案例研究：在 API 管理中将 REST API 作为 MCP 服务器公开

Azure API Management 是一项在您的 API 端点之上提供网关服务的服务。它的工作原理是 Azure API Management 充当您 API 前端的代理，可以决定如何处理传入的请求。

通过使用它，您可以获得一系列功能，例如：

安全性，您可以使用从 API 密钥、JWT 到托管身份的各种方式。
速率限制，一个很棒的功能是能够决定在特定时间单位内允许多少调用通过。这有助于确保所有用户都能获得良好的体验，同时避免您的服务被请求淹没。
扩展与负载均衡。您可以设置多个端点来分担负载，也可以决定如何进行“负载均衡”。
AI 功能，如语义缓存、令牌限制和令牌监控等。这些功能不仅提升响应速度，还帮助您掌控令牌的使用情况。详细阅读。

为什么选择 MCP + Azure API Management？

Model Context Protocol 正迅速成为智能代理 AI 应用的标准，用于以一致的方式公开工具和数据。当您需要“管理”API 时，Azure API Management 是一个自然的选择。MCP 服务器通常会集成其他 API 来处理对工具的请求。因此，将 Azure API Management 与 MCP 结合使用非常合理。

概述

在本具体用例中，我们将学习如何将 API 端点作为 MCP 服务器公开。通过这样做，我们可以轻松地将这些端点作为智能代理应用的一部分，同时利用 Azure API Management 的各种功能。

主要功能

您可以选择希望作为工具公开的端点方法。
您获得的附加功能取决于您在 API 的策略部分配置的内容。但这里我们将展示如何添加速率限制。

预备步骤：导入 API

如果您已经在 Azure API Management 中有 API，太好了，可以跳过此步骤。如果没有，请查看此链接，将 API 导入 Azure API Management。

将 API 公开为 MCP 服务器

要公开 API 端点，请按照以下步骤操作：

访问 Azure 门户，地址为 https://portal.azure.com/?Microsoft_Azure_ApiManagement=mcp
进入您的 API Management 实例。
在左侧菜单中，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 服务器公开。
选择一个或多个 API 操作作为工具公开。您可以选择全部操作或仅特定操作。
选择创建。
导航到菜单选项 APIs 和 MCP Servers，您应该会看到如下内容：

MCP 服务器已创建，API 操作已作为工具公开。MCP 服务器会列在 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 的核心概念是策略，您可以为端点设置不同规则，例如速率限制或语义缓存。这些策略以 XML 格式编写。

以下是如何为 MCP 服务器设置速率限制策略：

在门户中，进入 APIs，选择 MCP Servers。
选择您创建的 MCP 服务器。
在左侧菜单中，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 XML 会实现速率限制：
```
 <rate-limit-by-key calls="5" 
   renewal-period="30" 
   counter-key="@(context.Request.IpAddress)" 
   remaining-calls-variable-name="remainingCallsPerIP" 
/>
```
下面是策略编辑器的截图：

试用

让我们确保 MCP 服务器按预期工作。

为此，我们将使用 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 就能作为具有代理能力的客户端，最终用户可以输入提示并与该服务器交互。

下面演示如何在 Visual Studio Code 中添加 MCP 服务器：

使用命令面板中的 MCP: Add Server 命令。
提示时，选择服务器类型：HTTP（HTTP 或 Server Sent Events）。
输入 API Management 中 MCP 服务器的 URL。例如：https://.azure-api.net/-mcp/sse（用于 SSE 端点）或 https://.azure-api.net/-mcp/mcp（用于 MCP 端点），注意两种传输方式的区别是 /sse 或 /mcp。
输入您选择的服务器 ID。这个值不重要，但有助于您记住该服务器实例。
选择将配置保存到工作区设置还是用户设置。

工作区设置 - 服务器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 作为传输方式，配置会略有不同：

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

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

您还需要添加配置头，确保正确认证到 Azure API Management。它使用名为 Ocp-Apim-Subscription-Key 的请求头。
- 下面是如何将其添加到设置中的示例：
，这会弹出提示，要求您输入 API 密钥值，您可以在 Azure 门户的 Azure API Management 实例中找到该密钥。
- 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在 .vscode/mcp.json 中都已配置完成。让我们试试。

应该会有一个工具图标，显示您服务器公开的工具列表：

服务器工具

点击工具图标，您会看到如下工具列表：
在聊天中输入提示以调用工具。例如，如果您选择了一个获取订单信息的工具，可以向代理询问订单。示例提示如下：
```
get information from order 2
```
之后会出现工具图标，提示您是否继续调用工具。选择继续运行工具，您将看到如下输出：

上图显示的内容取决于您设置的工具，但核心思想是您会获得类似的文本响应。

参考资料

您可以通过以下方式了解更多：

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 一个展示 Azure API Management 多种 AI 功能的优秀仓库
AI Gateway 研讨会包含使用 Azure 门户的研讨会，是评估 AI 功能的绝佳起点

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