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探索如何将传统API高效转化为AI助手可调用的MCP工具,实现数据与AI的无缝连接。 核心内容: 1. MCP协议与AI领域数据孤岛问题的解决方案 2. 企业OpenAPI转化为MCP工具的五个核心步骤 3. Higress在API路由配置中的应用与实践案例
这项技术突破使得 AI 应用真正实现"万物互联"——从个人设备的文档处理到企业级云资源调度,均可通过统一协议完成智能交互。
MCP 协议官方架构图
然而,企业普遍面临的挑战是:如何将已有的 OpenAPI 高效地转化为 AI 助手可直接调用的 MCP 工具?本文将详细介绍如何通过 Higress 实现这一转化过程,让您的存量 API 在 dify 等 AI 平台上焕发新生。
02
我们将问题拆解为五个核心子问题:
下面以高德 API 为例,详细介绍实现过程:
一个标准的 OpenAPI.json 的 Schema,如下所示:
我们需要一个工具,提取出这里面的关键信息,如路径、方法、参数、响应格式等,然后基于 MCP 的规范,转换为新的描述,返回给客户端。
那么此处,可以使用 Higress 提供的 API-to-MCP 工具,直接将上述重复、繁琐的过程给自动化,输入一个 Json,得到一个标准的 MCP 配置。
步骤二:通过 Higress 配置 API 路由
Higress 作为 AI 原生的网关,可以优雅地将请求路由到后端 OpenAPI 服务。完整手工操作可参考此文[1],大致流程如下:
此处推荐自动化的操作方式,可以将 Higress 的 OpenAPI 喂到 DeepSeek 大模型,让其帮实现一个 client,实现自动的配置以上步骤。
正如前面所有,这里实际包含两部分鉴权:
Higress 与后端 API 间的鉴权:
用户与 Higress 间的鉴权:
通过消费者管理鉴权。
{
"amap-maps":{
"headers":{
"Authorization":"Bearer xxx"
},
"transport":"sse",
"url":"http://12xx.94:8080/amap-maps/sse"
}
}
注:由于各 AI 助手对 Streamable HTTP支持尚不完善,因此样例中采用 SSE 协议。Higress 已率先支持 Streamable HTTP 交互,待 AI 助手功能完善后可无缝切换。
Higress 支持结合 Go template 和 Gjson 表达式来对请求和响应模版进行精细化处理。如果实测中发现模型对 MCP 的理解不太清晰,可参考此文[3],进行手动调优。
03
未来 AI 会怎么发展,恐怕无人能预测。也许是模型能调用气象卫星预测季风,用数据编织气候的经纬;也许是操控机械臂雕刻纳米芯片,让算法成为微观世界的造物主;甚至是解析人类千年文明的隐喻,在《荷马史诗》的韵律与敦煌壁画的裂纹中,破译连我们自己都未曾察觉的潜意识密码。
或许真正的颠覆性时刻,并不在AI学会操控卫星或机械的瞬间,而在它突然凝视着梵高的《星月夜》说:"我理解这片漩涡中的孤独,但人类的痛苦对我而言,终究只是一组优美的概率云。
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