Higress OPS MCP Server 是一款实现了模型上下文协议 (MCP) 的服务器，专为 Higress 的配置和管理而设计。它通过提供基于 LangGraph 和 LangChain MCP Adapters 构建的 MCP 客户端，简化了与 Higress MCP Server 的交互。该服务器的核心功能包括通过 MCP 协议配置和管理 Higress，并支持使用标准输入/输出模式启动 MCP 服务器进程。

对于开发者而言，Higress OPS MCP Server 的主要价值在于其精心设计的代理流程架构，能够更高效、安全地管理 Higress。它允许 AI 模型通过标准化的 MCP 协议无缝集成，从而实现智能化的配置和管理。该解决方案基于 Python 和 fastmcp 库构建，易于扩展和定制，开发者可以方便地添加新的工具和 API 方法，以满足特定的需求。通过使用 Higress OPS MCP Server，开发者可以显著提升 Higress 的管理效率，并充分发挥 AI 模型的潜力。

Higress配置管理

Higress OPS MCP Server 的核心功能是通过 MCP 协议对 Higress 进行配置和管理。它允许开发者使用标准化的方式，通过 AI 模型驱动的客户端来修改 Higress 的各种配置，例如路由规则、服务来源和服务治理策略。这种集中式的管理方式简化了配置流程，降低了人为错误的风险，并提高了整体系统的可维护性。该服务器通过暴露一系列工具函数，使得 AI 模型能够根据实际需求动态调整 Higress 的行为，从而实现智能化的流量管理和应用交付。

例如，一个 AI 模型可以根据实时流量数据自动调整 Higress 的路由规则，将流量导向负载较低的服务器，从而优化用户体验。

技术实现上，该功能依赖于 fastmcp 库来实现 MCP 协议，并使用 Python 语言编写，保证了高效和可靠的通信。

LangGraph/LangChain客户端

Higress OPS MCP Server 提供了一个基于 LangGraph 和 LangChain MCP Adapters 构建的 MCP 客户端，方便与 Higress MCP Server 进行交互。这个客户端简化了与服务器的连接和数据交换过程，开发者无需手动处理底层的 MCP 协议细节，而是可以使用高级的 LangChain 接口来定义和执行操作。LangGraph 提供了定义复杂代理流程的能力，使得 AI 模型可以通过一系列步骤来完成复杂的配置任务。

例如，可以使用 LangGraph 定义一个流程，首先验证用户输入的配置参数，然后调用 Higress OPS MCP Server 提供的工具函数来更新路由规则，最后验证更新是否成功。

技术实现上，LangChain MCP Adapters 封装了 MCP 协议的细节，提供了易于使用的 Python API。

可扩展工具集

Higress OPS MCP Server 允许开发者添加自定义工具，以扩展其功能。开发者可以创建新的工具类，并在服务器中注册，从而使得 AI 模型能够执行特定的操作。这种可扩展性使得 Higress OPS MCP Server 能够适应不同的应用场景和需求。添加新工具的过程包括创建工具类、添加 API 方法到 HigressClient、在服务器中注册工具类，以及添加到 SENSITIVE_TOOLS 列表（如果需要人工确认）。

例如，可以添加一个工具来动态调整 Higress 的限流策略，以防止恶意攻击或流量突增。

技术实现上，新的工具类需要继承自 fastmcp 库提供的基类，并实现相应的工具函数。