Higress 作为云原生 API 网关,除了常规的流量治理,在 AI 领域也有独特优势。它基于 Istio 和 Envoy 开发,允许开发者使用 Go、Rust 或 JS 编写 Wasm 插件,并提供了开箱即用的控制台。特别是其 AI 网关能力,支持 OpenAI、DeepSeek 等多种服务,具备令牌限流、鉴权和语义缓存等功能。
今天重点聊聊如何用 Higress 的 MCP Server 插件,把现有的 REST API 快速变成 AI 助手能调用的工具。
核心能力
MCP(Model Context Protocol)定义了 AI 模型与外部工具交互的标准。借助 Higress 的这个插件,你不需要写一行业务代码,就能完成以下工作:
- 零代码转换:直接把 REST API 暴露给 AI 调用。
- 统一治理:复用网关的认证、鉴权、限流和可观测性能力,保障安全。
- 快速部署:通过插件机制动态添加新的 MCP Server。
插件默认在标准阶段执行,优先级设为 30。
配置详解
配置主要分为 Server 基础信息和具体的 REST-to-MCP 工具定义。
Server 基础配置
| 字段名 | 类型 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
server.name | string | 是 | MCP Server 名称。内置服务如 quark-search 只需填这个;REST 场景可自定义。 |
server.config | object | 否 | 扩展配置,比如 API 密钥等。 |
server.allowTools | array | 否 | 允许调用的工具白名单,不填则全开。 |
工具定义 (REST-to-MCP)
这是最关键的部分,你需要告诉网关如何构造 HTTP 请求以及如何解析返回结果。
| 字段名 | 类型 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
tools | array | 否 | 工具列表。 |
tools[].name | string | 是 | 工具名称。 |
tools[].description | string | 是 | 工具的功能描述,AI 会据此理解何时调用。 |
tools[].args | array | 是 | 参数定义列表。 |
tools[].requestTemplate | object | 是 | HTTP 请求模板。 |
tools[].responseTemplate | object | 是 | 响应转换模板。 |
参数类型支持 string、number、integer、boolean、array 和 。对于数组或对象,可以通过 或 进一步定义结构。


