案例研究：在API管理中以MCP服务器形式暴露RESTAPI

文档摘要

案例研究：在 API 管理中以 MCP 服务器形式暴露 REST API Azure API Management 是一项在您的 API 端点之上提供网关服务的产品。其工作原理是充当您 API 之前的代理，能够决定如何处理传入请求。使用它，您可以获得一系列功能，例如：安全性，支持从 API 密钥、JWT 到托管身份的多种认证方式。速率限制，可以控制在特定时间单位内允许通过的调用次数。这有助于确保所有用户获得良好体验，同时避免服务被请求淹没。扩展与负载均衡。您可以设置多个端点以分散负载，还可以自定义“负载均衡”策略。 AI 功能，如语义缓存、令牌限制和令牌监控等。这些功能提升响应速度，同时帮助您掌握令牌的使用情况。详情请见。

案例研究：在 API 管理中以 MCP 服务器形式暴露 REST API

Azure API Management 是一项在您的 API 端点之上提供网关服务的产品。其工作原理是充当您 API 之前的代理，能够决定如何处理传入请求。

使用它，您可以获得一系列功能，例如：

安全性，支持从 API 密钥、JWT 到托管身份的多种认证方式。
速率限制，可以控制在特定时间单位内允许通过的调用次数。这有助于确保所有用户获得良好体验，同时避免服务被请求淹没。
扩展与负载均衡。您可以设置多个端点以分散负载，还可以自定义“负载均衡”策略。
AI 功能，如语义缓存、令牌限制和令牌监控等。这些功能提升响应速度，同时帮助您掌握令牌的使用情况。详情请见。

为什么选择 MCP + Azure API Management？

Model Context Protocol 正迅速成为智能代理 AI 应用暴露工具和数据的标准方式。Azure API Management 是管理 API 的自然选择。MCP 服务器通常会集成其他 API 来处理工具请求，因此将 Azure API Management 与 MCP 结合使用非常合理。

概述

在本案例中，我们将学习如何将 API 端点作为 MCP 服务器暴露。这样，我们可以轻松将这些端点集成到智能代理应用中，同时利用 Azure API Management 的强大功能。

主要功能

您可以选择希望作为工具暴露的端点方法。
您获得的额外功能取决于 API 策略部分的配置。这里我们将演示如何添加速率限制。

前置步骤：导入 API

如果您已经在 Azure API Management 中有 API，可以跳过此步骤。否则，请参考此链接，导入 API 到 Azure API Management。

将 API 作为 MCP 服务器暴露

按照以下步骤暴露 API 端点：

进入 Azure 门户，访问地址 https://portal.azure.com/?Microsoft_Azure_ApiManagement=mcp ，并导航到您的 API 管理实例。
在左侧菜单选择 APIs > MCP Servers > + 创建新的 MCP 服务器。
在 API 中选择一个 REST API 作为 MCP 服务器暴露。
选择一个或多个 API 操作作为工具暴露。您可以选择全部操作或特定操作。
点击创建。
进入菜单选项 APIs 和 MCP Servers，您应该能看到如下界面：

MCP 服务器已创建，API 操作已作为工具暴露。MCP 服务器会显示在 MCP Servers 面板中。URL 列显示 MCP 服务器的端点，您可以用于测试或客户端应用调用。

可选：配置策略

Azure API Management 的核心概念之一是策略，您可以为端点设置不同规则，比如速率限制或语义缓存。策略以 XML 格式编写。

下面介绍如何为 MCP 服务器设置速率限制策略：

在门户中，选择 APIs 下的 MCP Servers。
选择您创建的 MCP 服务器。
在左侧菜单 MCP 下选择 Policies。
在策略编辑器中添加或编辑您想应用于 MCP 服务器工具的策略。策略以 XML 格式定义。例如，您可以添加一个策略限制 MCP 服务器工具的调用次数（本例中为每个客户端 IP 地址每 30 秒最多 5 次调用）。以下是实现速率限制的 XML：
```
 <rate-limit-by-key calls="5" 
   renewal-period="30" 
   counter-key="@(context.Request.IpAddress)" 
   remaining-calls-variable-name="remainingCallsPerIP" 
/>
```
策略编辑器界面示例如下：

试用

让我们确认 MCP 服务器正常工作。

这里我们使用 Visual Studio Code 和 GitHub Copilot 的 Agent 模式。我们会将 MCP 服务器添加到 mcp.json 文件中。这样，Visual Studio Code 就能作为具备代理功能的客户端，终端用户可以输入提示并与服务器交互。

在 Visual Studio Code 中添加 MCP 服务器的步骤如下：

在命令面板中使用 MCP: Add Server 命令。
提示时选择服务器类型：HTTP（HTTP 或 Server Sent Events）。
输入 Azure API Management 中 MCP 服务器的 URL。例如：https://.azure-api.net/-mcp/sse（SSE 端点）或 https://.azure-api.net/-mcp/mcp（MCP 端点），注意两种传输方式的区别是 /sse or /mcp。
输入一个服务器 ID，您可以自定义，这有助于记忆该服务器实例。
选择将配置保存到工作区设置还是用户设置。

工作区设置 - 配置保存到当前工作区的 .vscode/mcp.json 文件中。

mcp.json


"servers": {
    "APIM petstore" : {
        "type": "sse",
        "url": "url-to-mcp-server/sse"
    }
}

如果选择流式 HTTP 传输，配置稍有不同：


"servers": {
    "APIM petstore" : {
        "type": "http",
        "url": "url-to-mcp-server/mcp"
    }
}

用户设置 - 配置添加到全局 settings.json 文件，适用于所有工作区。配置示例如下：

您还需要添加配置头，确保正确认证 Azure API Management。使用名为 Ocp-Apim-Subscription-Key 的头。

下面是如何添加到设置中的示例：

添加认证头，这会弹出提示，要求输入您在 Azure 门户中 API 管理实例的 API 密钥。

如果要添加到 mcp.json，可以这样写：


"inputs": [
  {
    "type": "promptString",
    "id": "apim_key",
    "description": "API Key for Azure API Management",
    "password": true
  }
]
"servers": {
    "APIM petstore" : {
        "type": "http",
        "url": "url-to-mcp-server/mcp",
        "headers": {
            "Ocp-Apim-Subscription-Key": "Bearer ${input:apim_key}"
        }
    }
}

使用 Agent 模式

现在无论是在设置中还是 .vscode/mcp.json 中配置完成，我们来试用一下。

工具图标会显示如下，列出服务器暴露的工具：

点击工具图标，您会看到工具列表：
在聊天中输入提示以调用工具。例如，如果您选择了一个查询订单信息的工具，可以向代理询问订单。示例提示：
```
get information from order 2
```
之后您会看到工具图标，提示是否继续调用工具。选择继续，您将看到类似如下的输出：

以上显示内容取决于您配置的工具，但核心是您会得到类似的文本响应。

参考资料

您可以通过以下资源了解更多：

Azure API Management 和 MCP 教程
Python 示例：使用 Azure API Management 保护远程 MCP 服务器（实验性）
MCP 客户端授权实验
使用 Azure API Management VS Code 扩展导入和管理 API
在 Azure API Center 注册和发现远程 MCP 服务器
AI Gateway 优秀的仓库，展示了许多 Azure API Management 的 AI 功能
AI Gateway 研讨会包含使用 Azure 门户的研讨会，是评估 AI 功能的好方法。

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