想干更高级的活，得先有更专业的数据

WorkBuddy 的价值在于"能干活"：读文件、跑脚本、连系统、交付成果。但一个被反复验证的事实是——通用大模型推理能力再强，一到查企业融资、做赛道调研就会露怯：要么编造不存在的融资轮次和金额，要么照搬过时新闻，要么把"没查到"误判成"这家没融过资"。

问题不在模型，在数据。智能体缺的，是一条连接"专业产业数据"的通路。

亿欧数据 MCP 做的，就是把这条路接上。它把亿欧多年积累的产业数据，封装成标准化的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）接口，接入 WorkBuddy。首批上线的是企业投融资数据，后续还将持续扩展研报、行业指标等更多数据工具。配置一次，你的 AI 数字同事就能在对话里直接查询任意企业的融资历史、投资方构成、融资金额，并按时间、投资机构在全市场筛选投资事件。

从此，你在 WorkBuddy 里"说人话"，就能"拿数据"：

· 不用再打开十几个网页，逐个核对轮次、金额、投资方；

· 不用再手动整理 Excel、跨平台搬运数据；

· 每条数据标准化、可溯源，结果直接能嵌进报告、填入模型。

这就是"更高级的场景、更高的效率"——AI 从"会聊天"进化到"会查真实数据、能交可验收的成果"。

一个案例看懂：怎么用，能创造什么价值

以一个产业基金投研分析师为例，他想快速摸清具身智能赛道的融资水温。

第 1 步 · 接入（约 1 分钟）

在WorkBuddy的连接器中搜索亿欧即可找到亿欧数据 MCP，按照提示获取 API 凭证，粘贴配置、点击保存并连接，看到状态灯变绿即完成。全程不用写一行代码。

第 2 步 · 对话（说人话）

在 WorkBuddy 对话框里输入：

"请通过亿欧数据，帮我查最近一个月国内具身智能、人形机器人赛道的融资事件，按融资金额从高到低排序"。

第 3 步 · 拿结果（秒级）

AI 自动调用亿欧数据 MCP，返回一张结构化清单：企业名称、融资轮次、金额（已统一币种）、投资方、投资时间、来源链接。轮次已规范、金额可跨币种直接对比、每条记录点击即可溯源到原文。

第 4 步 · 深挖（一个对话框内完成）

继续追问：

"把金额前五的企业拉出来，横向对比它们的融资节奏和投资方构成"。

从"不知道这个赛道谁在融资"，到"清楚掌握融资格局、锁定重点标的"，全程不超过 5 分钟——而过去，同样的工作要花掉大半天，数据可靠性还存疑。

支撑这个体验的，是亿欧数据 MCP 的四种查询模式： 单企业深度尽调、多企业批量对比、按时间/投资方全市场筛选，以及三者任意组合，构成"发现—对比—深挖"的完整研究闭环。

现在就去试。访问亿欧数据官网data.iyiou.com/ai，登录即可申请免费试用，5 分钟跑通第一次查询。你的 AI 助手已经很能干了，差的只是专业数据——亿欧帮你补上。

不止 MCP：FDE 从咨询到上线陪跑，亿欧陪您走完全程

在 MCP 之前，亿欧已经在 AI 智能体的应用上，基于腾讯 WorkBuddy 做过一系列深度探索——业内首个基于产业数据的「创投日报」Skill、第二款「产业链关联企业扫描」Skill，以及腾讯云“AI 智能体示范伙伴”认证、智能体争霸赛华北赛区双项大奖。这些探索的来龙去脉，详见《腾讯 WorkBuddy 开放平台上线，亿欧以「数据+场景」先行布局》。

更重要的是，亿欧具备 FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）的能力。它和传统交付最大的区别，不在于工具，而在于人——工程师不是坐在办公室对着需求文档写代码，而是下沉到你的业务现场，从头跟到尾。

这种能力不是凭空来的，背后是亿欧十余年、500+产业咨询案例的积累。看得多、做得深，才知道一个行业的真实痛点在哪、哪些环节值得用 AI 提效、哪些坑可以提前绕开。所以亿欧的 FDE 能做到：

咨询：先帮你判断，哪些场景真正适合 AI 提效，哪些不该盲目投入；

场景梳理：把模糊的业务需求，拆解成可落地、可执行的具体方案；

解决方案：结合你的业务流程，设计一套真正贴合你业务的完整方案；

交付部署：技术对接、系统集成、数据打通，直到真正可用；

上线陪跑：上线后持续陪跑、不断调优，直到价值真正兑现。

一句话：找亿欧，不只是拿一套方案，而是获得一支懂产业、懂客户、能真正落地的团队。