Servidor MCP de Higress OPS
Una implementación de servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite la configuración y gestión integral de Higress . Este repositorio también proporciona un cliente MCP basado en adaptadores MCP de LangGraph y LangChain, lo que facilita la interacción con el servidor MCP de Higress mediante una arquitectura de flujo de agentes bien diseñada.
Manifestación
https://github.com/user-attachments/assets/bae66b77-a158-452e-9196-98060bac0df7
Variables de entorno de configuración
Copie el archivo .env.example a .env y complete los valores correspondientes.
Iniciar el cliente MCP y el servidor MCP
En el modo stdio, el proceso del servidor MCP lo inicia el programa cliente MCP. Ejecute el siguiente comando para iniciar el cliente y el servidor MCP:
Agregar una nueva herramienta
Paso 1: Crear una nueva clase de herramienta o ampliar una existente
- Cree un nuevo archivo en el directorio de herramientas si agrega una categoría de herramientas completamente nueva
- O agregue su herramienta a una clase existente si se ajusta a una categoría existente
from typing import Dict, List, Any
from fastmcp import FastMCP
class YourTools:
def register_tools(self, mcp: FastMCP):
@mcp.tool()
async def your_tool_function(arg1: str, arg2: int) -> List[Dict]:
"""
Your tool description.
Args:
arg1: Description of arg1
arg2: Description of arg2
Returns:
Description of the return value
Raises:
ValueError: If the request fails
"""
# Implementation using self.higress_client to make API calls
return self.higress_client.your_api_method(arg1, arg2)
Paso 2: agregue un nuevo método a HigressClient si su herramienta necesita interactuar con la API de la consola de Higress
- Agregue métodos a utils/higress_client.py que encapsulen las llamadas API
- Utilice los métodos HTTP existentes (get, put, post) para la comunicación API real
def your_api_method(self, arg1: str, arg2: int) -> List[Dict]:
"""
Description of what this API method does.
Args:
arg1: Description of arg1
arg2: Description of arg2
Returns:
Response data
Raises:
ValueError: If the request fails
"""
path = "/v1/your/api/endpoint"
data = {"arg1": arg1, "arg2": arg2}
return self.put(path, data) # or self.get(path) or self.post(path, data)
Paso 3: Registra tu clase de herramienta en el servidor
- Agregue su clase de herramienta a la lista tool_classes en server.py
- ToolsRegister utiliza esta lista para instanciar y registrar todas las herramientas.
- ToolsRegister establecerá automáticamente los atributos logger y higress_client
tool_classes = [
CommonTools,
RequestBlockTools,
RouteTools,
ServiceSourceTools,
YourTools # Add your tool class here
]
Paso 4: Agregue su herramienta a SENSITIVE_TOOLS si requiere confirmación humana
- Las herramientas de esta lista requerirán confirmación humana antes de su ejecución.
# Define write operations that require human confirmation
SENSITIVE_TOOLS = [
"add_route",
"add_service_source",
"update_route",
"update_request_block_plugin",
"update_service_source",
"your_tool_function" # Add your tool name here if it requires confirmation
]