将现有 REST API 转换为 MCP Server工具 -higress

将现有 REST API 转换为 MCP Server工具 -higress

Higress 是一款云原生 API 网关,集成了流量网关、微服务网关、安全网关和 AI 网关的功能。
它基于 Istio 和 Envoy 开发,支持使用 Go/Rust/JS 等语言编写 Wasm 插件。
提供了数十个通用插件和开箱即用的控制台。
Higress AI 网关支持多种 AI 服务提供商,如 OpenAI、DeepSeek、通义千问等,并具备令牌限流、消费者鉴权、WAF 防护、语义缓存等功能。

MCP Server 插件配置

higress

功能说明

  • mcp-server 插件基于 Model Context Protocol (MCP),专为 AI 助手设计,定义了 AI 模型与外部工具和资源交互的标准方式。
  • 功能特点:
    1. 无需编写代码:将现有 REST API 转换为 AI 助手可调用的工具。
    2. 统一认证、鉴权、限流和可观测性:利用 Higress 网关提供的能力,确保安全性和性能。
    3. 快速构建和部署:通过 Higress 插件机制,快速添加新的 MCP Server。

运行属性

  • 插件执行阶段:默认阶段
  • 插件执行优先级:30

配置字段

Server 配置

字段名数据类型填写要求默认值描述
server.namestring必填-MCP Server 的名称。如果是内置 MCP Server(如 quark-search),只需配置此字段;如果是 REST-to-MCP 场景,此字段可以自定义。
server.configobject选填{}MCP Server 配置,如 API 密钥等。
server.allowToolsarray of string选填-允许调用的工具列表。如果不指定,则允许所有工具。

REST-to-MCP 工具配置

字段名数据类型填写要求默认值描述
toolsarray of object选填[]REST-to-MCP 工具配置列表。
tools[].namestring必填-工具名称。
tools[].descriptionstring必填-工具功能描述。
tools[].argsarray of object必填[]工具参数定义。
tools[].args[].namestring必填-参数名称。
tools[].args[].descriptionstring必填-参数描述。
tools[].args[].typestring选填string参数类型(stringnumberintegerbooleanarrayobject)。
tools[].args[].requiredboolean选填false参数是否必需。
tools[].args[].defaultany选填-参数默认值。
tools[].args[].enumarray选填-参数允许的值列表。
tools[].args[].itemsobject选填-数组项的模式(当 typearray 时)。
tools[].args[].propertiesobject选填-对象属性的模式(当 typeobject 时)。
tools[].requestTemplateobject必填-HTTP 请求模板。
tools[].requestTemplate.urlstring必填-请求 URL 模板。
tools[].requestTemplate.methodstring必填-HTTP 方法(如 GETPOST 等)。
tools[].requestTemplate.headersarray of object选填[]请求头模板。
tools[].requestTemplate.headers[].keystring必填-请求头名称。
tools[].requestTemplate.headers[].valuestring必填-请求头值模板。
tools[].requestTemplate.bodystring选填-请求体模板(与 argsToJsonBodyargsToUrlParamargsToFormBody 互斥)。
tools[].requestTemplate.argsToJsonBodyboolean选填false参数直接作为 JSON 请求体(与 bodyargsToUrlParamargsToFormBody 互斥)。
tools[].requestTemplate.argsToUrlParamboolean选填false参数作为查询参数添加到 URL 中(与 bodyargsToJsonBodyargsToFormBody 互斥)。
tools[].requestTemplate.argsToFormBodyboolean选填false参数以 application/x-www-form-urlencoded 格式编码在请求体中(与 bodyargsToJsonBodyargsToUrlParam 互斥)。
tools[].responseTemplateobject必填-HTTP 响应转换模板。
tools[].responseTemplate.bodystring必填-响应体转换模板。

参数类型支持

  • 支持多种参数类型,用于更精确地定义工具参数:
    • string:字符串类型(默认)。
    • number:数字类型(浮点数)。
    • integer:整数类型。
    • boolean:布尔类型(true/false)。
    • array:数组类型,使用 items 字段定义数组元素的模式。
    • object:对象类型,使用 properties 字段定义对象属性的模式。

请求参数传递方式

  • 支持四种请求参数传递方式,这些选项是互斥的

argsToFormBody:参数以 application/x-www-form-urlencoded 格式编码在请求体中,并自动添加相应的 Content-Type 头。

requestTemplate:argsToFormBody:true

argsToUrlParam:参数作为查询参数添加到 URL 中。

requestTemplate:argsToUrlParam:true

argsToJsonBody:参数直接作为 JSON 对象发送到请求体中,并自动添加 Content-Type: application/json; charset=utf-8 头。

requestTemplate:argsToJsonBody:true

body:手动构建请求体,最灵活的方式。

requestTemplate:body:| { "query": "{{.args.query}}", "filters": {{toJson .args.filters}}, "options": { "limit": {{.args.limit}} } }

模板语法

  • 使用 GJSON Template 语法,结合了 Go 模板和 GJSON 路径语法。
  • 请求模板
    • 访问配置值:{{.config.字段名}}
    • 访问工具参数:{{.args.参数名}}
  • 响应模板
    • 使用 GJSON 路径语法访问 JSON 响应字段。
    • 使用模板函数(如 addupperlower 等)。
    • 使用控制结构(如 ifrange 等)。
  • GJSON 路径语法
    • 点表示法:address.city
    • 数组索引:users.0.name
    • 数组迭代:users.#.name
    • 数组过滤:users.#(age>=30)#.name
    • 修饰符:users.@reverse.#.name
    • 多路径:{name:users.0.name,count:users.#}
    • 转义字符:path.with\.dot

配置示例

server:name:"quark-search"config:apiKey:"xxxx"

基础配置示例:转换高德地图 API

server:name: rest-amap-server config:apiKey: your-api-key-here tools:-name: maps-geo description:"将详细的结构化地址转换为经纬度坐标。支持对地标性名胜景区、建筑物名称解析为经纬度坐标"args:-name: address description:"待解析的结构化地址信息"type: string required:true-name: city description:"指定查询的城市"type: string required:false-name: output description:"输出格式"type: string enum:["json","xml"]default:"json"requestTemplate:url:"https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo"method: GET 

通过 MCP Server,您可以快速为 AI Agent 添加各种数据源支持,提高开发效率。任何 REST API 都可以通过简单的配置转换为 MCP Server,无需编写额外的代码。

Read more

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程,所有这些都无需依赖基于云的服务。  步骤 1:在 VSCode 中安装 Ollama 和 CodeGPT         要在本地运行 DeepSeek,我们首先需要安装Ollama,它允许我们在我们的机器上运行 LLM,以及CodeGPT,它是集成这些模型以提供编码辅助的 VSCode 扩展。 安装 Ollama Ollama 是一个轻量级平台,可以轻松运行本地 LLM。 下载Ollama 访问官方网站:https://ollama.com * 下载适合您的操作系统(Windows、macOS 或 Linux)的安装程序。 * 验证安装 安装后,打开终端并运行: ollama --version  如果 Ollama 安装正确,

By Ne0inhk
DeepSeek-R1是真码农福音?我们问了100位开发者……

DeepSeek-R1是真码农福音?我们问了100位开发者……

从GitHub Copilot到DeepSeek-R1,AI编程工具正在引发一场"效率革命",开发者们对这些工具的期待与质疑并存。据Gartner预测,到2028年,将有75%的企业软件工程师使用AI代码助手。 眼看着今年国产选手DeepSeek-R1凭借“深度思考”能力杀入战场,它究竟是真码农福音还是需要打补丁的"潜力股"? ZEEKLOG问卷调研了社区内来自全栈开发、算法工程师、数据工程师、前端、后端等多个技术方向的100位开发者(截止到2月25日),聚焦DeepSeek-R1的代码生成效果、编写效率、语法支持、IDE集成、复杂代码处理等多个维度,一探DeepSeek-R1的开发提效能力。 代码生成效果:有成效但仍需提升 * 代码匹配比例差强人意 在代码生成与实际需求的匹配方面,大部分开发者(58人)遇到生成代码与实际需求完全匹配无需修改的比例在40%-70%区间,12人遇到代码匹配比例在70%-100%这样较高的区间。 然而,有30人代码匹配比例低于40%。这说明DeepSeek-R1在代码生成方面有一定效果,但在部分复杂或特定场景下,仍有很大的提升空间。

By Ne0inhk
AI+游戏开发:如何用 DeepSeek 打造高性能贪吃蛇游戏

AI+游戏开发:如何用 DeepSeek 打造高性能贪吃蛇游戏

文章目录 * 一、技术选型与准备 * 1.1 传统开发 vs AI生成 * 1.2 环境搭建与工具选择 * 1.3 DeepSeek API 初步体验 * 二、贪吃蛇游戏基础实现 * 2.1 游戏结构设计 * 2.2 初始化游戏 * 2.3 DeepSeek 生成核心逻辑 * 三、游戏功能扩展 * 3.1 多人联机模式 * 3.2 游戏难度动态调整 * 3.3 游戏本地保存与回放 * 3.4 跨平台移植 * 《Vue.js项目开发全程实录/软件项目开发全程实录》 * 编辑推荐 * 内容简介 * 作者简介 * 目录 一、

By Ne0inhk
[DeepSeek] 入门详细指南(上)

[DeepSeek] 入门详细指南(上)

前言 今天的是 zty 写DeepSeek的第1篇文章,这个系列我也不知道能更多久,大约是一周一更吧,然后跟C++的知识详解换着更。 来冲个100赞兄弟们 最近啊,浙江出现了一匹AI界的黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生,但它已经在全球范围内引发了巨大的关注,甚至让一些科技巨头感到了压力。简单来说这 DeepSeek足以改变世界格局                                                   先   赞   后   看    养   成   习   惯  众所周知,一篇文章需要一个头图                                                   先   赞   后   看    养   成   习   惯   上面那行字怎么读呢,让大家来跟我一起读一遍吧,先~赞~后~看~养~成~习~惯~ 想要 DeepSeek从入门到精通.pdf 文件的加这个企鹅群:953793685(

By Ne0inhk