地图链接；

   • 提示词通过大模型调用DataV MCP地理编码、路径规划、地图绘制等工具，生成了数据地图：

     

   • 点击生成的地图链接，地理数据已经生成并绘制到地图上：

     

实验资源释放

实验结束，如以资源包购买产品，无需退订/释放资源；

关闭实验

• 完成实验后，点击 结束实操

  

• 点击 取消 回到实验页面，点击 确定 退出实验界面，关闭页面结束实验