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Envoy AI Gateway 现已支持 Model Context Protocol

我们很高兴地宣布，Envoy AI Gateway 的下一个版本将正式支持 Model Context Protocol（简称 MCP），让 Envoy AI Gateway（EAIGW）成为 AI 流量的通用入口。

Envoy AI Gateway 是 Bloomberg 与 Tetrate 合作的成果，旨在满足企业级 AI 工作负载的生产需求，结合了大型企业在真实生产环境中的经验与创新。 EAIGW 基于久经验证的 Envoy Proxy 数据平面构建，作为 Envoy Gateway 的 AI 扩展，已被全球数千家企业用于关键任务流量。目前 EAIGW 已支持统一的 LLM 接入、成本与配额控制、凭证管理、智能路由、弹性机制以及完善的可观测性。

此次新增的 MCP 支持，将这些能力进一步扩展到 Agent 与外部工具通信 的层面，让 EAIGW 在企业级 AI 部署中更加灵活、强大。想了解更多关于合作与设计愿景的细节，可参考 Bloomberg 合作公告、他们的官方发布报道，以及之前的项目公告。

为什么 MCP 对 AI 网关很重要

MCP 正在迅速成为行业标准，用于让 AI Agent 能够安全、灵活地访问外部工具和数据源。随着 AI 系统从单体模型逐渐走向 “Agent 架构”，如何构建安全、可观测、策略驱动的 AI 与企业系统之间的通信路径，变得前所未有的重要。

将 MCP 原生集成到 Envoy AI Gateway 中，意味着：

无缝互通：AI Agent、工具和上下文提供方可以直接通信，无论它们来自云端 LLM 还是企业内部服务。
统一的安全与治理：网关可为所有通过 MCP 的请求提供细粒度的认证、授权和可观测性策略。
更快的开发速度：借助原生 MCP 支持，团队无需编写额外代码，即可在现有 Envoy 基础设施上启用最新的 Agent 式 AI 流程。

首次实现的主要特性

初始版本重点在于对最新 MCP 规范的完整实现，涵盖全部功能，而不仅仅是工具调用。

功能	说明
流式 HTTP 传输	完整支持 MCP 的流式 HTTP 传输，符合 2025 年 6 月 MCP 规范。<br/>支持基于持久连接的有状态会话与多段 JSON-RPC 消息传输。
OAuth 授权	原生支持 OAuth 授权流程，确保 AI Agent 与服务间的安全交互。<br/>同时兼容旧版授权规范，保证与现有 Agent 的兼容性。
MCP 服务复用、工具路由与过滤	根据策略将调用与通知分发至正确的 MCP 服务。<br/>可动态聚合、过滤多个 MCP 服务的消息流，为 Agent 提供统一、策略化的访问接口。
上游认证	内置上游认证机制，可安全连接外部 MCP 服务，支持基于 Envoy Gateway 的凭证注入与校验。
完整 MCP 规范覆盖	完全兼容 2025 年 6 月 MCP 规范，支持工具调用、通知、资源、提示及双向通信。<br/>提供可靠的会话与流管理，包括重连逻辑（如 SSE 的 Last-Event-ID）。
无缝开发与生产体验	支持本地独立运行模式，只需一条命令即可启动所有 MCP 功能。<br/>配置可直接复用到生产环境，与 Kubernetes 完全兼容。
真实验证	已通过完整协议测试，并在 GitHub 与 Goose 等生态中验证可用性。

实现原理

MCP 的集成远不止是“数据转发”。我们充分利用了 Envoy 的架构优势，实现了一个轻量级的 MCP Proxy，用于会话管理、流复用，并在状态化的 JSON-RPC 协议与 Envoy 扩展机制之间建立桥梁。

核心设计思路包括：

保持架构简洁：无需在现有 Envoy AI Gateway 结构中增加额外组件或复杂性。
复用 Envoy 网络栈：利用 Envoy 成熟的连接管理、负载均衡、熔断、限流与可观测能力。
快速迭代：MCP Proxy 采用轻量级 Go 实现，以跟进规范更新，同时仍依赖 Envoy 提供底层网络能力。

更多设计与架构细节可参考 MCP 实现的设计文档与 PR。

快速开始

你可以通过独立模式快速体验 MCP 功能，无需复杂配置。只需准备好 Agent 使用的 MCP 服务配置文件即可。

使用已有的 MCP servers 文件

以下示例展示了如何让 Envoy AI Gateway 代理 GitHub 和 Context7 的 MCP 服务。首先在 mcp-servers.json 文件中定义：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    },
    "github": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/readonly",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

然后启动 Envoy AI Gateway：

如果还未安装 CLI，请参阅安装指南

$ aigw run --mcp-config mcp-servers.json

启动后，Envoy AI Gateway 将在本地运行并通过 http://localhost:1975/mcp 提供服务。你可以直接将 Agent（如 Claude、Goose 等）指向该 URL 作为可流式的 HTTP MCP 服务。

你也可以在配置文件中添加工具过滤规则，只暴露特定工具（默认暴露全部）：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    },
    "github": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/readonly",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_ACCESS_TOKEN}"
      },
      "tools": ["get_issue", "list_issues"]
    }
  }
}

使用新的 MCPRoute API

MCPRoute API 提供了更细粒度的配置方式，可在独立模式与 Kubernetes 中使用。下面的示例展示了如何通过 MCPRoute 同时配置：

*MCP 服务复用
OAuth 认证
工具过滤
上游认证

apiVersion: aigateway.envoyproxy.io/v1alpha1
kind: MCPRoute
metadata:
  name: mcp-route
  namespace: default
spec:
  parentRefs:
    - name: aigw-run
      kind: Gateway
      group: gateway.networking.k8s.io
  backendRefs:
    - name: context7
      kind: Backend
      group: gateway.envoyproxy.io
      path: "/mcp"
    - name: github
      kind: Backend
      group: gateway.envoyproxy.io
      path: "/mcp/readonly"  # 使用只读端点
      toolSelector:
        includeRegex:
          - .*_pull_requests?.*
          - .*_issues?.*
      securityPolicy:
        apiKey:
          secretRef:
            name: github-access-token
  securityPolicy:
    oauth:
      issuer: "https://auth-server.example.com"
      protectedResourceMetadata:
        resource: "http://localhost:1975/mcp"
        scopesSupported:
          - "profile"
          - "email"

该配置既可本地运行，也可直接部署到 Kubernetes 集群中。你可以通过以下命令快速尝试：

$ aigw run mcp-route.yaml

然后将 Agent 指向 http://localhost:1975/mcp。验证无误后即可直接应用到生产环境。

展望未来

这只是开始。随着 MCP 和 Agent 架构不断发展，我们将持续改进 Envoy AI Gateway，让它始终保持通用、可靠、策略驱动且具备出色互操作性的特性。

我们非常自豪能为 MCP 协议的落地贡献力量，也期待与社区一起继续推进 Envoy AI Gateway 的演进，为更多场景带来创新能力。

如果你已在 GenAI 或 Agent 系统中开始使用 MCP，欢迎加入我们的社区会议或提交 issue，与我们一起共建未来！