专业数据集是面向 AI Agent 场景的专业搜索基础设施，通过聚合多个垂直专业领域的数据源，为 Agent 提供结构化、高质量、高可信度的专业领域的数据检索能力，有效降低 Agent 执行过程中出现幻觉、数据来源不明确等风险。

本文将介绍购买 Agent Plan 套餐后，如何在 AI 工具中通过 MCP Server 接入并使用专业数据集。

能力介绍

专业数据集适用于 Agent 在专业垂类场景下进行数据查询与补充。服务提供了 Query 的解析与路由能力，可根据 Agent 传入的 Query 判断适用的专业数据类型并进行智能调用，减少用户自行处理与判断需要调用数据类型的操作行为，提高数据调用的准确性。

目前，专业数据集支持以下数据类型：

数据类型	能力说明	使用场景	调用限制
金融数据库	涵盖全球股票、期货，国内期权、债券、基金等各类上市品种基本资料、财务数据、日频行情信息、盈利预测、技术形态等各类分析指标等数据。	使用场景：Query 中包含股票代码或上市公司名称，以及金融指标相关描述时，专业数据集会主动路由调用金融数据库服务查询数据。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及金融数据库、明确具体股票信息与指标，避免使用模糊描述或条件描述式查询。	单次查询最多可查 3 只股票/标的/实体。
企业工商数据库	覆盖国内全量企业，可提供基本信息、经营状况、知识产权等维度的企业工商数据。	使用场景：Query 中包含明确的公司名称，以及基本信息/经营情况/知识产权等描述时，专业数据集会主动路由调用企业工商数据。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及企业工商数据，明确的公司名称或统一信用代码，避免使用简称查询。	单次查询最多可查 5 家公司的详细工商信息。
企业风险数据库	覆盖国内全量企业，可提供企业相关的司法诉讼、行政处罚等企业异常与风险相关信息数据。	使用场景：Query 中包含明确的公司名称，以及经营风险/司法案件/行政处罚等描述时，专业数据集会主动路由调用企业风险数据库。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及企业风险数据（司法诉讼/行政处罚等），明确的完整公司名称或统一信用代码，避免使用简称查询。	单次查询最多可查 5 家公司的风险信息情况。
科研学术数据搜索服务	提供海外英文学术论文的全网搜索服务，覆盖主流学术论文、科研期刊相关网站，基于关键词提供搜索命中的论文标题、论文所在链接、链接摘要、发表时间、作者等丰富的数据字段。	使用场景：Query 中包含论文、文献、期刊、学科等与学术载体有关名词时，专业数据集会主动路由调用科研学术数据搜索服务。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及科研学术数据搜索、想要搜索的学科或方向。	单次查询最多返回 49 篇相关内容与文章。
中国汽车车型配置库	覆盖国内全量除平行进口车以外的全部在售车型，提供基本参数、车身、发动机、电机、底盘、安全、功能、灯光、互联、座舱等一系列车辆配置字段 400 余个，可用于汽车领域的车型比对、选车参考、行业调研等场景。	使用场景：Query 中包含车辆配置/汽车配置/车型配置/汽车参数/汽车品牌+型号+配置等有关名词或描述时，专业数据集会主动路由调用中国汽车车型配置库。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及汽车车型配置库，或具体某个品牌的车系车型详细配置与情况。	单次查询可支持跨品牌、车系，查询最多 5 款车型的详细配置信息。
中国汽车品牌销量数据	提供 23 年至今全国在售品牌的车辆销量数据，区域最细颗粒度可到地级市，提供具体品牌车系的当月销售量数据，以及对应的车辆使用性质、所有权等信息，可用于汽车领域的市场调研与分析场景。	使用场景：Query 中包含汽车品牌+销量/汽车车型+销量等有关名词时，专业数据集会主动路由调用中国汽车品牌销量数据服务。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及汽车品牌销量数据，想要查询具体汽车品牌+车系+区域+时间范围的明确条件。	单次查询可支持 3 个车系/车型指定区域的 6 个月的数据。
宏观经济数据库	融合国家与各省市统计局公开数据、国内各协会公开数据、世界银行公开数据集、IMF 公开数据集等宏观经济类型数据，支持时序筛选、类型筛选、地域筛选等多种形式，可用于国内外宏观经济分析、产业领域市场调研等场景。	使用场景：Query 中包含宏观/经济/市场/各类产业与产业链等有关名词时，专业数据集会主动路由调用宏观经济数据库。推荐用法：在 Query 中明确调用或提及宏观经济数据库，想要查询与使用的产业链、产业、国家宏观指标。	单次查询最多返回 10 个指标的多区域多时序数据。
其他专业数据搜索服务	当 Query 解析后不属于平台内其他垂类专业数据集时，提供兜底的数据检索服务。	使用场景：当 Query 无明显意图可以匹配上述垂类专业数据集时，专业数据集才会路由到其他专业数据搜索服务。推荐用法：若 Query 或目标不在垂类专业数据集列表中，建议优先调用其他 Harness 服务而非本专业数据集。	单次查询最多返回 20 条相关内容。

针对不同数据类型的 Query 及返回结果示例如下：

金融数据库

科研学术数据搜索服务

中国汽车车型配置库

中国汽车品牌销量数据

宏观经济数据库

Query示例：002594 股票 K 线形态分析

返回结果：

{
"code": 0,
"msg": "success",
"trace_id": "ac3e8789a5884d0e859ccd40134cdd8c",
"tool": "dataPro_search",
"query": "002594 股票 K 线形态分析",
"total": 1,
"items": [
{
"查询代码": "002594.SZ",
"table": {
"连涨天数": [2],
"连跌天数": [0],
"创历史新高": [false],
"创历史新低": [false],
...
}
}
]
}

Query示例：比亚迪 ROE 盈利水平

返回结果：

{
"code": 0,
"msg": "success",
"trace_id": "d4bd28f151f64e7f83d7ae4381c3b5a9",
"tool": "dataPro_search",
"query": "比亚迪 ROE 盈利水平",
"total": 1,
"items": [
{
"查询代码": "002594.SZ",
"table": {
"净资产收益率ROE(平均,同花顺计算)": [1.6464],
"净资产收益率ROE(加权,公布值)": [1.65],
"净资产收益率ROE(摊薄,公布值)": [1.6344],
...
}
}
]
}

Query示例：五粮液季度业绩季报数据

返回结果：

{
"code": 0,
"msg": "success",
"trace_id": "16a4b22217814c4a8b9ac9ed5e225465",
"tool": "dataPro_search",
"query": "五粮液季度业绩季报数据",
"total": 1,
"items": [
{
"查询代码": "000858.SZ",
"table": {
"定期报告实际披露日期": ["20260430"],
"定期报告预计披露日期": ["20260430"],
"定期报告最新报告期": ["20260331"],
...
}
}
]
}

Query示例：碳中和课题

返回结果：

{
"code": 0,
"msg": "success",
"trace_id": "c4e123cc1fed406297b721aefba08b8d",
"tool": "dataPro_search",
"query": "碳中和课题学位论文硕士博士研究资料双碳碳达峰碳排放绿色低碳能源转型综述",
"total": 5,
"items": [
{
"name": "Continuous extraction and continuous backfill for gaseous and mineralized dual CO2 sequestration and water-preserving coal mining",
"url": "https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s40948-025-00957-z.pdf",
"date_published": "2025-01-01T08:00:00.0000000",
"snippet": "… carbon emissions. FA require less energy to process compared to cement. FA-based backfills exhibit 30–50% lower embodied energy than ordinary Portland cement systems (Zhang et …",
"abstract": "Abstract This study presents an innovative dual CO2 sequestration (DCS) method by ….",
"extra_data": {
"authors": "Y Xu, L Ma, L Wang, I Ngo, Y Wang",
"cite_by": 6,
...
}
},
...
]
}

Query示例：自动驾驶技术

返回结果：

{
"code": 0,
"msg": "success",
"trace_id": "7010deba04d04801a456499501eeeec2",
"tool": "dataPro_search",
"query": "自动驾驶技术发表文献综述研究论文感知规划控制多传感器融合端到端驾驶 2024 2025",
"total": 5,
"items": [
{
"name": "Multimodal End-to-End Autonomous Driving",
"url": "https://arxiv.org/pdf/1906.03199",
"date_published": "2020-08-11T00:00:00.0000000",
"snippet": ", J. Yu, J. Cai, and J. Luo, “End-to-end multi- modal multi-task vehicle control for self-driving cars with visual per- ceptions,” in Proc",
"abstract": "A crucial component of an autonomous vehicle (AV) is the artificial\\nintelligence (AI) is able to drive …",
"extra_data": {
"authors": "Yi Xiao,Felipe Codevilla,Akhil Gurram,Onay Urfalioglu,Antonio M. Lopez,Yi Xiao,Felipe Codevilla,Akhil Gurram,Onay Urfalioglu,Antonio M. Lopez",
"cite_by": 254,
...
}
},
...
]
}

使用专业数据集

步骤一：订阅套餐并开通专业数据集

在开通管理-Agent Plan 页面购买 Agent Plan 个人版套餐。套餐说明参见套餐概览。

在 Agent Plan 控制台单击 Harness，开启专业数据集的抵扣开关。

获取用于接入专业数据集的专属 API Key，供步骤二配置使用。

步骤二：在工具中使用专业数据集

目前支持通过 MCP Server 方式在工具中配置与使用专业数据集。

Claude Code

OpenClaw

TraeCode

Hermes Agent

OpenCode

Codex

安装并配置 Claude Code，具体参见 Claude Code。

执行以下命令添加 MCP Server。其中 <Agent-Plan-Key> 需替换为专属API Key。

claude mcp add --transport http datapro https://datapro.hqd.cn-beijing.volces.com/mcp \
--header "X-Agent-Plan-Key: <Agent-Plan-Key>"

在终端执行以下命令启动 Claude Code，然后使用专业数据集。

claude

计费说明

未开启超额后付费：请求调用产生的费用使用套餐内 AFP 进行抵扣，不消耗其他资源包或账户余额。抵扣规则参见套餐内 AFP 抵扣规则。

开启超额后付费：在套餐周期内额度未用尽时优先抵扣套餐额度；当套餐周期内额度用尽时，无需修改任何配置信息（如 Base URL、API Key、模型名称），系统将自动切换至超额后付费模式继续使用，并产生后付费账单。具体规则与操作参见超额后付费规则和超额后付费管理。

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