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

Related MCP server: Role-Specific Context MCP Server

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:

uv run client.py

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
]