基于 Higress 的 MCP Server 配置指南
Higress 作为云原生 API 网关,除了处理流量与微服务路由外,其 AI 网关能力支持通过 MCP(Model Context Protocol)插件将现有 REST API 快速转化为 AI 助手可调用的工具。这意味着无需编写额外代码,即可让大模型安全、可控地访问外部数据源。
核心优势
- 零代码接入:直接映射 REST 接口为 AI 工具定义。
- 统一治理:复用网关的鉴权、限流及可观测性能力。
- 灵活扩展:支持内置服务或自定义 REST 接口转换。
配置结构概览
MCP Server 插件主要包含两部分配置:Server 基础信息与具体的工具定义。
Server 基础配置
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
server.name | string | 必填。MCP Server 名称,如 quark-search 或自定义名称。 |
server.config | object | 选填。存放密钥等敏感信息。 |
server.allowTools | array | 选填。限制允许调用的工具列表,不填则开放所有。 |
工具定义 (REST-to-MCP)
每个工具对应一个 REST 接口,需明确参数结构与请求模板。
参数定义
工具参数 (tools[].args) 支持多种类型,确保 AI 传参准确:
- string: 字符串(默认)
- number/integer: 数值或整数
- boolean: 布尔值
- array/object: 复杂结构,需配合
items或properties定义模式
请求模板 (Request Template)
这是最关键的部分,决定了如何将 AI 的参数转换为 HTTP 请求。支持四种互斥的传递方式:
- JSON Body:
argsToJsonBody: true - URL 参数:
argsToUrlParam: true - 表单提交:
argsToFormBody: true - 手动构建: 使用
body字段自定义内容
响应模板 (Response Template)
利用 GJSON 路径语法提取响应体中的关键数据,返回给 AI 模型。支持 Go 模板函数(如 add, upper)和条件判断。


