高级 AI 系统的开发和部署越来越依赖于灵活、强大的编排层，这些编排层能够连接各种模型、工具和资源。IBM 的 MCP Gateway 满足了这一需求，它为模型上下文协议 (MCP) 提供了一个基于 FastAPI 的网关，提供了一个统一的接口来扩展和管理现代 AI 工具链。本文探讨了 MCP Gateway 的技术基础、核心功能及其对构建代理系统和复杂的 GenAI 应用程序的意义。
背景：模型上下文协议 (MCP) 和 AI 编排
现代 AI 解决方案正朝着代理架构的方向发展——大型语言模型 (LLM)、工具和 API 能够根据实时上下文动态交互。此工作流程通常包括：
- 多个 AI 模型和函数调用之间的链接和路由。
- 集成第三方工具和 API 以实现专门功能。
- 集中管理提示、数据模式和执行跟踪。
模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，旨在为此类代理和工具增强型 AI 系统提供互操作性、可组合性和可追溯性。MCP 网关可实现该协议的运行，充当各种 AI 资源的中央入口点和管理层。
架构概述
MCP Gateway 的核心是一个FastAPI应用，旨在实现可扩展性和高性能。它支持部署在负载均衡器后方、容器化环境中，或作为独立的编排中心。其架构包括：
- 网关服务：公开统一的 MCP 端点，将请求联合到多个后端 MCP 服务器。
- 适配器层：包装任意 REST API、WebSocket 甚至本地 Python 函数，将它们公开为虚拟 MCP 兼容工具。
- 传输层：抽象通信渠道，支持 HTTP、JSON-RPC、服务器发送事件 (SSE)、WebSockets 和 stdio 传输。
- 中央注册中心：存储工具、提示、模式和执行跟踪，实现全局资源管理和可观察性。
- 管理用户界面：提供基于浏览器的管理、身份验证和监控功能。
这种架构为快速发展的 GenAI 堆栈提供了即插即用的环境。
主要特点
1. 联邦AI工具链管理
MCP Gateway 的联合功能将多个 MCP 服务器聚合到单个逻辑端点。这使得组织能够将孤立的 AI 服务（无论它们是不同的 LLM 端点、向量存储、函数服务器还是自定义推理 API）统一到一个 API 接口下。这对于扩展代理系统至关重要，因为它允许开发人员透明地协调来自异构后端的资源。
2. API 和函数包装
其突出特性在于能够将任何 REST API 或 Python 函数包装为符合 MCP 标准的虚拟工具。该网关利用适配器以标准化接口公开外部服务，并自动执行协议转换和模式验证。这极大地降低了将传统工具、专有端点或实验性微服务集成到更广泛的 AI 工作流中的阻力。
3. 多模式传输支持
MCP 网关支持全面的传输协议：
- HTTP/JSON-RPC：用于同步请求/响应交互。
- WebSocket：用于持久、双向通信，对于流任务和实时更新至关重要。
- 服务器发送事件 (SSE)：用于向 Web 客户端进行轻量级事件流传输。
- Stdio：支持命令行和低级工具链。
这种灵活性确保了与现有工具链的兼容性，并有助于与交互式、实时或批处理工作流程的集成。
4. 集中资源和模式管理
所有工具、提示和执行资源均通过JSON-Schema 验证进行集中管理。这可确保跨联合服务的数据一致性和契约合规性，从而简化调试并减少运行时故障。注册表模型还支持提示、工具定义和 AI 工作流的复用和快速迭代。
5. 具有内置身份验证和可观察性的现代管理界面
包含的管理 UI 提供了完整的管理界面：
- 工具和资源注册。
- 所有交易的实时可观察性和指标。
- 基于角色的身份验证和 API 密钥管理。
- 直接配置适配器和联合规则。
该网络界面简化了日常管理，支持团队工作流程，并提高了整体系统透明度。
对 Agentic 和 GenAI 应用的影响
对于构建代理 AI 系统（包括工具增强型 LLM、检索增强生成 ( RAG ) 或复杂工作流编排）的团队来说，MCP Gateway 可作为可靠、可扩展运行的基础。主要优势包括：
- 快速组合：无需进行深度代码更改即可将新工具和 API 添加到代理环境中。
- 互操作性：标准化接口使模型、工具和管道的共享和链接更加容易。
- 可观察性和可审计性：集中式日志记录和跟踪支持企业级合规性和故障排除。
- 安全性：统一的身份验证和授权层降低了错误配置或未经授权的访问的风险。
随着生成式人工智能应用程序变得更加模块化和情境驱动，MCP Gateway 等工具将在连接模型功能与现实世界的工具链和数据方面发挥关键作用。
结论
IBM 的 MCP Gateway 提供了一个技术完善、可扩展的平台，用于通过模型上下文协议 (MCP) 统一 AI 资源。其联合、协议转换、多传输支持和管理功能使其成为扩展代理和 GenAI 系统的坚实基础。对于希望高效、安全地协调各种 AI 组件的组织而言，MCP Gateway 为下一波 AI 应用架构提供了实用的解决方案。
GitHub地址：https://github.com/IBM/mcp-context-forge
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