这是一个实现了模型上下文协议(MCP)服务器的功能,用于全面配置和管理Higress。此仓库还提供了一个基于LangGraph和LangChain MCP适配器构建的MCP客户端,通过精心设计的代理流程架构,便于与Higress MCP服务器进行交互。
https://github.com/user-attachments/assets/bae66b77-a158-452e-9196-98060bac0df7
复制.env.example文件到.env并填写相应的值。
在标准I/O模式下,MCP服务器进程由MCP客户端程序启动。运行以下命令以启动MCP客户端和MCP服务器:
uv run client.py
步骤1:创建一个新的工具类或扩展现有类
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]:
"""
您的工具描述。
参数:
arg1: arg1的描述
arg2: arg2的描述
返回值:
返回值的描述
异常:
ValueError: 如果请求失败
"""
# 使用self.higress_client进行API调用的实现
return self.higress_client.your_api_method(arg1, arg2)
步骤2:如果您的工具需要与Higress控制台API交互,请在HigressClient中添加新方法
def your_api_method(self, arg1: str, arg2: int) -> List[Dict]:
"""
此API方法的描述。
参数:
arg1: arg1的描述
arg2: arg2的描述
返回值:
响应数据
异常:
ValueError: 如果请求失败
"""
path = "/v1/your/api/endpoint"
data = {"arg1": arg1, "arg2": arg2}
return self.put(path, data) # 或self.get(path)或self.post(path, data)
步骤3:在服务器中注册您的工具类
tool_classes = [
CommonTools,
RequestBlockTools,
RouteTools,
ServiceSourceTools,
YourTools # 在这里添加您的工具类
]
步骤4:如果您的工具需要人工确认,请将其添加到SENSITIVE_TOOLS中
# 定义需要人工确认的写操作
SENSITIVE_TOOLS = [
"add_route",
"add_service_source",
"update_route",
"update_request_block_plugin",
"update_service_source",
"your_tool_function" # 如果需要确认,请在这里添加您的工具名称
]