本文介绍如何为 Agent 配置可调用的工具（MCP 服务、Catalog 函数、模型服务），让 Agent 具备调用外部能力的能力。
概述
DataBuddy 中 Agent 通过工具（Tools）机制使用外部能力：
工具（Tools） ：调用 MCP 服务、Catalog 函数、模型服务、SQL 查询引擎、Volume、Jobs 等已封装好的能力。
工具的标准协议是 MCP（Model Context Protocol） ，详细介绍见 MCP 概述。本文聚焦「如何把工具挂到 Agent 上」。
前提条件
已创建 Agent，详见 创建与管理 Agent。
当前账号对要使用的 MCP 服务、Catalog 函数具备访问权限。
如需新增 MCP 服务，需具备对应工作空间的 MCP 管理权限。
工具配置（高代码）
在高代码 Agent 中调用工具
高代码 Agent 通过 DataBuddy SDK 在代码中调用 MCP 工具，无需开发者额外处理用户鉴权：
用途 | SDK 调用方向 |
获取大模型实例 | 直接通过模型 ID（如 wedata-gpt-5-2）创建模型客户端 |
调用 MCP 工具 | 通过 SDK 列出 / 调用当前账号下可见的 MCP 服务 |
记录 Trace | 自动通过 MLflow SDK 写入对应实验 |
具体方法签名以 SDK 文档为准。开发流程：
1. 在 Studio 中打开 Agent 代码模板。
2. 在代码中按需
import DataBuddy SDK，按平台 discover_tools 等 Skills 检索可用 MCP。3. 在 Agent 编排逻辑中显式声明可调用的工具集合。
4. 部署后 Agent 即可在运行时按需调用工具。
提示
可在 Studio 中通过 AI 辅助工具自动检索平台上可用的 MCP 服务，避免手工查找。
其他配置（用户授权与计费）
项目 | 说明 |
用户鉴权 | Agent 调用 MCP 时使用 Agent 自身的服务账号，无需开发者在代码中处理 OAuth 鉴权 |
调用日志 | 所有工具调用、模型调用都会自动写入 Agent 关联的 MLflow 实验，详见 Agent 调试与测试 |
计费 | 当前暂不计费，正式商用上线后另行通知 |
常见问题
Q：MCP 工具的鉴权信息（API Key、Token）怎么管理？
相关文档
创建与管理 Agent
