DataFlux Func
8.0.27
RELEASE / 8.0.27 ↗✳ WRITE / PUBLISH / CALL / OBSERVE ↘✳ 20+ CONNECTORS / SELF-HOSTED ↘✳ TURN FUNCTIONS INTO AGENT TOOLS ↘✳ LINUX / X86_64 / AARCH64 ↘✳

~/dataflux-func/home

只写核心代码，
其余交给 Func。

DataFlux Func 是一款函数开发、管理与执行平台。你只需编写 Python 代码，即可把函数发布为 HTTP API、定时任务或 MCP 工具，无需搭建 Web 服务，也无需管理服务器基础设施。

QUICK START / DOWNLOAD PACKAGE 
$ env bash -c "$(curl -fsSL func.guance.com/download)"
LINUX RUNTIME X86_64 / AARCH64 DEFAULT :8088
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01 / WHAT IT DOES

从函数到服务，
保持简单。

编写函数、连接数据、选择调用方式，其余的运行与管理工作交给 Func。

01 / PYTHON RUNTIME

从一次性脚本，到长期运行的能力。

不用为每段数据逻辑重复搭建后端。写好一次，就能被产品、自动任务、数据平台和 AI 持续使用。

WRITE→PUBLISH→CALL→OBSERVE
PYTHON FUNCTION直接写业务逻辑

订单清洗、指标计算或告警判断都可以保持为普通 Python 函数。

CRON JOB自动重复工作

按计划持续完成同步、缓存、计算和巡检，不再维护另一套调度服务。

02 / FUNC × AI

MCP CODING / MCP FUNCTIONS / LLM CONNECTOR

让 AI 写 Func、调 Func，
也让 Func 调模型。

Agent 可以在授权范围内参与脚本开发，搜索并调用指定函数；Func 也能在 API 或定时任务中调用兼容 OpenAI Chat Completions 的模型服务。

AI AGENT→FUNC MCP→FUNCTION→DATA / API / MODEL
[01] 让 AI 写 Func

通过 MCP Coding，让 Agent 在授权范围内读取、编写、运行和发布函数代码，把需求直接变成可运行服务。

[02] 让 AI 调 Func

把现有函数开放为 MCP 工具。函数多时，Agent 可以先搜索再调用，不必一次加载全部工具。

[03] 让 Func 调模型

在数据流程中连接兼容 OpenAI Chat Completions 的模型服务，将分析、总结和分类接入自动任务。

[ AI 编程 ↗ ] [ MCP 函数 ↗ ] [ LLM 连接器 ↗ ]
03 / APPLICATIONS

代码不多，
但解决真实工作。

四个常见场景，展示 Func 如何把一段 Python 变成可以持续运行和复用的服务。

A.01

外部数据转换

接收第三方订单或事件，统一字段、类型和状态，再交给下游系统。

@DFF.API('标准化订单')
def normalize(order):
    return {
        'id': order['order_id'],
        'amount': float(order['total'])
    }
A.02

AI / ML 模型服务

把已有预测或分类模型包装成可调用接口，供产品、自动任务和 Agent 复用。

from joblib import load
model = load('/data/models/risk.joblib')

@DFF.API('风险预测')
def predict(features):
    score = model.predict([features])[0]
    return {'score': float(score)}
A.03

IoT 数据预处理

在数据进入平台前完成校验、单位转换和异常标记，减少无效数据传输。

@DFF.API('处理设备数据')
def preprocess(device, celsius):
    return {'device': device,
            'fahrenheit': celsius * 1.8 + 32,
            'abnormal': celsius > 80}
A.04

可观测数据上报

周期采集业务指标并写入观测云，用同一段代码完成计算与上报。

guance = DFF.CONN('guance-prod')
def report(host, cpu):
    return guance.dataway.write_by_category(
        category='metric', tags={'host': host},
        fields={'cpu': float(cpu)})
04 / BUILT FOR PRODUCTION

团队可以放心长期使用。

从协同开发到运行稳定性，Func 8.x 解决真实生产环境中的问题，而不只是在页面里执行一段脚本。

协同减少多人编辑冲突

跨标签页和多个服务节点同步编辑状态，降低代码被覆盖的风险。

性能支撑更大的脚本库

按需加载、共享缓存与更轻的自动补全，让大型代码库保持响应。

安全按范围开放能力

通过 Access Token 和匹配规则，只向系统或 Agent 开放需要的函数。

集成进入现有技术栈

Open API 与 Python、Node.js、Go SDK 让 Func 接入已有流程。

可观测看见任务与队列状态

系统指标、任务记录和队列健康信息帮助团队定位运行问题。

05 / DEPLOY

先跑起来，
再按需要扩展。

CPU>= 2 CORES
MEMORY>= 4 GB
DISK>= 20 GB
NETWORK>= 10 Mbps
RUNTIME OSLINUX
DEFAULT PORT8088

下载脚本可在 Linux / macOS 获取 x86_64 或 aarch64 安装包；实际运行环境为 Linux，不支持在 macOS 或 Windows 上直接运行。

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