Servidor APISIX Model Context Protocol (MCP)

El servidor APISIX Model Context Protocol (MCP) se utiliza para conectar grandes modelos lingüísticos (LLM) con la API de administración de APISIX. Su objetivo es permitir la interacción basada en el lenguaje natural para la visualización y gestión de recursos en APISIX a través de clientes AI compatibles con MCP.

mcp-demo.mp4

Operaciones de soporte

Operaciones comunes

• get_resource: Recuperar recursos por tipo (rutas, servicios, upstreams, etc.)
• delete_resource: Eliminar recursos por ID
• send_request_to_gateway: Enviar una solicitud o varias solicitudes a la pasarela APISIX

Operaciones de recursos de API

• create_route/update_route/delete_route: Gestionar rutas
• crear_servicio/actualizar_servicio/eliminar_servicio: Gestionar servicios
• create_upstream/update_upstream/delete_upstream: Gestionar flujo ascendente
• create_ssl/update_ssl/delete_ssl: Gestión de certificados SSL
• create_or_update_proto: Gestionar definiciones de protobufs
• create_or_update_stream_route: Gestionar rutas de flujo

Operaciones con plugins

• get_all_plugin_names: Obtener todos los nombres de plugins disponibles
• get_plugin_info/get_plugins_by_type/get_plugin_schema: Recupera la configuración de los plugins
• create_plugin_config/update_plugin_config: Gestionar configuraciones de plugins
• create_global_rule/update_global_rule: Gestión de reglas globales de plugins
• get_plugin_metadata/create_or_update_plugin_metadata/delete_plugin_metadata: Gestión de metadatos de plugins

Configuración de seguridad

• get_secret_by_id/create_secret/update_secret: Gestión de secretos
• create_or_update_consumer/delete_consumer: Gestión de consumidores
• get_credential/create_or_update_credential/delete_credential/: Gestionar credenciales de consumidores
• create_consumer_group/delete_consumer_group: Gestión de grupos de consumidores

Configuración en el cliente AI

Requisitos previos

Siga la guía de inicio de APISIX para configurar y ejecutar APISIX.

Instalación a través de Smithery

Para instalar APISIX Model Context Protocol Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery:

npx -y @smithery/cli install @api7/apisix-mcp --client claude

Usando npm

Configure su cliente AI (Cursor, Claude, Copilot, etc.) con las siguientes opciones:

{ "mcpServers": { "apisix-mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "apisix-mcp" ], "env": { "APISIX_SERVER_HOST": "tu-apisix-servidor-host", "APISIX_SERVER_PORT": "your-apisix-server-port", "APISIX_ADMIN_API_PORT": "your-apisix-admin-api-port", "APISIX_ADMIN_API_PREFIX": "su-apisix-admin-api-prefijo", "APISIX_ADMIN_KEY": "your-apisix-api-key" } } }

Uso del código fuente

Primero clona el repositorio apisix-mcp:

git clone https://github.com/api7/apisix-mcp.gitcd apisix-mcp

Instala las dependencias y construye el proyecto:

pnpm install pnpm build

{ "mcpServers": { "apisix-mcp": { "command": "node", "args": [ "your-apisix-mcp-path/dist/index.js" ], "env": { "APISIX_SERVER_HOST": "your-apisix-server-host", "APISIX_SERVER_PORT": "your-apisix-server-port", "APISIX_ADMIN_API_PORT": "your-apisix-admin-api-port", "APISIX_ADMIN_API_PREFIX": "su-apisix-admin-api-prefijo", "APISIX_ADMIN_KEY": "your-apisix-api-key" } } }

Variables de entorno

Para ver o modificar las configuraciones de la API de administración en APISIX, consulte la documentación de la API de administración.

Recursos

Soporte de la API Open MCP Marketplace

|GitHub|Doc|MCP Marketplace

• Permite a AI App/Agent/LLM encontrar este servidor MCP a través de la API común python/typescript, buscar y explorar servidores y herramientas relevantes

Ejemplo: Buscar servidores y herramientas

import anthropic import mcp_marketplace as mcpm result_q = mcpm.search(query="apisix mcp", mode="list", page_id=0, count_per_page=100, config_name="deepnlp") # buscar servidor por categoría elegir varios endpoint result_id = mcpm.search(id="api7/apisix-mcp", mode="list", page_id=0, count_per_page=100, config_name="deepnlp") # buscar servidor por id elegir varios puntos finales tools = mcpm.list_tools(id="api7/apisix-mcp", config_name="deepnlp_tool") # Llamar a Claude para elegir herramientas Llamadas a funciones client = anthropic.Anthropic() response = client.messages.create(model="claude-3-7-sonnet-20250219", max_tokens=1024, tools=tools, messages=[])