原子微服务可视化解析发布
功能概述
通过智能代码解析和可视化交互，将AI算法代码自动封装为标准化的MCP Server微服务，实现从算法到服务的一键发布。
界面预览
原子微服务发布主界面，支持代码上传和自动解析
发布流程
1. 算法代码上传
支持的代码格式：
- 单个
.py文件 .zip格式的项目代码压缩包- 必须符合平台的代码模板要求
操作步骤：
- 点击"选择程序"按钮上传代码文件
- 点击"开始上传"按钮提交代码
- 等待系统进行静态检查和依赖分析
2. 智能依赖分析
系统自动完成：
- 代码结构解析：识别函数、类、模块结构
- 依赖关系分析：提取import和调用关系
- 接口识别：自动识别可封装的功能接口
- 依赖图谱生成：生成可视化的代码依赖关系图
3. 可视化接口选择
可视化功能：
依赖图谱交互
- 功能节点：图中每个节点代表一个可封装的功能模块
- 点击选择：点击节点选择要封装为接口的功能
- 依赖展示：清晰展示模块间的调用和依赖关系
- 智能推荐：系统AI分析推荐最佳封装方案
选择封装接口：
- 在依赖图谱中点击要封装的功能节点
- 系统自动选定相关依赖和调用链
- 预览封装后的接口定义和参数
4. 自动代码封装
系统自动完成：
- MCP Server包装：生成标准化的微服务接口代码
- 依赖管理：更新requirements.txt和环境配置
- 容器化配置：生成Dockerfile和相关配置文件
- 接口标准化：统一输入输出格式和错误处理
MCP Server 技术详解
什么是MCP（Model Context Protocol）？
MCP是由Anthropic公司开发的开源协议，专门用于连接AI助手与各种工具和数据源。
平台技术演进：
- 早期阶段：算法封装为传统的REST Server微服务
- 当前版本：升级为MCP Server架构，更适合智能体应用
MCP Server优势：
- 更適合智能体间的交互通信
- 提供标准化的AI工具调用接口
- 支持上下文感知的服务调用
- 与大语言模型集成更自然
5. 微服务预发布
配置服务信息：
- 服务名称：设置微服务的标识名称
- 服务描述：详细描述服务功能和用途
- 版本信息：设置服务版本号
预发布处理：
- 代码封装：生成微服务封装文件（app.py）
- 依赖更新：更新项目依赖以支持微服务运行
- 容器化配置：生成完整的Docker配置文件
- 自动下载：封装好的代码压缩包自动下载
- 后台部署：平台开始容器化部署过程
预发布状态说明
预发布 vs 正式发布：
- 预发布状态：服务已运行但未通过技术评测，暂时无法用于元应用构建
- 正式发布状态：通过微服务技术评测后，可以被正式调用
状态转换流程：
- 部署中：平台分配容器进行部署
- 预发布（未评测）：部署完成，服务可访问
- 预发布（待平台评测）：发布者完成自评测
- 已发布：管理员完成评测，正式发布
核心技术特性
智能代码解析
解析能力
- 静态分析：AST语法树分析，识别代码结构
- 动态追踪：执行路径分析，理解调用关系
- 类型推断：自动推断函数参数和返回值类型
- 文档提取：自动提取注释和文档字符串
可视化依赖管理
可视化功能
- 交互式图谱：支持缩放、拖拽、筛选操作
- 层次展示：清晰的模块层次和依赖关系
- 冲突检测：识别循环依赖和版本冲突
- 优化建议：提供依赖简化和优化建议
MCP Server标准化
标准化特性
- 统一接口：标准的工具调用接口规范
- 类型安全：完整的输入输出类型定义
- 错误处理：统一的异常和错误处理机制
- 文档生成：自动生成API文档和使用示例
代码要求与最佳实践
代码模板要求
开发建议
最佳实践
- 模块化设计：将功能拆分为独立的函数模块
- 类型注解：使用Python类型注解明确参数类型
- 文档完整：提供详细的函数和模块文档
- 依赖管理：使用requirements.txt管理外部依赖
- 测试用例：提供单元测试和示例数据
常见问题
Q: 代码解析失败怎么办？ A: 检查代码是否符合模板要求，确保语法正确且依赖完整。可以使用提供的示例代码作为参考。
Q: 依赖图显示不完整？ A: 确保所有import语句正确，检查是否有动态导入或条件导入未被识别。
Q: 预发布后如何查看服务状态？ A: 在垂域AI资源总览页面可以查看服务的部署状态和技术评测进度。
Q: MCP Server与REST API有什么区别？ A: MCP Server专为AI智能体设计，提供更标准化的工具调用接口，更适合构建智能体应用。